作者：曹飞（九卦金融圈专栏作家）
编辑：杨文华
来源：九卦金融圈
一
何为北极星目标？
北极星目标（North Star Metric），又被称作“OMTM” One metric that matters, 现阶段唯一重要的指标。北极星指标的几个作用：
一是北极星指引公司发展方向，所有工作都是由此展开的
二是可以帮助大家明确任务的优先级，不然在公司运营上可能会导致胡子眉毛一把抓，无法集中火力抓住重点
三是提高行动力，一旦选定你的目标，你只有一件事可以做，努力达到目标。
互联网行业内常见的三类北极星指标：
第一类产品：帮助用户消磨时间
一般为用户所花了多少时间在你的产品上或者内容消耗量有多少。例如短视频行业把总观看时间作为北极星目标。
第二类产品：帮助用户提升效率
一般是指功能的使用量或者付费（用户愿意付费一般来说你的产品确实帮他提升了效率）例如知乎以问题总回答数以及产生的内容为北极星目标。滴滴、共享单车以用户操作次数作为北极星目标。
第三类产品：帮助用户完成交易
一般是交易量或交易额。例如美团、淘宝、京东等电商以GMV总的销售额为北极星目标。
二
招行北极星指标对业务发展的指导意义
(一)零售业务数据严格遵循二八定律
将北极星指标引入银行业界的招商银行，多年来一直是行业发展的潮流风向标。2018年该行率先引入北极星指标，将“招商银行”和“掌上生活”两大App的月活跃用户（MAU）作为北极星指标，把这个常用于互联网行业的业务指标，引入传统金融行业。
由于两大APP的MAU只有近三年数据，且波动巨大。此外，如按照月活跃客户字面理解，那么有可能存在非两大APP的招商行客户同样是招商行MAU的情况，本文选择使用一个更宽泛的MAU暨（零售客户数）来代替两大APP的MAU指标。零售客户又分为普通零售客户和金葵花及以上客户两类。
注：考虑到沉睡客户的存在，零售客户数一般要高于两大APP的MAU。
对比金葵花及以上客户及普通客户数及各自所持有AUM的绝对值及增速数据，我们发现零售客户业务结构严格遵循着帕累托定律也就是二八定律，长期以来2%（注意不是20%）左右的金葵花及以上客户掌控着80%AUM。从不同类型客户资产占比趋势看，价值客户掌握的资产在逐步增加，非价值客户掌握的的资产有逐步减少的趋势。
当然也存在一种可能，招行零售客户数有可能存在虚高的现象，由于我们无法得到招商行零售客户数或两大APP的MAU在每个考核年度的准确定义或标准，也就很难对指标比较的适用性进行判断。现实是，即便我们将招商行零售客户数剔除80%，金葵花及以上客户数量仍只有普通客户数的10%左右，依然符合二八定律的判断。
这就带来一个问题，是不是因为招行有了这八成的非价值客户才带来或保持着这2%的价值客户呢？否则营销、维护这98%长尾普通客户的成本所带来的价值会显得没那么有效。
事实上，招行当前的业务发展模式在成本收入比指标上也得以体现，几乎处在所有股份行中的最高位。这也是本文讨论的意义所在，毕竟大规模获取普通客户的模式在短期内会影响成本收入比，中小银行更需要做好精细盘算。
举一个不是很恰当的例子，购物中心有餐饮、超市、日用品商店、奢侈品专卖店，购物中心推出特价餐饮、超市优惠券引流，如何判断是不是因为有了这些引流，才带来或保证了奢侈品销量？毕竟不少奢侈品的常客可能早已不打车、不去普通超市购物许久。
当然现实中真正的奢侈品店区域是会和普通商业业态有一个能感觉到但几乎看不出的物理区分。平价商业业态也是可以通过规模、效率、成本控制等产生与自身相适应的利润。
（二）普通客户与价值客户增长之间并无严格关联
在招行披露2020年报信息中，招行金葵花及以上客户数增速高于两大APP的MAU增速，在图一、二中我们同样看到2020年招商行金葵花及以上客户数量、AUM增速高于零售客户数、AUM增速，有的分析认为是受疫情影响，富人消费受到抑制。
从图一、二长周期角度看，这个分析结果可能还有待商榷。在2015年同样出现过价值客户数量增速超普通客户的情况。2015、2016年价值客户基数更高的AUM增速仍明显快于普通客户。2016年，在价值客户AUM增长超20%，普通客户数增长了36%情况下，普通客户持有的管理资产还下跌了近3%。其中可能有政策影响因素，但也可以在一定程度上理解为，价值客户的数量、AUM的增长与普通客户数量与AUM的增长之间并没有严格意义上的关联，或者说在某种特定条件下才有关联。
注：实际上每年的营销考核标准会对客户数量及对应管理资产产生较大影响，同时还会受到宏观政策及内部管理体系变革等内外因素影响。
1、银行零售普通客户数这一指标由于没有统一可横向对比的标准，在一定程度上可以说是一个可大可小的数据，频繁的大幅波动也就不足为奇。因此很少有银行将该指标当成一个和绩效紧密挂钩的考核指标。两大APP的MAU其实和零售客户数有相似之处。
2、在价值客户AUM规模远超普通客户AUM前提下，在六年中的三年，价值客户AUM增速要还要明显超过普通客户AUM增速。说明普通客户的盈利抓手确实有限。也许普通客户价值可能会更多的体现在资产端。
三
互联网企业北极星指标MAU对银行业指导意义
很显然，互联网行业与银行业的价值客群不同且目标客户创造价值的方式不同。MAU指标主要用于电商、即时通讯、打车、短视频为主营业务互联网企业，这类企业的目标客群应该说就是招商行客户中那98%的普通零售客户。互联网企业将MAU做北极星的目的就是大量的获取流量客群而非少量的高价值客户。
在多数情况下银行的价值客户并不会频繁用网购或打车，数量稀少的价值客户至少目前并非电商、即时通讯、打车、短视频等流量企业的目标客群或能为这些行业创造主要价值，这些企业的盈利点、卖点也不是价值客群，互联网企业要的就是长尾客群，一个长尾客户通过互联网渠道的消费能力可能与价值客户差别并不如各自所持有资产那般悬殊。价值客户的消费大部分不通过网络而是在线下，例如豪车、奢侈品、奢华享受型服务，当然也包括金融需求。同时有几十万倍于价值客群的长尾客群基数存在，所以网络企业将MAU作为北极星指标无疑是合适的。
对银行而言，在当期财务上能创造价值的客户无疑并不是数量众多的普通客户。将MAU作为北极星指标并无不可，但如何定义MAU指标又绕回到怎样设置零售考核指标才是合理的这个老问题上。简单的模仿互联网企业的指标及定义对于银行而言可能并不是那么适用。
不同于短视频、即时通讯、在线音乐等行业客群大部分属于高频无目的性客户。也不同于或滴滴、网上商城客户，频率相对较高且有明确的目的性。金融服务是一种低频（交易支付除外）且具有明确目标的服务选项。银行是不是可以通过借助类似于短视频娱乐类或网购功能类渠道获得真正对自己有价值的目标客群？这一点可能还有待进一步验证。银行在一套经营运作体系下，怎样才能做到二八和长尾通吃？
四
中小银行该怎样选择自己的北极星指标？
北极星无疑可以指引人们前进的方向，但如何选取、定义并不断的修正北极星指标需要银行根据自己发展需要来确定。考核一定能促进发展，但如何考核才是关键。
（一）北极星指标的筛选维度
1、是否能给公司带来商业价值？
若一家电商的北极星指标是商品的打开率，不一定能够带来商业价值。因为最终决定电商商业价值的是商品的销售额，电商最终的收入。打开率高并不一定就代表转化率也会高。（流量高不一定就代表价值高）
2、是否能够反映用户的活跃程度？
例如微信公众号的粉丝数往往不能代表用户的活跃程度，需要考虑文章的阅读数、评论数、点赞率甚至文章界面停留时间、重复打开率等指标分析。
3、此指标变好，能否说明公司在往好的方向发展？
例如医美或在线教育公司，通过试听、试用等活动，前期的引流活动转化很高，用户数量不断上涨，也不一定说明这个公司的北极星指标好，因为随着行业的发展、业务线的发展。转化率只能是一时的指标，有时还需要看复购率、单客消费额等指标，且指标需随着业务和公司战略变化而不断变化。
4、指标是否能被团队理解、简单可拆解？
指标的设立是为了能好的达到效果，有一个明细的指标有体系方便产生共识。对于一个指标需要有维度划分，一级指标、二级指标、三级指标。一级指标下拆分出不同的二级指标，二级指标拆分出不同的三级指标，才能保证团队能够理解并执行下去。
5、此指标是否是先导指标而不是滞后指标？
先导指标意味着对于未来结果有所预测，滞后指标则是对过去的业务的描述。以教育公司业绩为例，一个教育产品的产品营收不能以年月日计算单位，因为教育产品是有周期限制的，买了课可能会退课，也可能上到一半退课，这都不能算作营收去结算。以电商常用的GMV (Gross Merchandise Volume)指标为例，GMV=1销售额+2取消订单金额+3拒收订单金额+4退货订单金额。只要客户下了订单，生成订单号，就算成GMV，而这个订单转化为平台的实际收入还会有2、3、4潜在流失量。下单以后取消订单，订单送到后拒收订单，签收订单以后要退货等等，各大电商平台公布的GMV就属于先导指标，该数据和最终销售额存在差异。
基于上述分析，在对北极星指标维度筛选时，需要对不能体现产品价值的维度进行剔除，每个维度的相关性需要有所侧重。
互联网行业内常见的三类北极星指标：
1、北极星指标不是一成变化的，而是随着公司业务重心改变而改变。
一个人的目标、一个公司的业务都是不断发展变化的，在初期、中期和后期，每个阶段都会遇到北极星指标和现实问题有所冲突的情况，所以需要不断调整改变。例如探索期：留存率活跃度，成长期：用户增长、总活跃用户数，成熟期：营收利润，付费用户数，衰退期：营收利润，新产品指标。
2、北极星指标并非一蹴而就，一开始想不出最佳的北极星指标也没有关系，可以先确定一个，然后随着对产品、对用户理解加深，再去更正。
3、如果单一指标不能全面提醒公司的经营情况，可以考虑加入重要的反向指标。
以电商平台为例，电商的北极星指标为：GMV（销售额），然而销售额上来了并不能反映买家的体验/卖家的服务水平在上升，这时可引入一个反向指标，例如退货率。
对于中小银行而言，简单的以某个APP的MAU作为北极星指标无疑是不能覆盖自身发展需要的，北极星指标应该是在原来零售条线考核指标基础上的一个修正或权重的调整。至于如何进行修正可能还要各行根据自身发展需要而定，很可能并不存在一个万能适用的答案。
