【译】并非所有指标都是好指标

随手从Medium上捡到的一篇关于数据与产品关系的简短的文章，其中阐述的道理很简单，无非就是不要让无用或者错误的数据误导了产品设计，也就是文章最后点题的一句话：

if you’re going to use data, make sure you’re using it in a way that’s adding insight to each decision, not subtracting from it.

自己感觉和文章主题相比，更有趣的是文章中的几个短语。

• Red Herring，字面意思是红鲱鱼，但是引申含义是指转移视线的事物。这里有两篇文章分别论述了这个短语的引申含义的来源以及一些典型用法：一条遗臭万年的红鲱鱼和短语红鲱鱼（Red herring）是如何发展的？

• Cherry-pick，谷歌翻译里的英文词义是：choose and take only (the most beneficial or profitable items, opportunities, etc.) from what is available。就是指从可选项里只挑选最优的，通常带有贬义。

废话不多说，以下都是正文，不保证翻译的全对，甚至可能错误的地方更多。

本文翻译自Medium的《Product managers: Not all metrics are good metrics》，作者Ryan S.。未经原作者许可，也不做任何商业用途。

在产品经理的世界里，我们经常被告知必须以数据驱动（设计）。有时候，从商业跨界的领导会让我们用一些指标来支撑我们的决定。证明这些假设的数据在哪？然而数据指标是高度依赖于具体情境的。务必谨慎的使用数据，为决策提供判断依据，而非盲目的驱动决策。当我们在未理解背景的情况下，不经思索的就默认依赖仅有的可用数据，这将产生负面影响。

让我们看看产品中常见的点击数和页面停留时间这两个指标。

对于外行而言，越高的页面停留时间可视作越高的接受度。短期而言，这可能是一个好的现象。但是当你拉长来看，停留在一个页面上的时间越长也可能表示用户遇到了体验问题。我们应当如何定义出一个用户停留在一个页面上的最佳时间？我们是否应当关注呢？

点击数也是如此。降低点击数通常来说等同于优化了用户体验。但是与此相反，点击数不是产品设计中的黄金法则。如果你的产品在用户初次使用时需要大量的数据录入你会作何选择？是在一个页面上放置五个表单和一个提交按钮来的更简单？还是5个独立的分别有下一步按钮的（方案）有助于降低认知负担和简化体验的弹窗？答案通常介于两者之间（视情况而定）。就如我所说的，情景决定一切。

这两个例子可以归类为虚假指标。他们在表面上看似很好但是实际上并不能代表着成功，或提供任何有用的洞见。他们是数据，但并非必要的测量结果。在多数情况下，用户在一个页面上的停留时间对于功能优先级的排序毫无帮助。

在最坏的情况下，虚假指标充当着红鲱鱼（转移注意力）这样的角色 —— 将(团队)注意力引向错误的方向，可能带来负面的影响。成为一位出色的故事述说人是产品经理的工作，通过定性数据定义出相关的定量指标来为股东描绘产品蓝图。换言之，他们负有帮助他人理解每个决策背景的责任。因此他们（产品经理）暗中担有获取正确数据的任务。

良好的使用数据指标的经验法则是注重结果而非输出。问问自己，在测的数据的结果是什么，是否是所有？在上述情景中，监测产品并捕捉代表某个结果的特殊事件可能是有意义的。在场景2中，让用户成功完成注册表单并且在随后几天内都能进行登录，通常比减少点击数更有利于用户留存。结果大于产出是给产品团队赋能的关键文化支柱，而当你的公司认识到北极星指标的重要性时，这一点就会变得更加容易。

利用“结果法则”也有助于诊断一款产品是完成了早前设定所要达成的目标，或者仅仅是成功剧场的受害者。成功剧场在某种程度而言也是红鲱鱼，通过择优挑选一些在忽视大背景的情况下看似成功的指标会带来产品成功的错觉。最重要的是：如果你准备使用数据，确保你是以一种能够为每个决策决定增加洞见的方式使用它，而非被它蒙蔽双眼。