# Metric Design

> 设计指标体系时使用。适用于北极星指标、AARRR 海盗模型、漏斗指标、GSM（Goals-Signals-Metrics）框架。帮助团队从业务目标出发，建立可量化、可追踪、可行动的指标体系。

- Skill: `zhaoxuya520/metric-design` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
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- Author: zhaoxuya520 (https://skillmd.com/u/zhaoxuya520)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/zhaoxuya520/metric-design

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# 指标体系设计（Metric Design）

参考来源：Google HEART Framework、Pirate Metrics (AARRR)、North Star Metric、GSM Framework、Lean Analytics。

## 适用场景

- 从零搭建产品 / 业务指标体系
- 定义北极星指标（North Star Metric）
- AARRR 各阶段指标拆解
- 漏斗指标设计与口径定义
- GSM 框架落地（目标 → 信号 → 指标）
- 指标口径对齐与文档化
- OKR / KPI 量化拆解
- 数据埋点需求输出

## 核心原则

```text
1. 业务导向
   指标必须回答业务问题，不是为了量化而量化

2. 可行动
   每个指标变动都能对应具体行动（不能只看不能动）

3. 可衡量
   有明确计算公式、数据来源、统计口径

4. 层次分明
   北极星 → 一级指标 → 二级指标 → 过程指标，不混层

5. 口径唯一
   同一指标全公司一个定义，不允许多版本

6. 反指标
   设防护指标（Guardrail Metrics）防止优化一个指标伤害另一个
```

## 指标体系框架

### 北极星指标（North Star Metric）

```text
定义：单一指标，代表产品核心价值，全公司对齐

选择标准：
  - 反映用户获得的核心价值
  - 可拆解为团队可影响的子指标
  - 领先指标（而非滞后指标）
  - 长期增长与短期增长一致

示例：
  Spotify → 每周活跃收听时长
  Airbnb → 预订间夜数
  Slack → 每日活跃团队中发送消息数
  电商 → 月度 GMV / 月度订单数
```

### AARRR 海盗模型

```text
Acquisition（获取）  → 用户从哪来？
Activation（激活）   → 用户首次体验价值？
Retention（留存）    → 用户回来吗？
Revenue（收入）      → 用户付费吗？
Referral（推荐）     → 用户推荐吗？

每个阶段 2~3 个核心指标 + 1 个反指标
```

### GSM 框架

```text
Goals（目标）   → 业务想达成什么？
Signals（信号） → 什么行为/现象说明在接近目标？
Metrics（指标） → 用什么数字量化信号？

示例：
  Goal: 提升用户活跃度
  Signal: 用户更频繁地使用核心功能
  Metric: 周均核心功能使用次数（per user）
```

### 漏斗指标

```text
设计步骤：
  1. 定义漏斗起点和终点
  2. 拆解中间关键步骤（不超过 7 步）
  3. 每步定义转化率 = 下一步人数 / 当前步人数
  4. 标注各步骤的平均时长
  5. 设置各步骤基准线（Benchmark）

注意：
  - 每步定义必须互斥（一个用户不能同时在两步）
  - 时间窗口要明确（7 天漏斗 vs 30 天漏斗）
  - 区分新用户漏斗 vs 全量用户漏斗
```

## 指标定义标准格式

```text
指标名称：[中文名]（[英文名]）
业务含义：[一句话解释]
计算公式：[分子] / [分母] 或 COUNT(xxx) WHERE ...
数据来源：[表名 / 埋点事件]
统计粒度：[天/周/月]
统计口径：[去重规则 / 时间窗口 / 过滤条件]
责任人：[谁负责这个指标]
反指标：[优化此指标时需要监控什么]
基准线：[当前值 / 行业均值 / 目标值]
```

## 流程

```text
1. 明确业务目标（这个阶段最重要的事是什么？）
   ↓
2. 选择框架（北极星 / AARRR / GSM / 漏斗）
   ↓
3. 拆解指标层级（一级 → 二级 → 过程指标）
   ↓
4. 定义每个指标的标准格式（公式 / 口径 / 来源）
   ↓
5. 设置反指标（防止过度优化）
   ↓
6. 确认数据可获取性（有埋点吗？有表吗？）
   ↓
7. 输出指标文档 + 埋点需求
   ↓
8. 与产品 / 开发 / 数据对齐口径
```

## 质量自检

```text
□ 每个指标是否有明确计算公式？
□ 口径是否无歧义（同一个名字只有一个定义）？
□ 指标层级是否清晰（北极星 → 一级 → 二级）？
□ 是否设置了反指标 / 防护指标？
□ 数据来源是否确认可获取？
□ 时间粒度和窗口是否明确？
□ 是否与产品 / 业务对齐？
□ 是否输出了埋点需求（如果缺数据）？
□ 指标数量是否合理（一级 ≤ 5，二级 ≤ 15）？
□ 是否考虑了季节性和外部因素影响？
```

## 常见坑

1. **虚荣指标**——只看 PV/UV 不看实际价值（注册不等于激活）
2. **指标太多**——什么都追等于什么都不追
3. **口径不统一**——产品说 DAU 包含游客，运营说不包含
4. **只有滞后指标**——收入是结果，过程指标才能行动
5. **忽略反指标**——提升转化率但客单价暴跌
6. **指标不可行动**——看到下降了但不知道该做什么
7. **时间窗口不明确**——7 天留存和 30 天留存混着看
8. **漏斗步骤定义模糊**——用户可能跳步或回退

## 配套模板

- `templates/metric-framework-template.md` — 指标体系设计模板

## 与其他 skill 的协作

```text
上游：
  产品经理工作流 → 业务目标 + 假设
  项目经理工作流 → OKR / 里程碑

下游：
  sql-analysis → 指标口径落地为 SQL
  data-visualization → 指标可视化到仪表盘
  ab-testing → 实验指标定义
  analysis-report → 指标解读写入报告
  后端工程师工作流 → 埋点需求
```