北极星指标

北极星指标（North-star metric）是产品组织内对齐的单一最高优先级指标。它的定义不是”所有指标里最重要的”，而是”若团队只能优化一个数字，应该选哪个”。

对于 agent 产品，北极星的选择强烈依赖商业模式。同样一个 agent 应用，订阅制和按量制下的最优北极星可能截然相反。

四种典型场景

场景一：订阅制 SaaS（per-seat）

收入随 seats 数量线性增长，留存决定 LTV。

推荐北极星：周活跃任务用户数（Weekly Active Task Users, WATU）

定义：“本周至少完成 1 个成功任务的用户数”。该指标比 MAU 严格——仅统计真正用 agent 完成工作的用户，过滤”开过账号但从不使用”的僵尸账号。

为什么不是 MAU：在 agent 产品里，“打开应用但未成功完成任务”与”完成了任务”是不同质的活跃。后者才贡献 LTV。

场景二：按量收费

收入随任务量线性增长，每任务都带毛利。

推荐北极星：月成功任务数（Monthly Successful Tasks）

直接挂钩营收。注意是”成功”任务——失败任务虽然也消耗 token，但向客户收费的合理性取决于合同（多数按量合同对失败任务不收费）。

陷阱：单纯追任务量会让团队倾向降低 HITL 阈值（让更多任务”自动通过”），但这会推高失败率与客户投诉。必须配合质量层指标作护栏。

场景三：价值定价 / ROI 锚定

向客户按”节省的成本”收费——例如客户支付 agent 替代的人力工时折算金额的 30%。

推荐北极星：累计节省人时（Cumulative Hours Saved）

最贴近商业逻辑——团队优化的目标即为客户创造更多价值。

实操难点：人时折算需要客户配合校准（同样的任务在不同公司的人工耗时差异大）。通常以行业平均或客户首次校准为准。

场景四：内部生产力工具（不直接卖钱）

Agent 部署在公司内部以提升员工效率。

推荐北极星：人均月任务完成数（Tasks Completed per Employee）

衡量 agent 渗透度——多少员工已将 agent 真正纳入工作流。

不推荐”节省人时”：公司内部数字易被高估，缺乏激励校准的外部数据。

北极星的常见陷阱

• 选了不可优化的指标——例如以”客户 NPS”作北极星，但 NPS 难以快速反馈到产品决策
• 选了易作弊的指标——例如”任务发起数”，团队可能通过 UI 设计诱导用户多发起任务而忽略完成质量
• 缺少配套护栏指标——单维度追北极星会出现作弊。任务量北极星需要配合完成率护栏，留存北极星需要配合任务质量护栏

与其他指标的关系

北极星不是唯一指标，而是优先级最高的指标。完整的指标看板还需要：

• 护栏指标（guardrail）：防止北极星被牺牲质量来达成
• 诊断指标（diagnostic）：分解北极星的驱动因子，定位变化原因
• 输入指标（input）：可被产品 / 运营直接操作的、影响北极星的杠杆

与其他章节的衔接

• 北极星选定后的具体公式与采集方式：operations/dashboards
• 北极星与定价模式的对应关系：pricing