埃里克·萊斯的《精益創業》中提出了可執行指標與虛榮指標。也許有的人對產品或運營很有經驗，也許有的人做過非常成功的營銷活動，但是，可能他們的指標還不能被稱為可執行指標。
問題解析
一、什麼是可執行指標？
埃里克·萊斯在《精益創業》中，提出了兩個指標定義方式，一種是可執行指標，另一種是虛榮指標。可執行指標可以用於指導具體的行動方式，虛榮指標可以用於市場宣傳、建立產品背書。在運營增長中，我們往往更看重訪問量、用戶量、註冊量，但實際上，這些都不是可執行指標。
二、如何制定可執行指標？
增長黑客還有一種指標被稱作「北極星指標」。北極星指標是指產品當下階段最需要完成的任務。
例如，電商類產品的北極星指標是提升銷售額；資訊類產品的北極星指標是提升用戶的瀏覽時間；社區類產品的北極星指標是增加KOL（關鍵意見領袖）用戶的數量；服務類產品的北極星指標是用戶的使用頻次。
北極星指標是體現產品核心價值的關鍵性指標，而可執行指標是達成「北極星指標」的關鍵影響因素。例如電商要提高銷售額，影響銷售額的指標包括購物人數、購物頻次和客單價，三者中任意一個指標的提升都會帶動北極星指標的提升。所以，購物人數、頻次與客單價這3個指標，才是可執行指標。
可執行指標一定是可量化可執行的。
例如提升購物人數這個指標該如何做到呢？它對應的可執行指標包括提升用戶基數、提升用戶瀏覽商品數量和提升用戶的商品收藏數量等。
所以，針對這個案例，我們可以這樣定義可執行指標：購物人數提升50%，其中包括用戶基數提升40%、用戶瀏覽商品數量提升30%、用戶收藏商品數量提升20%。在定義可執行指標時既要關注其結果，也要關注其過程。
三、增長黑客會關注哪些可執行指標？
日常需要分析的運營數據包括推廣數據、活躍數據、留存數等多項數據。從這3個維度，我們需要關注以下指標。
1.推廣數據更關注轉化用戶的後續行為。
在觀察渠道推廣效果時可以關注渠道曝光量、渠道轉化率、渠道轉化ROI、下載量、註冊量等表象數據，但這類表象數據並沒有有效體現產品的核心指標，因此被列入虛榮指標。過分關注虛榮指標會導致運營方向的偏差。在推廣數據上，我們更要關注以下數據。
（1）渠道數據變化曲線。通過觀察相同渠道在不同主題活動、不同時間因素的影響下，在曝光量、轉化率、轉化ROI等方面的數據變化，找到數據量高或數據量低時對應的影響因素，找到相關特徵。
（2）落地頁用戶行為。通過對營銷推廣活動中的落地頁進行轉化漏斗、行為路徑、點擊熱力圖等分析，發現用戶低轉化的流失節點並找到相關原因，提升轉化效果。
（3）偽新增用戶數。偽新增用戶有多種表現特徵，例如在發生一次登錄行為後再無訪問行為、下載註冊後次日即流失、訪問時間長但訪問內容少，可以判斷為偽新增用戶。偽新增用戶一方面可能是渠道的「假量」，另一方面是對產品需求低的用戶。通過觀察偽新增用戶數可以了解渠道的獲客效果，同時對真實有效的用戶量有明確的認知。
2.活躍數據更關注用戶喜好和使用行為。
日常對活躍用戶的分析會關注PV、UV（PV和UV的解釋請看第8問）、使用次數等數據，可將一段時間內訪問過產品的用戶定義為活躍用戶。但這些也是虛榮指標，並不能指導具體的執行方式。我們在統計活躍數據時，要更關注以下維度。
（1）對活躍用戶的定義。
增長黑客會通過用戶的使用行為，例如電商用戶的瀏覽商品數量、工具產品的功能使用頻次、資訊產品的閱讀文章數量等，來定義活躍用戶。不僅是將活躍用戶定義為發生過訪問行為的用戶，還可以通過統計體現產品核心價值的用戶的使用行為來劃分活躍用戶等級。（2）瀏覽時間健康度。
增長黑客通過分析用戶對某個頁面的訪問時長，計算出平均訪問時長，也就是健康值。與健康值對比，單個頁面的瀏覽時間過長或過短，都可判斷為無效訪問，從中可以發現數據異常的原因。
（3）觀察時長和頻次變化曲線。
通過觀察同一用戶在不同時間維度、活動主題維度下表現的在使用時長和使用頻次上的變化，判斷時間影響因素和內容影響因素。
（4）用戶行為路徑分析。
通過觀察活躍用戶的使用路徑，發現用戶在自然瀏覽過程中的行為習慣，指導產品「主流程」體驗的設計優化方式。
（5）可執行指標達成度，即用戶使用產品核心功能的頻次。
例如在瀏覽商品、加入購物車、瀏覽文章、發起評論等體現可執行指標的數據中，觀察用戶在使用時間、時長、關鍵詞喜好等方面的行為偏好。
3.留存用戶更關注活躍規律。
在留存分析方面，我們要關注留存率、流失率、留存用戶的活躍規律、跳出率等數據指標。
（1）留存率。
留存率是常見的用戶數據指標，通過分析不同時間周期下的用戶留存率，反饋產品的健康度和對用戶的黏性。
（2）流失前行為。
與留存率相對的，還有用戶流失率。增長黑客除了關注流失率的數據外，還會分析流失用戶在流失前的行為特徵，例如通過分析訪問時間、使用路徑等方面的數據，發現流失預兆，從而提升有相同特徵用戶的留存率。
（3）不活躍率。
與活躍率相對的，是用戶不活躍率。用戶不活躍是流失的前兆。通過用戶連續不活躍率的規律，可以預測用戶的流失率。例如，連續3月不活躍用戶的流失率=前3個月不活躍率的乘積。
（4）跳出率。
跳出率是指在某個頁面結束訪問的用戶數量在某個頁面的整體用戶訪問數量中的占比，或頁面瀏覽完成度低於20%的用戶的占比。由此可以發現跳出嚴重的頁面並進一步分析特徵。
總結
可執行指標的意義在於設定能夠引導有效運營行為的結果。通常對運營人員的考核會以新增用戶量為考核結果，但新增用戶量多並不代表使用產品的人數會增加，相比新增用戶量，更應該考核某個具體的用戶行為，例如查看3個商品的新增用戶量。
所以，可執行指標的意義在於，通過產品增長有意義的指標，引導相關的運營行為，減少無意義的運營活動。