掌握可持续的初创企业增长并找到相关的 KPI

执行摘要

我们如何分解增长的组成部分？

我和我的合伙人共同创立了 Firstrock Capital，以帮助初创公司成长，与他们合作应对他们在任何特定一周可能面临的任何挑战。 多年来，实现这一目标的最重要手段本身就是帮助他们分解和科学地操纵初创企业增长本身的潜在驱动力。 我们的许多公司在筹集资金、建立令人惊叹的技术以及吸引客户和媒体的关注方面都取得了巨大的成就，但是当谈话转向时，“真正定义了我们的增长，以及我们是否以正确的方式以正确的方式发展用户日复一日，周复一周？” 事情往往变得更加不确定。

这一认识促使我们开始正式确定某些工具和流程，以帮助我们的投资组合公司采用这种方法，以便我们能够尽快专注于最具影响力的问题。 当我们开始部署它们时，我们的对话从“汽车在移动，但引擎似乎有问题”变成了“这是什么工作，什么不工作，现在让我们解决这个问题”。

本文概述了我们发现最有用的工具和技术，旨在成为可以进一步解包、辩论和改进的各个方面的地图。 在与我们的投资组合公司合作时，我和我的合作伙伴发现，一旦将增长数据解析为其关键驱动因素，例如留存率、核心行动以及定义最佳用户和同类群组的特征，这几乎总是对各方来说都是一个启示。

1. 定义真正捕捉公司价值增长的指标

掌握初创公司增长指标的第一步，很明显，它经常被掩盖，首先是准确地指定要增长的东西。 创始人应该选择一个根植于他们正在解决的问题的关键绩效指标（KPI），并代表他们的客户为获得解决方案而采取的行动：

• 如果所有用户的使用大致成比例和/或如果价值来自平台上有多少不同的用户，那么总活跃用户可能是最好的（例如，社交网络）。
• 如果客户对产品的使用和对公司价值的贡献不成比例，那么所采取的总行动可能是更正确的 KPI（例如，市场，其中重复使用和较大门票项目的更高收入等因素使一些用户更比其他人更有价值）。

任何给定的情况都存在于一个范围内； 例如，一个专业的网络应用程序最初可能会跟踪有多少潜在的专业人士和雇主正在积极使用它。 然后，他们同样需要定义“活跃”的含义，或者基于用户应该多久执行一次相关操作的假设，或者通过对用户平均执行频率的频率分析。

如果业务模型基于广告或对聚合用户行为的分析，则此 KPI 可能是正确的。 但是，如果商业模式是从其产生的合同价值中获得基于百分比的佣金，那么相关的 KPI 衡量标准将是通过平台执行的合同的美元数量。 关键是要清楚潜在价值是如何创造的，以及你接受其中一部分价值的商业模式。

选择此指标可以在早期公司的组织混乱中定义成功，并使所有团队成员与其愿景和战略保持一致。 我的几位投资组合 CEO 发现，在从简单的白板到内部平台的仪表板上发布当前月份的 KPI 目标和迄今为止的进展，然后通过询问它如何有助于实现该目标来回应任何想法——这不仅灌输了注意力，还灌输了更大的创造力。

早期公司的主要 KPI 很少是收入。 当然，收入在启动指标中很重要，并且随着公司规模的扩大而变得越来越重要，但它代表的是价值获取而不是价值创造。 在早期阶段，比收入数量更有价值的是您的 KPI 和通过货币化实验验证业务模型的指数级增长。 根据业务模式选择的潜在 KPI 包括但不限于：

KPI 可能会随着公司的发展而变化，这不仅很好，而且还可以证明公司的健康和活力。 一旦建立了这个 KPI 并且您已经获得了所有团队成员的认可，他们中的一些人可能会收到他们自己的子 KPI，这些子 KPI 会直接反馈到其中。 例如，公关和营销团队的子 KPI 可能是点击文章到您的网站或应用程序的总人数，可以通过文章数量、文章的平均质量和策略来增加分发它们。

2. 设定增长目标并衡量其主要驱动力

一旦选择了定义的 KPI 衡量标准，创始人应该使用各种可用的杠杆来推动其持续增长。 收入增长指标可以分解为潜在的驱动因素，可以进行试验以吸引更多用户并最大限度地提高现有用户的参与度和价值。

第 1 步：将增长指标分解为用户群组

首先，增长指标必须分解为用户群，以评估一段时间内的留存率，这将决定用户的真正价值以及公司对不断引入新用户的依赖程度。 然后，可以根据数据以及最强与最弱群组的关键区别因素来确定最参与产品的用户的概况，以便公司可以更好地集中精力和消息传递。

第 2 步：找到与参与度最相关的核心行动

与对最佳用户和同类群组的统计分析有些类似，然后找到与长期用户参与度最相关的核心操作以及最常导致该核心操作完成的事件序列。 然后，这些信息允许对公司各种增长努力的影响的大小和持久性进行更严格的统计测试。 我见证了对上述因素的分析彻底改变了公司对客户是谁、他们如何参与以及如何最好地推动他们的增长和产品愿景的理解。

增长的主要来源

增长来自三个主要来源，下文按其对公司价值的影响降序讨论。

在实践中，任何给定的用户或策略都可能混合多个驱动程序。 初创公司通常会鼓励客户推荐其他客户，只要公司针对那些最有可能保持参与的客户，这可能是一个强大的策略。 Paypal 提供了一个使用推荐计划作为增长催化剂的著名示例：

相比之下，电子商务公司可能会在本质上购买用户的产品上冒着极端和广泛的折扣风险，而不必验证任何假设或为可持续参与奠定基础。 明确您的目标配置文件，并为战略的可持续性建模。

在其他条件相同的情况下，基于提供更多优质产品的激励措施比现金奖励或折扣更可取，因为它们会增加用户的参与度，而且往往更实惠（假设额外服务的边际成本合理）。

仔细研究您的增长数据点。 例如，许多初创公司举办和参与活动以激发目标客户的兴趣——黑客马拉松和聚会、商业或行业会议，以及社交或网络郊游。 除了跟踪直接参与这些活动的人的转化率之外，分析活动地理和目标配置文件中的后续用户增长可以提供重要的洞察力。 任何因果关系都必须持怀疑态度，但是，例如，如果我成为用户，然后不久之后，在没有其他进展的情况下，与我“亲近”的其他人成为用户，这可能表明有足够的信息来进行实验。

上表中描述的三个增长驱动因素通常采用不同的轨迹，可以通过分析加以区分。 来自特定文章或其他单一事件的“付费用户”往往呈现出以峰值为特征的不规则轨迹（不幸的是，经常出现逆转），自然外部用户往往呈现出平稳但线性的增长，最后，健康的推荐动态呈现出曲线：

随着越来越多的数据可用，将您的增长分解为这些关键驱动因素的更先进的技术包括：

1. 结构断裂测试（您的成长性质突然改变），例如 Chow 测试
2. 病毒系数，显示每个当前客户平均为企业带来多少新客户。
3. 您的增长轨迹的二阶导数。 一阶导数是增长率本身，二阶导数是您的增长率，因此正二阶导数表明您的当前用户在他们一天的自然过程中正在向世界填充更多用户。

3. 衡量不同群组的留存率并与相关基准进行比较

一旦您清楚推动公司价值的 KPI，就该深入研究您的用户或客户行为如何推动其增长。 从群组的角度考虑这一点对于收集您的增长的真正可持续性非常重要，因为它迫使您不仅要考虑您今天拥有多少活跃用户，还要考虑以前加入的用户的表现如何。

根据可用数据的范围和频率，根据合理的时间间隔（例如几周或几个月）将您的用户划分为同类群组。 如前所述，简单的频率分析可以帮助确定适当的时间间隔：

• 按用户和操作时间戳对数据进行排序。
• 计算每个唯一用户执行的操作之间的差异，以分钟或天数表示。
• 创建结果的直方图并选择数据最聚集的时期。

如果使用频率非常高，那么您可能希望简单地使用每周队列。 如果频率较低，例如每十天或每月，则根据此设置群组间隔。 随着时间的推移可视化这种保留的方法包括：

1. 标准群组图表，显示每个群组随时间变化的持续活跃用户数量：

2. “热图”，显示每个群组有多少原始用户随着时间的推移保持参与：

3. “层蛋糕”或 X 射线图，它显示了随着时间的推移，连续的群组相互建立以达到总活跃用户：

然后可以将平均留存率与公司部门的基准进行比较，例如，可以在 Anu Hariharan 的 Y Combinator 帖子中找到这些基准。 该公司与这些数字的比较表明它在用户和下一次融资方面与潜在竞争对手相比的表现如何。 这项工作可以带来一些艰难的爱，如果发现低于基准的留存率，创始人不应灰心。 首先，这种分析之所以如此有价值，正是因为留存往往是早期公司面临的主要挑战，接下来的部分将讨论如何磨练有效的方法。

4. 确定最佳客户和群组的定义特征

收集的用户数据可用于分析与参与度最相关的特征，包括个人和群组。 由于以下因素，整个队列可能具有自己的特定特征：

1. 随着新用户获得不同体验，产品随着时间的推移而演变
2. 外部季节性影响，例如在假期期间激活的影响
3. 公司特定的努力，例如特定的促销或营销活动

个人用户和群组的分析类型在功能形式方面非常相似，主要区别在于输入的定义。

线性回归

如果数据允许，可以使用线性回归计算最佳用户配置文件，并且这样的模型将根据用户特征返回预期的参与度或生命周期价值。 因变量是参与或保留强度的度量，而自变量则是从用户个人资料和行为中收集的数据中可用的因素。 对个人用户进行测试的示例变量可能包括：

概率模型

另一种规范是概率模型，它根据自变量返回某事的概率。 然后，这种特定的函数形式可以给出给定用户的流失概率。 但是，在大多数情况下，线性回归应该是默认选项，除非您有特定原因为什么首选另一种形式。 拥有过于先进的规范可能会使发现变得模糊，或者冒着将模型误认为现实世界的风险。 保持简单并节省您的精力来解释和根据结果采取行动。

群组有不同的行为点

群组往往具有用户操作的三个关键时刻：

1. 许多初始用户或客户流失的初始暴跌。
2. 基于进一步流失的后续衰减曲线。
3. 然后（希望），队列稳定到那些长期参与的用户的线性部分。 线性部分当然可能仍显示趋势，但已稳定为逐渐线性变化而不是指数衰减。

三个各自的区域以不同的颜色显示如下：

在数据可用性低的情况下，可以关注这三个领域，并且通过更多数据，可以使用之前讨论的相同 Chow 结构断裂测试来测试队列从指数衰减到线性稳定性的时刻。 蓝色的初始暴跌可以说是随后以绿色显示的向下曲线的一部分，但单独考虑可能会有用，因为它可能带有不同的解释。 来自三个领域的信号可以简单地概念化为：

公司根据规模（有多少用户）、轨迹（随着时间的推移用户从群组中退出的速度）和参与度稳定的水平（长期用户的百分比）来定义他们的最佳群组。 后两者可以说是同一个变量的两侧。 与任何具有早期启动指标的事物一样，轨迹应该最重要。 在下面的两个队列中，队列 1 更强。 它可能会暴跌更多，甚至首先稳定在较低的水平，但随后显示出用户重新激活的线性趋势，而蓝色群组继续减少。

联系那些放弃的用户，看看你能做些什么来重新激活他们，或者至少向他们学习。 那些处于使用你的产品的边缘但最终选择不代表最丰富的潜在信息库之一的人，以及进一步增长的最低限度的果实。

5.确定与保留和参与最相关的核心行动

一旦确定了参与度最高的客户，您就会想了解他们是如何变得参与度最高的。 核心步骤是确定与长期参与最相关的核心行动。 将此操作视为您吸引客户的临界点，并且对所采取操作流程的分析可能会揭示出不成比例的预期参与度和保留时间。 对于一个市场平台，它可能成功实现了前三个销售。 这是用户的“啊哈”时刻——“哇，这东西真的有效”的时刻。 找到它。

一旦确定了核心行动，下一个合乎逻辑的问题就是如何让用户尽可能快速、可靠地使用它。 因此，分析的下一步是确定最有可能导致采取核心行动的事件序列，并使用它来改进您的产品用户体验，以尽可能无缝地让用户通过它们。 消除尽可能多的必要步骤； 创建漂亮的用户体验就像是在淘金，代表了一个减少和蒸馏的过程，而不是加法。

用对数而不是百分比来思考

尽可能根据变化而不是绝对状态来定义变量。 对于任何公司，尤其是对于启动指标而言，变化率决定了你的估值和竞争优势。 计算变化时，使用自然对数变化而不是百分比变化。 由于不平衡，百分比不太适合统计分析； 例如，如果您的活跃用户从 100 增加到 110，然后减少 10%，那么您将下降到 99。自然日志确实具有这种对称性，与百分比一样易于计算，并且可以转换为百分比最终解释使用简单的转换公式。

通过这一点描述的分析是历史性的，但将允许基于潜在驱动因素对未来增长进行更精细的预测，这对于创始人跟踪他们在下一轮融资中达到内部目标或基准的可能性以及投资者进行估计非常有用一个公司的轨迹。 正如在下一节和最后一节中所讨论的，它还为产品进化和创业增长战略的结果驱动实验奠定了基础。

第 6 节：衡量行动对可持续增长的影响

了解了迄今为止影响您增长的力量后，您可以进行实验，了解如何通过产品更新、营销和公关以及业务发展以可持续的方式加强这些力量。 使用您的历史增长指标和参与度作为基准，可以评估您的各种努力的真正影响。 这是创造力真正发挥作用的地方，但创造力植根于经验验证。

基线用于指示如果不采取行动，您的增长情况。 一个简单的基线可以是历史增长，更高级的可以使用上述潜在驱动因素来预测未来增长的基线。 在某些情况下，基线甚至可能是先前类似事件的反应。 有了现有的基线，以下步骤将涉及对数据的统计分析，以确定哪些增长归因于所采取的行动（即，符合历史变化）以及哪些“异常”。

最重要的是，这些测试应该建立一个学习过程，通过这个过程，公司和产品会随着用户的每一个动作变得更聪明、更强大。 您在任何特定时刻都存在的产品和商业模式可以被复制； 但是流程和移动目标代表了更具可持续性的竞争优势。 使用这些实验和反馈循环使您的产品成为一个不断变得更加复杂的生物。 同样，世界上最有价值的商品是信息，对您以及您当前和未来的客户都是如此。

您收集到的关于推动用户和客户增长和参与的洞察力本身可能会成为您最终销售的产品； 最有价值的科技公司几乎都在某个时候从基于客户增长的价值发展到基于他们创造的信息的价值。 有效了解启动指标是此旅程的第一步。