数据分析是产品经理应该掌握的一项基本技能。通过观测和分析数据能够发现用户真实的需求，以数据驱动产品方案策划的模式是当前行业最普遍的一种策划思路。但是现状却并不乐观，有的产品经理不了解数据的价值而对数据不予理睬，有的产品经理虽明白数据的重要性面对数据却不知如何下手，有的产品经理在数据分析的一开始就追求大而全，最终迷失在数据的丛林中无功而返。如此等等，问题不一而足。
其实，我们缺少一套行之有效的数据分析方法。本节将重点讲述基于OMTM方法如何进行精益数据分析。
一、何谓OMTM？以及为什么要采用它?
在企业或产品发展的不同特定阶段，对应的目标和任务都会不同，作为产品经理我们需要不断地明确当下你最需要关注的核心目标。尤其是在创业阶段，公司缺乏足够的资源和经验时，更应该关注眼下的第一关键指标，即精益数据分析里定义的OMTM——One Metric That Matters。[1]
1.为什么要关注OMTM？
数据是庞杂的，数据的形式可能是无规则、无组织的，甚至有的单一的数据并没有实际的意义。我们日常所做的大部分数据统计工作只是将数据进行统计和存储，以供日后需要所用。拿笔者现在所做的在线教育产品来讲，包括老师、学生两种主要角色，其中涉及作业、考试、教研、自学等模块的统计数据多达几百项。每天用邮件形式推送给团队核心成员查阅的数据也有几十项，这么多的数据其实根本做不到每天都全部查阅，因为太耗费时间了。我只能选取其中最核心的几个作为每天重点关注的指标。
而对于数据分析而言，我们需要聚焦于能够指导实践的数据信息——如你的KPI这些核心数据上进行跟踪和分析。如何让自己保持注意力在产品的核心数据上，让自己在正确的时间树立正确的目标，用正确的方法做正确的事情。第一关键指标（OMTM）就是一个很好的方法。
2.作为OMTM的数据有哪些特点？
我们常见的OMTM数据有：总注册用户数，APP下载量，访客及流失率，用户点击率，独立访客数，购买转化率，客户获取成本（CAC），用户日/月活跃度（DAU/MAU），用户留存率，用户终身价值（CLV）等等。从这些数据可以总结出OMTM数据的的特点如下：
（1）除了用户属性它还应具备商业根本性：OMTM选定的数据应该是决定商业模式成败的最根本性的数据。
（2）其次它应该是简单的：通常用最简单的数据，直接传递出所隐含的意义或代表的价值；
（2）它具备即时性：这个数据能够被很快统计出来，如每天做一次统计；
（3）它是可比较的：数据通过前后或者阶段性的比较，可以得出验证的结论以及产品的趋势；
（4）它应具备可操作性和可行动性：通过对数据的观测和分析，我们可以采取一定的方法去调整产品设计的思路和方案；
3.采用OMTM进行数据分析的优势在哪里？
这个第一指标数据对于产品数据统计及分析极为重要，它的优势也很明显。
（1）OMTM直指我们现阶段要解决的最重要问题。
每个企业从初创到发展壮大，所处的阶段不同，所面临的问题也就不一样。对于产品而言也是如此，处于生命周期不同阶段的产品，他所有解决的首要问题也不一样。而OMTM就直指你要解决的首页问题。比如初创公司和早期的产品最主要解决的问题是扩大用户基数问题，那每日新增用户数就是他们最应关注的第一关键指标OMTM；而对于大公司或者成熟产品，他们更关注是用户的活跃度或者付费转化率。
（2）OMTM根植于你的商业模式，促使你得出初始的数据基线并建立清晰的目标。
OMTM根植于你的商业模式也能反映你的产品的运行的真实情况。OMTM需要根据你的产品类型、商业模式和公司的实际情况来明确具体数值，并据此建立清晰的目标去执行。
（3）OMTM让团队目标更一致，通过它能关注整个公司层面的健康。
它能够明确公司当前的方向，凝聚公司和团队的力量，大家目标一致地聚焦在OMTM上，朝着一个方向努力。 这些指标不仅可以防止公司精力分散，防止业务跑偏避免资源浪费，让公司集中优势兵力解决核心问题，而且它关乎核心商业模型，持续关注能够预测未来，了解企业的惯常模式和趋向。
（4）OMTM更鼓励小版本迭代，提倡一种验证和探索文化。
精益创业[2]中提倡一种验证模式——开发>测量>认知。产品一旦拥有自己的OMTM，则发布的每个版本会只针对一个核心目标。在这个核心目标下，我们在这种验证模式下创业都应启发和鼓励产品经理多做些尝试和探索。这种尝试和探索鼓励小步快跑，它目标很聚焦，能够很好地避开了大的失误。
二、如何利用OMTM进行数据统计和数据分析？
1.明确产品思路和商业模式，找出符合自己产品类型的根本性指标。
不同互联网领域或者不同产品的商业模式是不同的，我们首先要明确自己产品赖以生存的商业模式。不同的商业模式下，我们所关注的数据指标肯定也不一样。比如电子商务模式，它更关注的是购买转化率；免费应用关注的是应用下载量和获取用户的成本；UGC网站的商业模式更关注用户产生内容和用户活跃度。
2.关注公司和产品所处阶段，找出当前阶段要解决的首要问题，锁定OMTM。
（1）横向上我们要关注公司发展阶段和整个产品的生命周期，公司和产品的不同阶段所对应的问题也不同，我们要明确当前环节处于哪个阶段，据此锁定当前的OMTM，并根据产品的演进不断调整数据目标。
（2）此外纵向上我们要关注用户的使用周期，确定不同用户阶段我们所要聚焦的OMTM。
3.根据产品形态和实际情况定立OMTM数值的基准，并确立成功的数据目标。
一旦你的OMTM确定了，你就要根据你公司和产品的具体情况来设定具体数值，并确立一个足以带动你商业模式成功的数据目标，这时你的OMTM才具体。比如对于产品初期冷启动阶段，一个月新增用户达到达到多少才能达成你的期望，让觉得这个产品有成功的可能。举例如钛媒体pro专业版主打付费订阅目前推出了盲定计划，首月征集用户就是1000个种子用户。这一个月盲定新增人数就是钛媒体的OMTM，而1000人就是他的初始基线，而它的目标就是通过提供专业内容而不断增加更多的订阅人数。
4.每个版本都要进行有针对性的数据统计和埋点。
有针对性的数据是指你必须围绕你设定的指标进行统计。当你在确定OMTM基准和目标后，要细化到每个版本的数据目标。数据指标会对应多个功能点的多项操作的数据情况，你要根据版本的功能点进行埋点统计。比如新增用户主要会统计注册按钮点击数量，注册每一步的提交成功数据，每天/每周/每月注册成功数等。根据这些数据进行统计埋点，我们常用的web统计软件：百度统计，app统计：友盟等。
5.建立有效的数据观察和统计分析机制。
每天都要对自己的关键数据进行观察和比较，看看数据的变化是正向的还是负向的，有没有出现剧烈的波动。如果出现问题应该及时进行补救或者启动应急措施。
经过一段时间后，如一周或一个月，就可以对上线数据进行统计分析，输出分析报告。
6.复盘，根据真实数据驱动下个阶段的产品设计方案。
根据数据分析的结论，结合我们的产品进行复盘，评估产品效果和不足，驱动我们下个阶段的产品设计。
三、案例分析
本节以翼课网产品为例做分析。翼课网作为典型的K12教育产品，它的产品思路和商业模式如下：
（1）产品以K12教育的核心角色教师作为突破口，初期主要是围绕课后这个场景，通过教师布置作业和考试等来驱动学生学习。
（2）它的商业模式是基于优质内容、增值服务等引导用户开通VIP来收费。
（3）运营模式是通过线下渠道开展和学校的合作，大概可以算作是2B产品。
翼课网的MVP版本包括两部分：
（1）老师布置作业和检查作业的web页面。
（2）学生做作业的手机app。
其实初级阶段公司已经通过线下渠道获取了一定的用户量，所以这个时候团队面临的最重要的问题就是如何让老师更积极使用产品，并且带动学生来使用。这其中最关键指标就是提高老师布置的量，以及刺激老师检查作业。所以此时的OMTM就可以是：每天老师布置作业以及查阅的总量。
翼课学生app阶段1——学生做作业数量：
当老师部分经过优化完，数据有了很大的提升，这个时候公司进入了另外一个阶段就是主攻学生做作业功能逻辑和体验优化。这时团队定下的OMTM是：学生每日作业提交数量（提交成功率）。
翼课学生app阶段2——学生自学活跃度：
随着产品的迭代和业务的推进，从功能体验以及数据表现来看，翼课网以老师驱动为主的模块的数据目标已经达成。我们进入到了一个新的阶段，这个新的阶段我们更关注学生自学部分用户活的跃度。（如下图）
自学主要是想从口语家教（用户可以自主练习口语）这个功能作为突破口，起初定的OMTM是每日新增读的用户数和用户活跃度。新增用户的定义为阅读一篇文章并成功提交的用户，日活跃用户定义为每天阅读并成功提交一篇文章及以上的用户。
由上图可知每日新增用户数量还不错，但相比于目前网站数百万的用户基数，这个模块的日活人数占比较少。据此，后面版本就策划了学生之间PK功能以及语篇排行榜，希望借此刺激用户活跃并提高用户参与度。从最近的数据来看，日活比之前有了很大的提升。
翼课学生app阶段3——学生自学留存率：
从数据观察显示模块的留存比之前也有了不错的提升。经过一段时间的观察和分析，我们计划在后面推进到下一个环节来提高留存率——重点打造游戏化自学社区，通过学习闯关和等级激励体系实现社区化成长。
目前翼课学生APP从产品生命周期上来看已经出在快速扩张和增长期，从用户生命周期上看已经到了提高用户活跃度和提高留存的关键时期，后续重点将会逐步转向营收（付费转化率）和自传播（放开自主注册）。
四、小结
就像诺亚卡根所说的那也，对于数据“你必须选定一个目标，然后专攻这个目标，忽略所有的其他事情”[3]。OMTM作为直指商业模式的根本性数据，简单且具有可操作性，它在数据分析上能够让公司和团队锁定目标，把优势力量用在解决核心问题和商业目标上。
对于如何基于OMTM进行数据分析，首先我们要明确自己产品的商业模式，根据当前的产品和用户阶段来锁定具体的OMTM数据，进而再根据产品形态和实际情况制定具体的数据基准和目标，然后进行数据统计和分析，再驱动下个阶段的产品设计。其中我们要特别注意的是关注产品周期和用户使用周期内不同阶段的OMTM，明确各个阶段的数值并不断调整数据目标。
通过OMTM真正做到通过真实数据分析驱动下个阶段的产品目标和设计方案。
[1]《精益数据分析》P45，第一关键指标的约束力，为本文主要理论来源。
[2]《精益创业》作者埃里克·莱斯建立一套产品研发的验证模式。
[3]《精益创业实战》P56，确定一个关键的指标或目标
