运营
数据
NPS 是什么？
NPS（Net Promoter Score） 是衡量客户忠诚度的关键指标，由贝恩咨询公司 Fred Reichheld 于 2003 年提出。其核心是通过一个问题"你会推荐我们的产品/服务给朋友吗？"来衡量客户对产品的满意度， 并将结果分为推荐者（9 ~ 10 分）、中立者（7 ~ 8 分）、批评者（0 ~ 6 分）三类，由推荐者减去批评者再除以有效问卷数量得到 NPS 值。一般来说，NPS 60+ 为优秀， 少数公司能做到在某次更新后达到 80+ 的高 NPS 值。
相比 CSAT（Customer Satisfaction） 和 CES（Customer Effort Score），NPS 更能反映用户对产品的忠诚度，但他也有自身的局限性，如无法解释具体痛点、只能反应品牌总体满意度等。 所以一般需要都流程上结合多种数据来评估分析，如，对于初创企业，NPS 可快速验证市场接受度；对于成熟企业，则是优化用户忠诚度的战略工具。NPS 的成功取决于数据驱动的行动闭环，绝非单一的数字追求。
广告
广告投放策略
| 模型 | 计费依据 | 适用阶段 | 风险 | 优化重点 | 典型案例 |
|---|---|---|---|---|---|
| CPM(cost per mille) | 每千次展示 | 品牌曝光期 | 低 | CTR 提升 | 奢侈品开屏广告（3 元/CPM） |
| CPC(cost per click) | 每次点击 | 流量获取期 | 中 | 落地页转化率 | 百度搜索广告（5 元/CPC） |
| oCPM | 优化千次展示 | 转化优化期 | 中高 | 转化目标设置 | 朋友圈广告（oCPM 20 元/转化） |
| CPT(cost per time) | 固定时段展示 | 品牌安全期 | 高 | 媒体资源选择 | 门户网站首页包天（5 万/天） |
| CPA(cost per action) | 每次转化动作 | 效果考核期 | 极高 | 全链路转化率 | 教育机构获客（300 元/留资） |
| CPV(cost per view) | 有效播放（≥15 秒） | 视频营销期 | 中 | 前 3 秒完播率 | YouTube 贴片广告（0.1 元/CPV） |
| CPI(cost per install) | 应用安装 | 拉新增长期 | 高 | ASO 优化 | 游戏 App 推广（8 元/安装） |
| CPS(cost per sale) | 实际销售额分成 | 电商变现期 | 零风险 | 客单价提升 | 淘宝客（佣金比例 20%） |
| PPC(pay per customer) | 每潜在客户 | B2B 营销期 | 中高 | 线索质量筛选 | Salesforce 获客（100 元/条） |
| CPE(cost per engagement) | 深度互动 | 社交互动期 | 中高 | 社交平台互动指标 | 抖音挑战赛（0.5 元/次） |
| dCPM | 动态 CPM | 实时竞价期 | 高 | 用户价值预测 | 汽车广告（300%提升） |
| PPE | 深度交互 | 互动营销期 | 高 | 完整留资率 | 保险行业（120 元/条） |
为什么没有考核点在付费阶段的投放策略？
如果用户为广告付费才算作有效广告，这给了广告主很大的作弊空间。
oCPM 和 CPM 相比有什么优势？
oCPM 是 Facebook 率先使用的一种广告投放方式，它在 CPM 投放方式的基础上，将广告主的出价点从曝光下移到转化，达到激励相容的效果。
具体来看，CPM 是苹果花费 20 块钱买 B 站 2000 次曝光，平台只需要保证曝光量就能拿到钱，oCPM 是苹果花费 20 块钱买 B 站 2 次曝光，但平台保证这 2 次曝光中至少有 1 次转化。这样看来，如果转换率不达标， 苹果会亏钱，所以平台会更加努力提升转化率，达到正和博弈效果。一般平台还会设置赔率，如 20 块钱买 2 次曝光，但没有转化就退 2 块钱。
线索生成
Skills 为何正在替代 Freemium 成为新的线索生成策略？
Freemium 模式建立在"公司知道如何构建，而用户不知道"的不对称性之上。 免费层存在于用户需求与能力之间的差距中。 但当用户可以用一个 Prompt 在 20 分钟内构建出满足 60% 需求的解决方案时， 这种不对称性正在崩溃——用户成为"漏斗中的幽灵"，从未进入转化漏斗。
Skills（技能文件）作为新的线索生成方式，核心差异在于：
- 无法被 Prompt 替代：技能包含的是积累的专业领域理解， 而非简单的功能代码。用户可以说"Claude，给我做一个营销工具"， 但无法获得 Corey Haines 在真实项目中迭代出的营销洞察。
- 提升最佳可用人类标准：没有技能时，用户获得的是通用 AI 水平； 有了技能，AI 操作水平相当于在该领域工作数年的专家。 这是"可用帮助"的质变，而非量变。
- 护城河是领域理解而非代码：技能免费开源（MIT/Apache 2.0）， 真正的价值在于编码者对"什么会出错"的积累理解。 这改变了商业模式——从"隐藏护城河"到"直接赠送护城河"。