数据指标 | 人人都是产品经理

我们拼命用AI提高效率，为何迟迟不见增长？

CMO兴奋地告诉我AI让内容产出速度翻了三倍，但获客和转化指标纹丝不动——"跑得更快了，却离目标更远了"。德勤报告显示，66%的企业靠AI提效，却只有20%实现收入增长。AI放大了方向不清、洞察不深、定位不准、体验不好的老问题，只是把"更快到达错误的地方"变成了现实。效率是加速器，不是方向盘。

Hanni

AI应用 CMO 数据指标

AI

别再只盯 GPU 利用率：算力平台真正该衡量什么？

GPU 利用率很高，为什么用户仍然觉得慢？Token 吞吐翻倍，为什么业务效果没有提升？问题往往不在指标算错了，而在于我们拿一个设备层指标，替代了整条算力价值链的结果。本文尝试给出一套产品经理能直接使用的四层指标框架：基础设施、计算资源、推理服务和业务结果。

浩子AIPM

数据指标算力平台行业观察

数据分析

AI产品用户暴涨之后，产品经理该看哪些指标

传统"获客-转化-留存"指标体系在AI产品上失灵了：低门槛让注册转化率虚高，使用深度才是真实壁垒。作者亲测AI面试产品Lollipop，前端数据暴跌四成，北极星指标"面试完成率"反而上涨。真正该看的不是多少人打开了App，而是打开后有没有把事办完、办完愿不愿意再来。

小普

AI产品数据指标案例分析

经营分析，如何识别指标异动，挖出根因

当经营分析报告沦为‘上月涨了1%，本月跌了2%’的数据罗列，不仅领导觉得‘没用’，分析师自己也深陷挫败感。文章犀利指出，缺乏多层级标签库的分析只能停留在表面波动。本文将带你穿透数据迷雾，从‘全员下滑’的行业寒冬到‘暗流涌动’的增收不增利，拆解五种典型指标异动场景，教你如何利用商品定位与用户画像标签，将空洞的涨跌转化为可落地的业务归因。

接地气的陈老师

业务分析数据指标经营分析

AI,个人随笔

热度很高，为什么还是活不下去？从 Sora 风波看产品指标的轻重缓急

Sora的停服事件再次引发思考：为什么高热度产品往往难以持久？文章深度剖析了产品生命周期中不同阶段应关注的关键指标，从启动期的UV、CTR验证需求，到增长期的DAU、留存率检验价值，再到成熟期的ARPU衡量商业化能力。这不仅是数据方法论，更是产品经理必须掌握的核心判断力——热闹只是入场券，真正的成功取决于在不同阶段看对关键指标。

一亮AI

Sora 产品方法论产品生命周期

做数据10年，这是我见过最好的“数据指标体系”！

当业务看到"流失率30%"却无从下手时，数据指标体系的价值才真正显现。本文跳出AARRR、RFM的背诵陷阱，从业务流、管理流、数据流三维度拆解用户流失指标体系的搭建逻辑——从事前预防到事后补救，从目标量化到标签体系，手把手教你构建能驱动决策的闭环指标。真正好用的指标体系，不是让业务看数字，而是让业务知道该干什么、怎么干、干成没。

接地气的陈老师

数据指标方法论案例分析

产品运营