Planning north star

北极星指标选择

核心原则

1. 多候选比较——生成3-5个候选指标，四维度评分后推荐，人类最终选择
2. 价值-商业双锚——北极星必须同时关联用户价值和商业成功，缺一不可
3. 输入变量可驱动——推荐指标必须拆解为3个可量化、可追踪、可影响的输入变量
4. 防操纵设计——评估指标被操纵、失效、误导的风险并给出预警

交互模式

👤→🤖 人类执行AI辅助

输入

输入项	类型	必填	来源	说明
用户价值数据	JSON	是	user-research-user-modeling / user-research-voice-analysis	探索阶段用户价值数据
BMC商业模式画布	JSON	是	output/pm-strategy/business-model-canvas/bmc.json	价值主张、收入来源
业务现状数据	JSON	○	用户提供	当前业务指标、用户规模

执行步骤

Step 1: 候选指标生成

基于输入数据生成3-5个北极星指标候选：

• 从BMC中提取价值主张关键词，映射为可量化指标
• 从用户价值数据中提取用户核心行为，转化为行为指标
• 从业务现状数据中提取现有指标，评估是否适合作为北极星
• 每个候选指标必须包含：指标名称、计算公式、数据来源、更新频率

Step 2: 四维度评分

对每个候选指标按4个维度进行1-5分评分：

维度	评分标准
与核心价值关系	5分=直接衡量用户价值实现 3分=间接关联 1分=无关联
与商业成功相关性	5分=与收入/增长强相关 3分=弱相关 1分=无关
可操作性	5分=团队可直接影响 3分=部分影响 1分=无法影响
可衡量性	5分=数据定义清晰+自动采集 3分=需人工采集 1分=无法采集

综合得分 = 0.3×价值关系 + 0.3×商业相关 + 0.2×可操作性 + 0.2×可衡量性

Step 3: 推荐与备选

• 综合得分≥4.0的指标作为推荐北极星指标
• 综合得分3.0-4.0的指标作为备选指标
• 综合得分<3.0的指标标注淘汰原因
• 推荐指标需与BMC价值主张和OKR对齐验证

Step 4: 输入变量定义

为推荐指标定义3个关键输入变量（驱动因素）：

• 每个输入变量必须可量化、可追踪、可影响
• 输入变量与北极星指标的因果关系需明确
• 标注每个输入变量的数据来源和采集方式

输出

存储路径：output/pm-strategy/planning-north-star/

输出文件：north_star.json

输出校验规则

字段路径	类型	必填	说明
north_star_metric.recommended.metric_name	string	是	推荐北极星指标名称
north_star_metric.recommended.definition	string	是	指标定义和计算公式
north_star_metric.recommended.relationship_to_value	string	是	与用户价值的关系说明
north_star_metric.recommended.relationship_to_business	string	是	与商业成功的关系说明
north_star_metric.recommended.measurement.data_source	string	是	数据来源
north_star_metric.recommended.measurement.calculation	string	是	计算公式
north_star_metric.recommended.measurement.frequency	string	是	更新频率
north_star_metric.alternatives	array	是	至少2个备选指标
north_star_metric.alternatives[].fit_score	number	是	备选指标适配评分0-1
north_star_metric.analysis_summary.recommendation_rationale	string	是	推荐理由

north_star_metric:
  recommended:
    metric_name: "Weekly Active Users (WAU)"
    definition: "过去7天内至少访问1次的独立用户数"
    relationship_to_value: "衡量用户持续使用产品的频率，反映产品为用户提供的持续价值"
    relationship_to_business: "与广告收入和付费转化高度相关，是增长引擎的关键指标"
    actionability: "高-可通过产品优化、内容运营、推送策略提升"
    measurement:
      data_source: "用户行为日志"
      calculation: "COUNT(DISTINCT user_id WHERE last_active <= 7 days)"
      frequency: "每日更新"
      owner: "增长团队"
  alternatives:
    - metric_name: "Daily Active Users (DAU)"
      pros: "实时性强，响应快"
      cons: "波动大，稳定性差"
      fit_score: 0.75
    - metric_name: "Monthly Active Users (MAU)"
      pros: "稳定性好，反映长期用户基础"
      cons: "响应慢，难以及时发现问题"
      fit_score: 0.70
    - metric_name: "User Engagement Score"
      pros: "综合反映用户参与度"
      cons: "定义主观，难以标准化"
      fit_score: 0.65
  analysis_summary:
    recommendation_rationale: "WAU平衡了实时性和稳定性，与用户价值和产品商业成功都有强关联，且团队有明确的提升路径"
    implementation_notes: "需要建立用户ID体系和7天活跃计算逻辑，建议与DAU并行监测"
    warning: "注意区分新用户和老用户的活跃模式差异"

AI辅助分析内容

AI应该提供以下分析支撑：

1. 指标候选池

   • 基于BMC分析可能的指标
   • 基于用户价值数据分析关联指标
   • 基于行业benchmark推荐指标

2. 相关性分析

   • 各指标与收入的相关性分析
   • 各指标与留存的相关性分析
   • 指标间的相关性矩阵

3. 趋势分析

   • 各候选指标的历史趋势
   • 指标变化的归因分析
   • 预测指标未来的变化

4. 风险评估

   • 指标操纵风险
   • 指标失效风险
   • 指标误导风险

决策流程

1. 人类发起需求
2. AI分析并推荐指标候选
3. 人类评估候选指标
4. AI提供详细分析支撑
5. 人类讨论并选择
6. AI记录决策和理由
7. 人类确认最终指标

决策规则

1. 人类决策：北极星指标选择是人类决策点
2. AI支撑：AI只提供分析支撑，不做最终决策
3. 多方参与：建议产品、技术、业务多方参与讨论

质量检查

• 至少3个指标候选已分析
• 每个候选有5个维度评估
• 相关性分析已完成
• 风险评估已提供
• 最终选择有人类确认记录
• 选择理由已记录

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降级策略

当上游文件不存在时，本Skill仍可独立执行：

缺失的上游输入	降级方案	输出影响
用户价值数据（voice-analysis / persona）	用户提供产品描述 → 推荐北极星候选	缺乏用户价值数据，指标与用户价值关联度可能偏弱
bmc.json	用户提供产品描述 → 推荐北极星候选	缺乏BMC数据，指标与商业模型关联度可能偏弱
用户价值数据 + bmc.json	用户提供产品描述 → 推荐北极星候选	整体置信度降低，指标缺乏价值-商业双锚定
所有上游文件均缺失	提示用户先执行前序阶段，或基于用户提供的产品描述推荐北极星候选	整体置信度显著降低，推荐仅为行业通用参考
业务现状数据（用户提供）	若用户未提供业务现状数据，提示用户提供或跳过该输入相关步骤	缺乏基线数据，无法评估指标现状

数据获取说明

本Skill需要用户价值数据和BMC数据，请通过以下方式之一提供：

1. 直接描述产品核心价值和业务模式
2. 上传persona.json / voice-analysis.json / bmc.json文件
3. 提供数据文件路径

• AI不负责外部数据采集，仅负责分析

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上游变更响应

上游变更影响表

上游变更	影响范围	响应策略
bmc.json价值主张变更	候选指标与价值主张的关联需重新评估	重新执行Step 1-2，更新候选指标和评分
bmc.json收入模式变更	指标与商业成功相关性	重新评分商业相关维度
persona/voice-analysis用户价值更新	候选指标池和用户价值关联	重新执行Step 1，更新候选指标

下游通知机制表

变更类型	影响范围	通知方式
北极星指标变更	planning-okr、planning-roadmap	输出文件版本号+变更摘要
输入变量定义变更	planning-okr	输出文件版本号+变更摘要
候选指标评分变更	planning-okr	输出文件版本号+变更摘要