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拉齐理解，减小彼此间的认知差距。总体上，我们需要拉齐彼此对度量长短期价值和目标的理解；到各执行阶段，则需要拉齐对所需资源和预期输出的理解。
对齐标准，选择团队认同的维度指标与监测方式。个体对体验优劣的主观感受和不同岗位职责的关注视角不尽相同。总体上，我们需要以产品定位规划为指导，结合客观资源情况选择适合的衡量标准。
如上图举例，一个对内的商户操作系统与其他竞对在系统操作层面的比较意义不大，度量模型中用于和同类产品对标的功能完整性的参考价值降低，则可以考虑暂不纳入监测维度。
确定维度后的下探监测指标是共识最主要的内容。如上举例，当前业务首要关心产品SOP（Standard Operating Procedure 标准操作程序）“使用率”，而这项指标与已确认的参与度指标定义极为贴合，那我们就不妨直接将该项做为参与度内衡量指标优先接入。
到了具体的共识内容，我们再按立项之前、项目执行，项目复盘的阶段顺序聊聊。
体验度量模型从搭建、验证，到持续分析应用需要一个渐进的过程。充足的数据和稳定的调研机制是良好应用模型的基础。处于探索与深化初期的产品调整较为频繁，数据资源可能也有待完善。这一阶段体验度量理论方法或可以辅助完善线上埋点、建立定期走查、用户调研等机制，但对度量前期数据可用于分析的价值预期要适度降低。
首因效应的影响不容忽视。虽然第一印象并非总是正确的，但却是最鲜明、最牢固的，并且决定着以后双方交往的进程。
如上说到，度量需要一个渐进的过程。我们可以选择由局部扩充至整体，也可以由整体完善至局部。首期度量就面临着这样的选择，当然选择的范围也对应着不同的预期。
由局部扩充至整体，围绕业务当前需求，圈定最小度量范围。这样选择，一方面可以适度减低试跑数据的成本；另一方面，首期度量结果还不便向前比对应用分析，但这不妨碍调研监测到的信息为业务当前需求提供辅助价值。需要注意的是，虽然选择了由局部开始，但要始终遵循度量模型既定的统一框架，不能过分定制化。
由整体完善至局部，先监测宏观指标再逐步完善下探。这样选择，一般可以快速选定已处于长期监测的指标接入系统，但也因指标较为宏观，初期不免暂时无法解释数据现象，就需要多期的下探追踪来定位原因。
这部分是共识内容的主体，具体指标选取与统计方式我们在《体验度量经验分享：如何搭建体验指标模型?》中进行了梳理介绍。这里补充两个共识小方法，准备详细参考资料和选取整合已有资源。
对应每次共识的内容，参考资料可以有效提高沟通效率。“站在前人的肩膀上”在具体可感的案例指标基础上调整，远比凭空讨论有效。
选取整合已有资源，“避免重复造轮子”。举例满意度维度，如此前已建立了相似的NPS调研制度，那便不必费时费力重新发调研问卷或是开发线上场景化调研能力。接入现有调研数据，选择符合模型需要的数据接入或许更经济适用。然后，在此基础上再去优化指标细项与收集方式。
指标选取和统计仅仅是准备，怎么应用现有食材炒出好吃的“菜”，目前依旧需要人工分析提炼。
结合业务所需，明确重点分析方向，深挖原因是收获满意结果的基础。面对大量的数据呈现，虽不可预知提炼的结果，但唯有聚焦能减少迷失，尽量避免最终呈现结果过于泛泛。
分析结果往往包含需求洞察、痛点定位等多条信息，整体打包解决稍不实际。为跟进度量结果逐步落地，需明确优先级共识，推动度量不仅仅停留在“报告”的阶段。
每期度量复盘，除共识达成情况和后期调整外，团队内对度量本身的投入产出评定常常有被忽略。
因度量周期较长，定位问题也较宽泛，即便已经定义了问题优先级，通常状况下也不便短期内解决，有些方向性的洞察也会分散应用到更多常规需求上，度量的价值也就没能被很好的跟踪记录下来。这一方面我们的经验也稍显欠缺，与需求绑定似乎还是不够明确的解决方案。拿出来和大家分享，期待收获更多的讨论。
中立的态度是沟通的基础。每个环节共识前，可以先单独收集团队成员的思路想法，引导大家放心分享自己的见解，提高收集效率，而不需当即讨论合适与否。
内部访谈，基于团队成员职责差异，制定访谈大纲与沟通顺序，为方便更高效的沟通与记录。内部沟通在达成指标统计共识的基础上，更可以帮我们对产品表象之下的业务逻辑有更加深入的理解。
稳定的节奏，明确每一阶段的待办与负责人，定期组会对齐进度，定期汇总小结，逐层汇报共识，得到更广泛团队成员的认可。
以上，便是对往期度量共识中非理论方法部分的梳理。如何沟通没有标准，共识程度也难以衡量。期待大家提出宝贵意见，共同讨论如何将度量的理论方法更好地应用于业务实践。
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终审 | 苏菁
编辑 | 王新荣
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