產品規劃時，不僅要關注北極星指標，很常也要在意反指標（Counter Metric），確保功能上線會不會發生 A 數據增加，但 B 數據卻異常下降的情況，篇想分享求職平台的常見產品指標。
誰適合看這篇文章？
✔ 對產品經理、產品企劃、產品規劃、產品數據、北極星指標有興趣的朋友一、北極星指標：每日履歷投遞數
以求職平台來說，北極星指標為什麼是「每日履歷投遞總數」？因為這個指標影響到「(1) 公司到底能不能收到履歷、(2) 求職者到底願不願意投履歷」這兩個面向。
- 公司可以收到履歷：代表刊登有效，會讓公司願意繼續付費刊登。
- 求職者願意投履歷：代表有理想職缺，會讓求職者都會回來找工作。
另外求職平台雖然是雙邊平台，但收費僅對刊登企業收費，對求職者完全免費，因此比起「每日活躍用戶數」、「每月企業刊登總營收」，目前「每日履歷投遞總數」仍是最可靠的產品指標。
做產品規劃，第一步都要圍繞在「如何提高求職者投遞履歷的數量」，不論是透過快速投遞、附件投遞、多筆投遞、最新職缺推播、相關職缺推播、履歷撰寫優化 … 等功能，都需要注意是否可以滿足這個北極星指標。
若要再細拆「每日履歷投遞總數」，可以再拆成「活躍會員總數」x 「每日平均投遞履歷數」，去追蹤不同功能可以優化哪一項領先指標（Leading Indicator）。
二、求職平台的其他指標數據
除了北極星指標之外，為什麼反指標（Counter Metric）值得關注呢？
這也是我最近在產品工作的體悟，有時候一個功能上線，我們預計它會提到 A 數據，實際上線後，卻沒發現到 B 數據卻掉了一大截，這時才想到要去修復機制或漏洞都有點太晚。
以「優化履歷功能」為例：
- 目標：我們想透過簡化履歷撰寫，讓還沒有建立履歷的會員願意快速建立履歷，提高「會員履歷數」，進而提高「投遞履歷數」。
- 疏漏：功能上線後，我們發現市場預期沒有想像中好，雖然初期有讓新會員願意嘗試建立履歷、有提到履歷數，但原本有履歷的舊會員變得不會操作，導致離開網站、每日用戶數減少。
這也是我最近體悟到關注各項指標的重要性，不能完全仰賴北極星指標，要隨時盯緊跟產品有關的各項數據，因此如果北極星指標是「每日投遞履歷數」，那反指標就可以是下面這些數據。
- 每日新增會員數
- 每日履歷編輯數
- 每日履歷開啟數
- 每日職缺瀏覽數
當北極星指標上升，但上述指標卻下降時，我們就必須認知到該功能可能還需要修正。
三、為什麼要關注指標
身為產品團隊的一員，我們不只是把每一個功能做完推上線，更重要的是確認該功能有沒有對使用者創造價值（Impact），以及為公司帶來營收（Revenue），以求職平台來說：
- 對 C 端使用者的價值：履歷編輯更順暢、找工作更快、投履歷更順。
- 對 B 端徵才企業的收益：企業願意刊登付費、購買站內廣告版位。
因此我們不能只在意「做完什麼功能」（Output），而應該在意「達成什麼結果」（Outcome）。
這個產品思維我也是經歷一陣子才漸漸養成，一開始沒有產品數據概念時，覺得功能上線就已經歡天喜地了，但後來發現，若對產品指標沒有任何貢獻，但實在不算是一個成功的功能，即使是體驗優化，都應該要能從某個指標看出數據改動，e.g. 編輯履歷速度變快。
有了數據，做產品也才能更踏實，知道自己改了什麼、該產品創造什麼價值。
