# 模块5：产品度量运营（pm-05-metrics-ops）

## 1. 定位

上线后的数据感知与决策闭环层——用数据减少决策中的猜测，通过异常检测、漏斗分析、留存分析、实验验证和DACE循环，将不确定性转化为可量度的风险和可执行的行动。

## 2. 何时使用

- 产品已上线，需要持续监控指标健康状态时
- 需要分析用户转化路径、识别流失节点时
- 需要理解用户留存特征、寻找Aha Moment时
- 需要设计A/B测试验证产品假设时
- 实验运行中需要监控，或实验结束需要分析结果并生成报告时
- 需要将数据洞察转化为决策行动时
- 需要建立数据驱动决策文化时

## 3. 子模块与编排器

| 子模块 | 编排器 | 作用 | 何时调用 |
|--------|--------|------|----------|
| 数据分析 | analysis-orchestrator | 7×24小时异常检测、漏斗转化分析、留存与Aha Moment识别，产出数据洞察 | 产品上线后持续运行、需要分析转化/留存时 |
| 实验验证 | experiment-orchestrator | 自动设计A/B测试方案、执行实验监控与结果分析并生成完整报告，以最快速度获得可靠学习 | 需要验证产品假设、评估功能效果时 |
| 数据驱动决策 | decision-orchestrator | 通过DACE循环（含洞察转化）将数据转化为行动，推动数据驱动文化落地 | 分析/实验产出洞察后、需要做出数据驱动决策时 |

## 4. Pipeline Skill 清单

### 4.1 数据分析（analysis-orchestrator）

| Skill | 作用 | 输入 | 输出 |
|-------|------|------|------|
| analysis-anomaly | 7×24小时指标健康检查、异常检测、自动归因和洞察推送 | 指标体系、实时数据流、告警规则、事件日历 | 异常报告（含真实性确认、范围定位、归因结论、严重等级） |
| analysis-funnel | 全量漏斗计算、多维下钻、流失节点识别和趋势分析 | 漏斗定义、事件数据、分群配置、对比周期 | 漏斗分析报告（含转化率、流失节点、优化建议） |
| analysis-retention | 全量留存曲线、Cohort分析、Aha Moment搜索和流失预警 | 用户行为数据、分群定义、Cohort配置、基准日期 | 留存分析报告（含留存曲线、Aha Moment候选、流失风险因素） |
| data-analysis-report | 整合漏斗分析、留存分析、异常检测和决策洞察数据，补充趋势解读和行动建议，输出结构化数据分析报告 | 漏斗分析、留存分析、异常检测、决策洞察、度量体系、分析时间范围 | 数据分析报告（含核心指标仪表盘、漏斗分析、留存分析、异常归因、洞察与行动建议） |

### 4.2 实验验证（experiment-orchestrator）

| Skill | 作用 | 输入 | 输出 |
|-------|------|------|------|
| experiment-design | 假设结构化、指标选择、样本量计算、分流方案设计和实验配置生成 | 假设陈述、可用流量、指标体系、历史数据 | 实验设计方案（含假设、指标、样本量、分流方案、护栏指标、终止条件） |
| experiment-execution | 实验运行监控、结束后分析（统计检验、业务意义评估、多维下钻、新奇效应检测）和A/B测试报告生成（实验概述、统计结论、效果分析、行动建议） | 实验配置、实验数据、护栏指标定义、产品背景 | 实验结果报告（含统计检验结果、业务意义评估、决策建议）+ A/B测试报告（含实验概述、统计结论、效果分析、行动建议） |

### 4.3 数据驱动决策（decision-orchestrator）

| Skill | 作用 | 输入 | 输出 |
|-------|------|------|------|
| decision-dace | DACE循环自动化：Define定义目标、Analyze洞察生成（故事化转化、决策建议、决策边界、置信度评估）、Conclude AI辅助人类决策、Execute执行追踪 | 业务问题、分析结果、实验结果、业务上下文 | DACE循环报告（含目标定义、故事化洞察、决策选项、执行追踪）+ 洞察报告（含决策建议、决策边界、置信度评估） |
| decision-culture | 通过每日/每周/每月/每季自动化报告体系，推动数据驱动决策文化落地 | 指标数据、业务目标、报告模板 | 定期报告（日/周/月/季）、关键变化标注、决策提醒 |

## 5. 执行顺序

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        产品上线后持续运行                             │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  数据分析（7×24持续运行）                                             │
│                                                                     │
│  ┌──────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌──────────────────┐  │
│  │analysis-anomaly  │  │analysis-funnel   │  │analysis-retention│  │
│  │(异常检测与归因)   │  │(漏斗转化分析)     │  │(留存与Aha Moment)│  │
│  └────────┬─────────┘  └────────┬─────────┘  └────────┬─────────┘  │
│           │                     │                     │             │
│           └─────────────────────┼─────────────────────┘             │
│                                 │ 数据洞察产出                       │
│                                 ▼                                   │
│                    ┌────────────────────────┐                       │
│                    │data-analysis-report    │                       │
│                    │(数据洞察报告整合)       │                       │
│                    └────────────────────────┘                       │
└─────────────────────────────────┼───────────────────────────────────┘
                                  │
                    ┌─────────────┴─────────────┐
                    │ 需要验证假设？              │
                    └─────────────┬─────────────┘
                          是 │          │ 否
                             ▼          ▼
┌──────────────────────────────────┐  ┌──────────────────────────────┐
│  实验验证                         │  │  数据驱动决策                 │
│                                  │  │                              │
│  ┌────────────────────────────┐  │  │  ┌────────────────────────┐  │
│  │experiment-design           │  │  │  │decision-dace           │  │
│  │(A/B测试方案设计)            │  │  │  │(DACE循环+洞察转化)      │  │
│  └─────────────┬──────────────┘  │  │  └───────────┬────────────┘  │
│                │                  │  │              │               │
│                ▼                  │  │              │               │
│  ┌────────────────────────────┐  │  │              │               │
│  │experiment-execution        │  │  │              │               │
│  │(实验监控+结果分析+报告生成)  │  │  │              │               │
│  └─────────────┬──────────────┘  │  │              │               │
│                │                  │  │              │               │
│                └────────┬─────────┘  │              │               │
└─────────────────────────┼────────────┘              │               │
                          │                           │               │
                          └───────────┬───────────────┘               │
                                      ▼                               │
                    ┌─────────────────────────────────┐               │
                    │  decision-culture                │               │
                    │  (数据文化自动化：日/周/月/季报告) │               │
                    └─────────────────────────────────┘               │
                                                                      │
                    ┌─────────────────────────────────┐               │
                    │  行动反馈 → 回到数据分析持续监控   │◄──────────────┘
                    └─────────────────────────────────┘
```

## 6. 输出路径

```
output/pm-metrics-ops/
├── analysis-anomaly/              # 异常报告（真实性确认、范围定位、归因结论）
├── analysis-funnel/               # 漏斗分析报告（转化率、流失节点、优化建议）
├── analysis-retention/            # 留存分析报告（留存曲线、Aha Moment候选、流失风险）
├── data-analysis-report/          # 数据分析报告（核心指标、漏斗、留存、异常归因、行动建议）
├── experiment-design/             # 实验设计方案（假设、指标、样本量、分流方案）
├── experiment-execution/          # 实验结果报告 + A/B测试报告（统计检验、业务意义、决策建议、实验概述、统计结论、效果分析、行动建议）
├── decision-dace/                 # DACE循环报告 + 洞察报告（目标定义、故事化洞察、决策选项、决策边界、执行追踪）
└── decision-culture/              # 定期报告（日/周/月/季）、关键变化标注
```

## 7. 阶段卡口

| 卡口 | 所属子模块 | 通过条件 |
|------|-----------|----------|
| 异常检测7×24运行 | 数据分析 | 异常检测Pipeline持续运行，无中断 |
| 漏斗核心路径覆盖 | 数据分析 | 核心业务漏斗已定义且数据完整 |
| 留存Aha Moment候选已识别 | 数据分析 | 至少产出1个Aha Moment候选行为 |
| 实验方案人类已审核 | 实验验证 | 实验设计经人类审核确认 |
| 统计显著性已判断 | 实验验证 | 样本量充足且统计检验完成 |
| DACE循环Define/Analyze完成 | 数据驱动决策 | 目标已定义、数据已分析、洞察已生成 |
| 决策选项已提供 | 数据驱动决策 | 每个洞察都有对应的决策选项和行动方案 |

## 8. 人类决策点

| 决策点 | 所属子模块 | 触发时机 | 决策内容 |
|--------|-----------|----------|----------|
| P0异常即时确认 | 数据分析 | P0级异常检测触发时 | 确认异常真实性，决定响应策略 |
| 实验方案审核 | 实验验证 | 实验设计完成时 | 审核假设合理性、指标选择、分流方案 |
| 全量/终止决策 | 实验验证 | 实验结果分析完成时 | 决定全量发布、终止实验或延长周期 |
| Conclude阶段决策 | 数据驱动决策 | DACE循环进入Conclude阶段时 | 审核分析结论，做出最终决策 |

## 9. 核心信念

| 子模块 | 核心信念 |
|--------|----------|
| 数据分析 | 用数据减少决策中的猜测——数据分析的价值不在于产出报告，而在于将不确定性转化为可量度的风险 |
| 实验验证 | 实验是学习的最快方式——目标不是证明假设正确，而是以最快速度获得可靠的学习 |
| 数据驱动决策 | 数据驱动决策，但决策权在人类——数据的作用是照亮决策的盲区，而非替代决策者 |
