创业维艰，终于做出高速增长的数字了，为何还没人投资？

增长是不是早已与“做出看起来最漂亮的数据”划了等号？努力让数据看着漂亮，是不是为了可以讲个好故事给VC和媒体听，顺利融到下一轮？因为大家都喜欢好的增长数字，喜欢这些公司，甚至投资了这些公司。实际上，很多这样的公司不值得投资。...



上篇“连增长都不会做，谁会给你投资？”，本次聊聊有了漂亮增长数字的创业公司的问题。

我们在很多项目路演会上都会看到某创业公司产品出来后有很惊艳的数字，或者在媒体上看到某某公司一年增长了一百倍、两百倍等，用户数在短期增长了几百万，确实让人心动。

增长是不是早已与“做出看起来最漂亮的数据”划了等号？努力让数据看着漂亮，是不是为了可以讲个好故事给VC和媒体听，顺利融到下一轮？

好多创业公司也确实是信心满满地跟VC去谈，说自己在过去的半年中已经增长了三倍、五倍甚至十倍，如果能够拿到投资，将会加速增长，一年增长二十倍一百倍不是问题，因为大家都喜欢好的增长数字，喜欢这些公司，甚至投资了这些公司。

实际上，很多这样的公司不值得投资。

过去几年，许多这样的公司即便是拿到了A轮甚至B轮投资的都已经倒闭了。



因为很多这样的数据都是虚的，大部分数据真的是“做”出来的增长，甚至是“刷”出来的增长。这种数字当然就没有任何价值。

即便是努力一点点真实做出来的数据，比如找到写让人愿意点击的标题的秘诀，找到病毒传播的方法，让某某微信公众号文章阅读量“十万+”，公众号每月增粉3万等，也没有什么价值，因为这样的数据并不是关键的指标。

增长的根本就在于关键的指标的增长，以这个指标来驱动整个团队全力以赴地去达成。因为这种关键指标它已经定义了一个非常明确的约束，作为创业者你一定要知道，什么才是衡量你这个产品成功最有效的方式。

商业资本投资都是投入回报比驱动，VC经过严格的财务考察后，是否选择投资可以直接表达对企业商业价值的判断。但大众却鲜少有渠道和机会了解这种商业价值，被各路公司的公关混淆视听；甚至是专业的投资团队，偶尔也会因为跨领域投资被表面数据欺骗。最终连创业者自己都被骗了，整天都在做一些“toVC”的工作，做一些漂亮的数字希望去拿到融资。

一个成功的商业最基本的公式就是，你的营收应大于支出。对创业者而言，初期的关键指标的增长更为重要，但从长远来看，必然是要回归商业本质的，初期的增长指标必须能够导向到成功的商业运营数据的增长，即最终营收必须增长。因此，从终极指标来看，应该体现在两个最关键的指标：1）活跃用户数，2）收入。

每个创业公司在发展过程中必须思考，我们到底要的是什么增长？努力驱动公司增长，是为了什么？怎么样才算正确驱动企业增长的KPI？

有些人可能会认为只要KPI达到指定的要求就好，其实不然，平均只有1-2个指标真正代表企业的成长，企业成长和KPI的累计值无关。比较好的公司，平均周增长率大概5%-7%，而用户量则可能是衡量企业成长性最大的一个陷阱。

活跃用户数和收入是滞后性指标，是我们做了所有事情的结果，等到看到结果的时候，已经来不及做调整了。对于不同类型的业务，还需要看更多的其他基于最重要目标的引领性指标，以便更好地了解企业的优势和弱点，及时调整产品和运营策略。

一、O2O上门服务类企业的指标分析

（1）浅层数据：用户数、订单数、市场份额

在可公开的信息和媒体报道中，用户数、订单数、市场份额是最常见的信息，首先减轻这些数据对你造成的影响，他们并不具有说服力。

一个原因是无从求证，留有作弊空间。成熟市场机制完善，数据可信度较高;但本文所分析的新兴市场监督规则匮乏，竞争混乱。

另一个原因是数据本身的价值有限。继一些前人的粗暴打法成功后，越来越多的创业团队投入大成本推广线下，企图短期聚集大量用户、订单，借以“爆发式增长”的帽子抬高公司估值。“一元体验”、“免费享受”这些字眼每天都能在办公楼底听到，再来看“爆发式增长”这个词儿，大家以后也就能有所思考了。

近几年，这种玩儿法有所创新，开始流行秀“峰值订单”，去年某团队的“万人圣诞大趴”就是类似的逻辑——免费体验，万人同场。

站在传播角度上确实是不错的案例，但站在拉新转换角度上，不能当真。当然也还有其他微创新玩法，比如复制做出类似的千人大趴，然后解读为最高库存能力和抗压能力。但以这种方式，拥堵的现场反而会拉低用户体验，造成品牌伤害。另外以免费提供千人服务的投入成本来说，传播回报和订单转换回报也并不高效。



以上这几种粗暴的推广活动涌入的大多数用户都是垃圾用户，一旦活动结束，这部分用户也无法转换真实订单。

（2） 深层数据：总服务时长、总交易额、实付比例、工作饱和度和订单间隔时长。

总服务时长(Gross Service Time)

以O2O行业为例，现在有个愈演愈烈的趋势就是过于重视订单。因此某些企业会不计效果，在各大社区、超市进行免费下单推广，短时间几十个人的团队就能做到几千订单。

那么如果想要了解企业真实的订单水平，与其看订单数，不如看“总服务时长”，一个小时的体验可以被拆分成N个订单，但总服务时长仍然无法变化，这个数据更为代表性。很简单，因为所有企业都需要以这个真实数据来跟劳动者结算工资。

所以即使某些企业在前端把五分钟地推记做一个订单，但在后端仍然只能老实的记录实际服务时长。因此在这种计算方法下，五分钟的地推、刷单、邀请用户下空白单等等方式都立马失去意义。

另外，拆单在另一个角度来说也是拆分体验，本来经过成熟考虑推出的服务模式，被地推拆分成快餐体验，这种方式不仅伤害用户体验，也根本无法形成有效的黏性和口碑传播。

总交易额(Gross Merchandise Volume)

总交易额 = 订单量 x 客单价。它是一个综合的指标，能直观的反映企业的整体状态，反映深层次的问题。

例如，某企业的真实订单量确实在大幅提升，但同时总交易额并未随之上涨，很可能就是它客单价出了问题。现实中，也确实存在一些创业公司为了冲销售业绩、保订单量，在地推、企业推广、合作等都给出远远低于市场正常水平的价格，换算下来的客单价远低于平台标准;也就因此拉低了总交易额。

这种做法最直接的影响就是破坏了自己的价格体系，而这样长久经营下去的结果，要不然就是持续亏本投入，要不然就只能选择损失这批亏本换来的用户。不仅如此，过低的价格促销会对品牌的定位和价值产生更为深远的影响。

实付比例(Real Payment Percentage)

总服务水平很高，总交易额也很高，这样是不是就没问题了呢?

还存在一种情况，即企业虽然不会降低客单价，但是在大幅发放高价优惠券，企图留住用户下单。如果要判断是否有这种情况，就需要看实付比例了。

实付比例 = 用户付费金额 / 总交易额

目前行业内的补贴战十分常见，但一些没有计划的高价补贴并不合理。一旦停止补贴，高成本获得的用户很可能会立马流失。消费者对产品的选择都是用脚投票，用实际的消费反应自己的态度。实付比例可以直接看出价值用户的比例。

这个数据才是平台规模的核心，它反应着用户真正的需求。在我们的后台内，可以保持跟踪所有用户的支付消费情况，从创业初期到现在，我们的忠实用户的规模以裂变状态急剧扩大，这批人不仅来到了这里，并且一直保持全款下单。这才是商业本质的回归。

上面的这两个数据都在用户维度，反应目前的发展水平;另外还有一个维度的数据则关切企业的长远发展——技师维度。

工作饱和度(Work Saturation)

“技师数”跟“用户数”类似，都是包含大量噪音的浅层数据。供给端是否能保证持续稳定的输出，确实对企业是否能保持高发展有着重要影响。比这个数据更重要的，是技师资源的使用效率。

事实上，行业内某些企业快速膨胀，导致资源闲置的现象反而更为常见，因此就需要“工作饱和度”(总订单量 / 总技师人数)来反映供应和发展的是否平衡，实现对技师、订单同步增长、技师资源是否被有效利用的动态监控。

更重要的是，可以通过设立饱和度合理值，及时进行调整——减缓技师招聘或加大订单增长，来保证平台技师的时间库存被有效利用合理比例，保持技师收入稳定。

订单间隔时长(order space time)

单纯保证技师的工作饱和显然并不足够，为了保持对行业的敏感性，我们一直在试用各种不同类型的上门服务，发现有个行业隐患的改善效率缓慢。某些公司的上门服务者，他们为了赶订单经常需要从北京城的最东边到最西边，一天来回跑三趟;严重的时候甚至服务者会带有抱怨情绪。

这便带出一个新概念，订单间隔时长(订单与订单之间的路程总和 / 总订单数)。它反映了我们目前的上门经济，每服务一个订单需要付出的路程成本。

工作饱和度保证了技师的收入基础，而订单间隔时长的优化则是为了技师收入能持续提高。如果不对此进行优化，那么即使在订单完全充足的情况下，单人的日最高服务单数仍然固定;长久下去，技师收入瓶颈明显，缺乏可增长空间，无疑会成为他们考虑进入上门行业的巨大阻拦。

换个角度，对于企业来说，如果使用无法把技师的时间成本最大化利用，那无疑也会成为自我限制的关键。

而提高饱和度、降低订单间隔时长的唯一途径就是算法优化，潜藏在市场增长下面的技术积累，是这些初创团队度过初期的爆发增长后，是否能保持增值的关键。

创业公司需要不断完善系统：从初期开发的派单系统 1.0，而后新增运营效率、企业成本的监测，用户消费行为跟踪，再到用户模型搭建、订单技师打点匹配图等等功能。

上门经济不是单纯的让劳动者从坐店接单到疲于奔命，这些数据的意义，这些技术尝试的革命性才是在真正意义上实现“解放手艺人”。也只有这样，反过来企业的价值才有可能摆脱行业限制，成为一家伟大的互联网科技公司。否则，再新鲜的概念，也只能生产出无趣的“大型上门服务连锁店”，价值仍然沉淀在服务生产，而非真正的“科技改变生活”。

二、SaaS软件领域的核心数据指标

SaaS应用其实关键就三个点：客户获取、客户留存和盈利。以尽可能多的方式获得尽可能多的用户，然后以尽可能强的方式让用户留下来，然后客户留存并盈利。其中客户获取这块是能看到的东西，大家也比较喜欢拿这个说事。比如说我拥有100万甚至1000万用户，但仅仅看用户数据是没什么用的。



传统软件销售一般搞定CIO/CTO就完事了，但是对SaaS而言则需要持续服务好用户。LTV（Life Time Value）一定要大于CAC（Customer Acquiring Cost），用户的MRR（Monthly Recurring Revenue）才是你真正的收入。需要去尊重这些跟商业本质接近的指标，才是我们关注增长最重要的事。

（1）增长率

衡量增长，首先要找对那个关键数字。在你的公司和产品里面，一定只有为数不多的一两个指标，能真正代表你这个企业的成长，这些指标跟你的累计值毫无关系。

例如你总共累计用户有一千万一个亿，或者你类似的PV、UV有多少毫无关系，你累计的这个用户量多少真的一点关系都没有，创业的特点在于这条斜线它会有多陡。

创业者首先需要找到的是你的基准是什么样子的，到底是营收还是你的新增用户量、还是你的日活跃还是留存、还是你的人均日交易的数量等等。

可能只有那么一两个指标对你来说是最关键的，然后识别了这个指标之后随着时间的发展，你可以把这个表格打印出来，按周为单位把它挂在墙上。比如上一周定出来的指标是营收，上一周挣了一万块钱到下一周的时候是一万五，那么周增长是50%，能不能要保持这个速率往前走。按照YC的说法，很多做的比较好的公司他的周增长大概是在5%到7%之间，能做到10%以上是非常神奇的事情了。

刚开始的时候其实根本不知道该看什么样的数据。我们看UV，看PV，看用户数的section，看用户创建的表单数量，看用户数等等。我们发现用户量看起来最舒服，于是我们把用户量来说事。事实上它的总用户量真的是衡量业务最好的方式么？它也许不是。对表单这个领域而言，也许应该是每个用户创建的表单数量，或者说平均每个表单它所收集数据的数量。

一定是有一两个数字来衡量你这个企业，或者这个产品到底是不是成功的。然而用户量很有可能是最大的一个陷阱，把这个增长当做是不可改变的约束之后，就会发现真的很难非常难。为什么难呢？难就难在你需要保持这个斜率一直朝上走。想象一下，比如做营收而言，你的目标是做到一年一个亿的营收。现在一个月是50万，要保持5%的速度往前走，每周5%往前走到年底你一个月就会拿到500万这样一个量。但是如果有一个月没做好，抖动一下下去了，接下来想补回来就很困难了，所以这是对于创业来说挑战最大的事情。

（2）留存率

据金数据的陈金洲说，最好企业的留存不过65%，客户流失率上升2%营收就下降25%。



从留存率来看，留存率高的就是抓住了用户的痛点，留存的时候越长才是最经济有效的商业模式。关注留存和盈利，会让你离商业本质更近。

最关键的是后面两个：客户留存和盈利这两个部分。非常尴尬的是到现在为止，这两件事情都是一个比较困难的事情，现在见到的最好的留存，也不过大概是65%以上。而且达到这样的规模也是付出了相当多的代价的，比如说组建了一个很大的客户团队，帮助他们去打电话，或者通过各种方式让用户留下来。留存的影响是非常大的，如果一个SaaS应用你流失率提升2%，你的营收就会降低25%，这是非常严肃的一个事情。针对这个客户去盈利也是很难的事情，很多产品只是叫好不叫座，产品真的非常好非常棒，但是一看营收惨不忍睹，一个月只有几万几十万的收入，根本对不起他这么多的投资和团队。

对一个SaaS产品或一个基本产品来说，它应该产生一个正向的循环。遗憾的是有很多的创业者，尤其是刚开始做创业的，和刚开始做产品的，非常关注客户的获取这部分，也喜欢拿这个来说，喜欢说“我们有多少用户，多少人知道这个东西，用这个东西”，但是后面这部分有关于商业本质的东西却很少有人注意。想象一下开家餐馆，你会仅仅追求这家餐馆第一天来了1000人吃饭，然后第二天没有人了。第二天的时候你再去追求另外1000人，第三天的时候再去追求第三个1000人么？你肯定不会这么做的，你肯定希望能够有回头客对不对？这是商业的本质。

对于一个SaaS应用而言，对一个产品而言，也应该遵循这个商业的本质。但是我们在资本的驱动下，还有我们大多数创业者的本身，对于商业的考虑其实不是特别够。我们如果说把创业者的思维反过来，从一开始就注意客户的留存、客户的盈利这方面，实际上情况会好很多。也许一开始会觉得比较慢，或者说增长比较慢，被别人看不起也不被报道，但事实上如果你一开始就注意这些东西，会最大的程度节约你的开支。

在创业团队里面除了IT程序员的支出是第一大成本之外，第二大成本一定是客户获取方面的。你要组建你的团队，开一个如此巨大的会。我们也经常做这个事情，我们每个月都会到不同的地方去开一个小型俱乐部，用户会聚到一起分享用法。所以第二大成本就是市场获取用户的费用，甚至你会去买一些百度关键字。如果你一开始就把留存放在考虑里，会特别注意客户的质量和你业务的粘合程度，那留存率高就是因为一开始就抓住了用户的痛点，然后留存时间就越长。对于一个商业而言，才是最佳的经济有效的方式和真正做生意的方式。

（3）营收指标

第一个指标维度：LTV和CAC。




LTV是指life time value，是一个客户在你这边总共停留的时间内产生的总价值。

比如说一个客户在你这儿待两年，两年之后他走了，这个用户的LTV就是他的一个月给你付的钱乘24个月，就这么多而已。然后CAC是获取这个用户所产生的成本。有一个基本的公式就是说你的LTV肯定要大于CAC，就是从这个用户上赚的钱肯定比获取这个用户支付的成本要多。遗憾的是不管是财务工具，还是很多创业团队，并没有特别在意这些相关的财务数据。

第二个指标维度：MRR（Monthly Recurring Revenue）

MRR就是每个月它所产生的收入。一个用户交了一万块钱，这一万块钱不是你的，除以12个月或者24个月这个钱才是你的，需要注意这个收入情况。对于SaaS用户而言，这对运营者产生了一个极大的挑战。因为过去传统软件的销售，一般把CIO、CTO搞定就完事了。在下一个财年的时候再去聊一聊，请他吃个饭想办法签个单就又可以搞定了。但是现在不是这样的。对SaaS而言，用户有更多的机会去迁移，这个月不好用下个月就换别人了，这个对产品质量、客户服务产生了比较大的挑战。

第三个指标维度：流失率和平均每个帐户的营收。



这些指标是作为做SaaS应用应关注的指标，这些指标不会以任何媒体或VC的意志而转移。对创业者而言，尊重这些跟商业本质接近的指标，才是关注增长最重要的事情。我并不是说关注用户量不对，比如说对于一个买东西，或者是社交产品的话，活跃用户还是非常非常重要的。

找到最关键的指标后，要定一个目标。如果说定到今年增长达到十倍，意味着每周增长5%，这就是事实。如果达不到5%，只有2%，就达不到十倍的增长。或者运气很好达到7%，或者你这个礼拜达到10%，但下个礼拜达不到，会看到这根线的变化。把这根线打印到公司的墙上画一个图，就是我希望年底的时候达到这么多用户，我现在在这个位置，希望增长这根曲线。把实际的线画出来以后，你会发现你的业务到底是什么样子的，会看的很清楚。

三、电子商务领域的核心数据指标

电商看的指标会比较多，一般总体运营整体指标包括四方面的指标：

（1）流量类指标

独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。

页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。

人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。

（2）订单产生效率指标

总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。

访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。

（3）总体销售业绩指标

网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。

销售金额，是货品出售的金额总额。

注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。

客单价，即订单金额与订单数量的比值。

（4）整体指标

销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，体现出京东盈利能力的提升。

实际上在运营过程中还有大量的细分指标，这里就不一一列举了。总之，做增长，必须做到关键指标的增长，找到你的核心数据，找到增长的方法和魔力数字。

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以及一些有过成功增长经验的专家，包括陆金所网站产品管理部副总经理唐灏，《增长黑客》作者范冰，GrowingIO CEO (前LinkedIn高级总监) 张溪梦，吆喝科技CEO(前Google工程师) 王晔，360奇酷粉丝运营总监类延昊，Teambition 增长团队负责人钱卓群，触宝科技增长团队负责人杨乘骁，昭合投资合伙人(前Movoto公司中国总经理)陈世欣等。

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