创业公司核心指标，投资者最看重的3个数据

[音乐] 欢迎来到消费者初创公司指标专题。在我们关于B2B初创公司指标的视频中，我们讨论了净美元留存率和毛利率——这些是对B2B公司最重要的指标。现在，我们将深入探讨对消费者公司尤为关键的指标。我曾是名为Monzo的消费者在线银行的创始人，该银行在英国现已拥有约800万客户。我还曾在Grouper工作，这是一家YC公司，开发了群组社交俱乐部和约会应用——因此涉及两家消费者公司。在YC，我也与数十家消费者公司合作过。对于消费者公司而言，增长——尤其是用户增长——是许多人追踪的最明显指标。原因通常是变现往往滞后，你可能需要先建立某种网络效应或病毒式传播。

关键指标将决定后续发展。良好的增长率为月环比15%，按此速度，你的用户基数每年将增长5倍。对于消费类公司而言，月增长率10%尚可接受，这意味着用户基数每年约增长3倍。月增长率5%或更低则难以实现突破性成功。但增长远不止表面上的用户数字那么简单。我们首先要区分自然增长与付费增长。自然增长指的是无需付费的获客方式，而消费类公司的创始人往往忽视这一点。Monzo在未投入任何直接营销或广告费用前，就实现了百万用户规模。我们主要通过两种方式达成：病毒式传播和网络效应。值得深入探讨这两个概念，因为它们至关重要。病毒式传播的核心在于：一个用户的使用行为

使用你的产品会在某种程度上将产品介绍给其他用户，而网络效应则是指产品随着网络中节点增多而变得更好。我以Facebook早期为例：当你在Facebook上传照片时，系统会提示你标记朋友，即使他们尚未注册Facebook。这些朋友会收到一封邮件，写着“有人标记了你的照片，注册查看照片吧”。这就是一种病毒式传播机制——通过上传照片并标记朋友，你将产品扩散给新用户。另一个例子是Wordle：当人们玩Wordle时，会在社交网络上分享他们的得分。那些绿色和灰色的方块就是信号，告诉其他人“有人在玩这个游戏”，而这正是网络效应的体现。

吸引新用户加入产品，这就是病毒式传播。网络效应源于梅特卡夫定律：网络的价值等于网络中节点数的平方。简单来说，使用的人越多，价值就越大。WhatsApp就是一个很好的例子。如果你只是唯一的使用者，无法与任何人发消息，那它几乎毫无用处。但当你邀请更多人加入产品，它对你来说就变得更有用——你可以免费与世界各地的人交流。因此，最优秀的消费类公司会同时结合病毒式传播和网络效应（两者虽是不同概念，但密切相关），从而有机地扩大用户基础。那么，思考一下你的产品：你如何将这两者融入其中？

关于产品的病毒式传播和网络效应，首先，对于病毒式传播，要思考哪些是可分享的时刻？也就是用户在产品中完成某些新成就的节点，比如多邻国达到新等级时你想炫耀，或者Wordle用两次就猜中答案时。这些产品中的哪些节点会自然激发用户的分享欲？然后如何利用iOS和Android提供的分享提示功能让分享变得简单？其次是网络效应：如何让产品随着用户增多而变得更好？你需要从将产品视为单人体验的思维，转变为多人互动的旅程。以Monzo这样的数字银行为例，其网络效应体现在类似功能上。

能够在银行内部非常快速地发送和接收资金，因此我们构建了一个类似Venmo的资金传输系统。用户还可以开设联名账户，或者为即将一起去度假的一群人设立大额资金池。我们经常看到的情况是，六七个人一起去度假，起初只有三个人使用Monzo，但到假期结束时，整个群体都被“说服”注册了Monzo，以便共同管理开销。这就是网络效应的体现。这些网络效应和病毒式传播循环会在公司存续期间每天持续带来回报。而广告支出则不同，你今天花掉的钱，明天就消失了，必须持续投入才能不断获取新用户。病毒式传播和网络效应却能带来永久的回报。所以，每一分钱都值得投入。

在你的病毒式传播循环中，你可以优化额外1%或2%的效果，而你的网络效应将在公司存续期内持续带来回报。付费推荐计划是一种有趣的混合模式，比如“会员拉会员”机制——你推荐朋友，双方各得5美元；或者像优步那样，推荐者和被推荐者各获一次免费乘车机会。实际上，我会将其视为付费获客方式：你花钱获取客户，一旦停止付费，这些客户就不会出现。如果采用这种付费推荐计划，需要注意两点：首先是“蚕食效应”——即用户本来就会自发推荐朋友，而现在你付费给那些原本会免费注册的用户，这便构成了蚕食。

你可以通过只在某些地区或城市运行付费推荐计划，或者在一段时间内关闭它，来测试自然推荐率。其次，你需要警惕欺诈行为——总有人会想方设法钻推荐计划的空子。我有个朋友在Zipcar早期时，就通过投放大量廉价广告竞价Zipcar关键词，将用户直接引流到Zipcar网站来套取推荐奖励。他免费开了一整年Zipcar，最后被终身禁止使用该服务。这类情况屡见不鲜，你只能多加防范，这确实是一笔令人恼火的成本。好了，我们刚才讨论了自然增长，特别是网络效应和病毒式传播循环，现在我们要进入下一个话题——

接下来要讨论的是付费增长。这个概念指的是，你可能会开展按点击付费的广告活动，或者投放一些电视广告、报纸广告等。首先，你必须建立良好的追踪系统，需要知道每个用户来自哪里——他们是通过你的Facebook广告、Instagram广告，还是那则电视广告来的。对于按点击付费广告，最简单的方法是在URL中添加UTM参数。如果无法做到这一点（我知道iOS最近的更新让追踪变得困难得多），你应该在用户注册时直接询问他们是从哪里听说你的。因此，你必须衡量付费流量与免费流量的效果，并且要知道他们的来源。你还可以采用更复杂的归因模型，比如首次接触归因、末次接触归因或多触点归因。

通常使用UTM链接或直接询问客户来源会非常麻烦，对大多数人来说，了解客户从何处听说你的业务可能是最佳方式。因此，明确每个用户的来源以及你在每个渠道上的花费，能让你了解客户获取成本——即每个渠道获取单个用户所需的投入。务必按渠道追踪这一数据，并关键性地将其记录在数据库中，永久保存每个用户的来源信息。这样你就能长期监控这些客户的表现。在Monzo时，我们发现某个特定的省钱博客获取用户的成本极低，它为我们带来了成百上千的用户。当我们最终开始为广告付费时，这看起来非常划算，但结果发现这些客户实际上毫无盈利性可言：他们会往Monzo卡里存钱去度假，然后立刻取走资金。

从自动取款机取出钱来直接花现金，我们很长时间都搞不懂为什么会这样。我们对此进行了研究，但最终的结果是，我们关闭了那个广告渠道，尽管该渠道的获客成本看起来非常低，但这些客户的终身价值却是负的。他们带来的收入和利润对公司来说是负的，因为他们产生了太多的成本。关于客户获取成本（CAC）需要注意的第二点是，你必须将其衡量为活跃的、已变现的、留存用户，无论这对你的业务意味着什么。对Monzo来说，这可能是每周活跃用户。你必须衡量的是获得优质用户，而不仅仅是注册用户，因为你的流失率可能高达80%或90%。

以第一周的流失率为例，你需要追踪的是：我们为获取一个能长期留存、表现优异且像优质用户一样持续活跃的用户，需要付出多少成本？这就是用户获取成本。最优秀的消费类公司，其自然增长与付费增长的比例通常为80%以上自然增长对20%付费增长，甚至像Facebook和WhatsApp早期阶段的顶级消费公司，能达到100%自然增长对0%付费增长。自然增长与付费增长各占50%是可以接受的，但任何时期低于50%的比例，坦白说都相当令人担忧。这是因为如果你过度依赖像谷歌和Meta这样的大型广告平台来推动增长，本质上你只能不断向他们支付更多费用，而随着你投入更多资金，

为了获取更多用户，每个用户的获取成本不断上升，而这些广告平台非常擅长从你和你的竞争对手身上榨取最大价值。结果就是，所有这些相互竞争的公司不断加价竞标，试图获得越来越多的客户，但他们在每个客户身上赚取的利润却越来越少，因为获取客户需要投入越来越多的成本。最终，只有T117和Meta在这场竞争中真正获胜。你们把利润压到零，而T117和Meta则赚走了所有的钱。这就是为什么过度依赖付费增长如此危险。同样，像iOS平台变更这样的大规模平台调整，打破了广告追踪，直接让你的业务损失一半。我见过太多公司因此遭受重创。

许多公司一夜之间就因大型广告平台的规则变动而倒闭，所以请务必专注于有机增长，也就是病毒式传播和网络效应。关于付费增长，我还没见过任何优秀的消费公司能实现超过50%的新用户来自有机渠道。我相信有人看到这里会举出反例，但绝大多数成功上市、达到真正规模的消费公司，都是通过优化病毒式传播和网络效应，让大部分增长来自有机渠道。现在我们来深入探讨单位经济模型——这个概念指的是衡量每个客户带来的收入减去可变或增量成本后的净收益。

与服务于那位警告客户相关的成本。以Monzo这家在线银行为例，几年前我在那里工作时，这些数字并非当前数据。每位客户大约带来50美元的收入，但我们服务每位客户的成本很高。例如，每当客户丢失卡片时，寄送新塑料卡和替换卡就是一项可变成本；客户服务的成本也是如此——客户联系客服的次数越多，产生的成本就越高。账户上的任何欺诈行为、银行支付交易费或汇款费，所有这些成本都由Monzo承担。然后我们按每位客户追踪这些成本。这一点非常重要，因为这样你不仅能了解整个客户群的盈利或亏损情况，还能针对每一位客户进行分析。

每个客户以及每个客户群体的表现如何。例如，我们发现Monzo中经常出国旅行的客户会带来更高的收入，而通过我之前提到的某个广告渠道进入的客户可能会频繁使用ATM取款，从而产生大量成本。或者某些类型的客户可能会非常频繁地联系客服，导致大量服务成本。因此，在运营复杂且利润微薄的业务中，这一点至关重要。你需要了解每个客户带来的收入以及每个客户产生的可变成本，这样才能进行优化，从而开始降低成本，或者开始投资于那些能带来更高回报的广告渠道。

带来那些往往能产生更高收入、更低成本的客户类型。因此，与其在非常宽泛的层面上追踪这些成本，不如尽可能细化这些成本，这样效果更好。简单提一下，不包含在可变成本中的是那些固定成本——即如果你将客户群翻倍或三倍，这些成本根本不会改变的东西。比如工程人员的工资或总部的租金，这些是你之后扣除以得出最终总利润线的项目。因此，对于单位经济学而言，你真正需要做的是收入减去可变成本——这些成本会随着客户数量的增加而变化。正如我们在关于毛利率的视频中讨论的那样，规模化的负单位经济学是非常危险的。

在Monzo早期，我们每年每位客户亏损4英镑，而在修复这些问题之前，我们积累了50万客户，赚取了大量资本。所以要警惕，关注单位经济模型，在扩大用户基础之前努力使其转正。好的，接下来是留存率。我们在B2B视频中讨论过留存率，特别是净美元留存率。在B2B SaaS公司中，当你与付费客户签订定期合同时，判断他们是否流失相对容易。但在消费者领域，这往往更难，尤其是当客户不是订阅用户，而是像Airbnb那样定期使用你的产品时。复杂的问题在于：衡量客户是否仍然活跃的合适周期是什么？他们应该每天使用产品，还是每周使用一次？

一个月、甚至一年或更久。例如，对Facebook来说，活跃用户可能每天登录一次或多次；但对Airbnb而言，用户可能每半年才预订一次度假屋。因此，对企业而言，关键在于思考如何定义"成功用户"——即真正喜欢产品的用户，他们使用这项服务的频率通常是多少。以Monzo为例，我们设定的标准是每周至少完成一笔金融交易。在消费者初创公司中衡量留存率可能很困难，尤其是当你确定相关使用周期可能长达数月甚至数年（类似Airbnb或航空订票）时。因此，一些公司发现可以寻找所谓的"魔法时刻"——这种用户行为或活动与长期留存率存在关联，或能预测长期留存。

所以，具体做法是分析你的一批最优质用户，比较他们使用产品的方式与其余客户群体的差异。一个著名的例子是Facebook，他们发现，如果用户在注册后的前10天内添加了7个好友，他们极大概率会成为长期活跃的忠实用户；而如果在前10天内没有添加好友，用户流失的可能性则大得多。对于Monzo来说，我们也有类似的情况。我们的产品不仅是一个银行账户，还内置了类似Venmo的功能，用户可以收发资金。那些在注册时从手机通讯录中添加了三个好友到Monzo账户、以便收发资金的用户，其留存率比未添加好友的用户高出约20个百分点。

在最初几天里没有任何朋友，所以一旦你确定了你的“魔法时刻”是什么——可能是像Facebook或Monzo那样添加好友，也可能是像Airbnb那样预订住宿并拥有五星体验——你就可以尝试重新设计你的产品引导流程，确保尽可能多的用户尽快达到这个“魔法时刻”。例如，Facebook在注册流程中加入了添加好友的弹窗，确保每个加入Facebook的用户都被提示添加好友。因此，对于你的产品，思考一下你的“魔法时刻”可能是什么，以及如何重新设计注册流程，让尽可能多的用户达到这一点。这里有一个错误，我确实也犯过这个错误——那就是过于执着于对“魔法时刻”的精确定义。

在Facebook的那个关键时刻，究竟是七个朋友、八个朋友还是六个朋友其实并不那么重要。只要从数据中找到那个看起来差不多的引爆点，然后大家一致同意以此为优化目标，而不是纠结于精确的定义，这可能是最好的做法。接下来我们要讨论的消费者创业指标是净推荐值。这又是一个三个字母的缩写NPS，听起来很复杂，但它实际上衡量的是你向朋友推荐这个产品的可能性。你向客户提问，评分范围是0到10，然后你基本上把所有推荐者（即打9分或10分的人）加起来，再减去……

净推荐值计算中，贬损者是指给你打0到6分的人，这会得出一个分数。如果所有人都是贬损者（即所有投票者都打0分），你的净推荐值就是负100（100%的人都是贬损者）。如果100%的人都是推荐者（打9或10分），而贬损者为0，那么100减去0，你的净推荐值就是正100。再举个例子：假设有50位推荐者（打9或10分）、25位中立者（打7或8分，这部分人忽略不计），以及25位贬损者（打0到6分）。那么50减去25，你的净推荐值就是正25。如果你的净推荐值（NPS）不够高，作为一家新兴消费公司，你基本上必须重新设计产品，让它成为人们喜爱的东西。原因在于，净推荐值与用户留存率（W）的关联性极强。

口碑推荐方面，我认为正面50分是任何新兴消费公司的最低基准线。你必须比竞争对手优秀一个数量级。例如，我任职时的Mono公司评分在正面75到80之间。我查过Tesla，目前是正面96分。最优秀的消费公司净推荐值始终极高。反观传统企业，比如手机运营商或老牌银行，它们的净推荐值常为零甚至负数——这明确表明，通过卓越客户服务和优质移动方案就能颠覆这些行业。如何收集评分至关重要：你需要每月左右向客户提出这个问题。

随机抽样或在产品的某个特定时间点进行，但关键在于保持一致。如果你在应用中的不同节点或客户生命周期的不同阶段提出这个问题，你得到的数值会发生变化，回答也会不同，你的净推荐值会大幅波动，而你无法判断这是你做出的改变导致的，还是仅仅因为改变了收集方法而产生的人为结果。我在曾任职的Grouper约会网站就陷入了这个陷阱。我们改变了收集方法，净推荐值一夜之间下降了20个百分点，我们却找不到原因。因此，至关重要的是，你要以相同的方式、在相同的时间点向所有客户提问，并且不要改变这一点。最后，关于净推荐值，你可以……

在用户回答了“是否会向朋友推荐”这个问题后，下一个问题应特别关注这一指标。你需要提出一个定性问题，比如“你为什么喜欢这个产品？”或“它有什么问题？”。然后，你可以专门查看所有贬损者，并修复他们不喜欢的部分。这是提高净推荐值的可靠方法。好了，今天我们讨论了很多关于消费者指标的内容。让我们快速回顾一下：首先，你的增长率是否至少达到月活跃用户环比增长15%？目标是15%，10%可以接受，5%可能不足以支撑消费者初创公司。我们谈到了自然增长与付费增长。你至少需要50%的自然增长才能达到某种规模。如果你的增长中超过50%是付费获取的，那可能是个问题。

来自付费渠道的建议是，长期来看你存在一个需要解决的问题，因此要专注于病毒式传播和网络效应，让自然注册量活跃起来。如果还没开始，请立即追踪单位经济效益——即每位客户产生的收入减去每位客户带来的可变成本。如果单位经济效益为负，必须在问题恶化前解决。接着我们讨论了留存率，留存率需要稳定在某个水平。如果用户留存周期很长（比如每半年或一年才回访一次），就要在产品中寻找“魔法时刻”——用户最终发现“顿悟瞬间”并更可能转化为长期忠实用户的节点。净推荐值至少需达到+50，这对优秀消费类初创公司是基础要求。测量净推荐值时不要随意改动方法，否则可能扭曲指标导致混乱。最后提醒：以上所有建议都需结合你的公司和行业特性。你的企业可能像早期Monzo那样自然增长惊人但单位经济效益极差，也可能像某些公司那样经济效益极佳但增长缓慢依赖付费广告。每个企业都不同，很难给出放之四海皆准的模板化建议。请思考这些指标如何适配你的业务。希望这些对运营公司有所帮助，感谢观看。