指标（index），也有称度量（measure）。指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。

指标体系

　　指标分为数量型指标和质量型指标，Web 的 pv、uv、访问量，App 的 DAU、NDAU 等等，都是数量型指标；平均访问时长、访问深度、跳出率等等这些是质量型指标。

　　在这里我们引入一个概念——OMTM，

　　OMTM（One Metric That Matters） 唯一重要的指标，也称为北极星指标。

　　选择 OMTM 的四大标准：

和商业目标紧密结合；

反映客户的价值需求；

指标简单易懂；

能够计算汇总 。

选择错误指标的案例-Viddy

　　这里我们可以引用一个案例，著名的视频社交分享应用 Viddy，授权可以通过登录 Facebook 来创建帐号和分享，就跟国内常见的各种 App 中微信、QQ 等第三方帐号一样。

　　前期他们以「创建账号的数量」来作为核心指标，我们可以看到在做了授权 Facebook 登录后，2012 年上半年访问量飙升，但是到了 2012 年下半年访问量暴跌。这就是问题所在，Viddy 的员工认为账号创建数量是一个正确的指标，所以他们拼尽全力去提升这个指标。实际上，他们并没有发现业务的重点。

　　与之相对比的，谷歌+ 用自己的方法把用户提升到 1.7 亿，方法就是把有趣的内容放到邮件中和好友分享。谷歌+ 专注于「前往谷歌+ 并且每周至少分享 2 个更新信息」的用户数量指标，他们专注于向用户传递产品的价值，而不是仅仅提升某一个数字。

　　以我们 GrowingIO 做的电子书下载落地页举例。

　　指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。

　　从内容落地页的业务需求开始，分析选择指标的过程如下。

　　1、明确需求：对页面进行数据分析，提高电子书下载量；

　　2、归纳事件：用户下载电子书是系列事件的最终结果，包括点击推广链接、访问下载页、开始填写信息、填写信息完成下载；

　　3、对应指标：下载量 = 访问流量 * CTA 点击率 * 注册转化率。

　　通过上述分析，得出下载量是 OMTM（第一重要指标，One Metric That Metter）的结论。同时，整个指标体系包括访问流量、CTA 点击率、注册转化率三个可操作的指标，基于可操作的指标，才可以更好地优化核心指标。

　　维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。

　　维度分类

　　举个例子，我们在每天观察数据的时候，突然某天下午 5 点流量暴增，我们想查找出原因。

　　首先从访问来源维度拆解，我们发现从 5 点开始，主要是微信的流量突然上涨，

　　然后我们从落地页面维度拆解，就可以发现流量主要落地页是 E 和 G 两个页面，