在一个指标体系中，但我们需要的数据指标无法被衡量时，我们就需要寻找另外一个指标来代替，这就是代理指标的应用。本文从产品和运营的视角出发，谈谈关于代理指标的那些含义，希望对你有所帮助。
当我读大学的时候，当在家里需要上知网、JSTOR等网站上下载论文，通常我们先登录学校图书馆的代理服务器，然后再访问论文网站。与我们的电脑发生连接的，其实是图书馆代理服务器，再由代理服务器向JSTOR发起数据请求。
实际上，在指标体系里，也有一类指标，我们称之为代理指标（Proxy Metrics），当一个指标不容易被衡量时，我们就需要另一个指标来替代，而这个替代指标就成为代理指标。
在聊这个问题之前，我们先从产品和运营的视角，聊下为什么需要指标。
指标是对业务发展状况和进度的量化，对于业务策略具有指向性意义。换句话说，我们所做的所有工作，都是为了某几个指标而努力，也仅需为这些指标的提升（或下降）而负责。
因此，我们会通过观察这些指标的变化，对我们策略进行归因，明确哪些策略是有用的、哪些是做了无用功、哪些带来了负向收益。
一般情况下，我们会将其中最重要的指标称为北极星指标——围绕该指标的升降和拆解，指导核心策略制定与执行。
好的产品或运营，每天上班第一件事情一定是观察昨天的数据。如果发现核心指标有波动，我们要明确造成波动的原因（后续会有专门的章节来讨论如何进行数据归因），从而及时发现问题。
但是在一些情况下，一些指标很难获得，通常有以下两方面的因素：
① 指标难以量化。如，我们要衡量用户对产品的满意度，仅仅通过应用商店打分、NPS问卷是不够的——要么数据过于稀疏，要么打分场景让用户的选择有极强的倾向性（如用户通常是在有差评的时候去打分，或者给予用户一些激励引导用户打高分）；而要通过用户访谈，覆盖的样本过少，又容易导致数据不置信。
② 指标观察周期长。如Netflix将用户的月留存率作为其产品功能优化的北极星指标，所有的A/B实验也需要将该指标作为收益评估依据。但是，要获得月留存率，时间过于滞后——毕竟，等个月之后才能发现问题，或者明确某个策略收益，用户早就流失了，代价过高而不可接受。
跳出产品领域，一个更典型的例子是GDP。我国GDP数据，通常以季度为单位进行统计和发布，这是十分滞后的指标。
对于惜时如金的金融机构而言，各种买入、卖出的投资决策，又极其依赖宏观GDP的数据，这么高的延时显然不可接受——毕竟它们为了提前数十毫秒获取信息，愿意花费大代价拉光纤专线。为此，他们购买了大量的另类数据（alternative data），关于另类数据在后面再细讲。
所以，我们需要更容易、更快速获取的代理指标，来替代难以获取的终极指标。终极指标是我在本文中所使用的替代词汇，其本身并无任何意义。
需要指出的是，并没有一个指标，就叫做代理指标，它只是我们在解决业务问题的时候，引入的一个概念，帮助我们更好衡量业务进展与质量。
代理指标的挑选，需要满足以下因素：
容易测量：这一点无须展开讨论。需要指出的是，这里的“容易”，既指测量方法上的简单，也指观察周期短、时效性强。如Netflix，将首次会话（session）中至少添加个影片在候选集，作为月活的代理指标。
与终极指标之间存在相关：换句话说，代理指标的变化，可以反映在终极指标上。一般而言，我们尽可能挑选与终极指标存在正相关的代理指标，即二者在往同一个方向变化。当然，一些情况下也可以使用负相关的代理指标，如ANR（App Not Respoding，App未响应）比例，与用户留存负相关；在智能客服领域，转人工率是衡量客服智能程度的重要指标，越低则意味着智能客服可以独自解决更多问题，无须人工介入。
可干预：通过我们的产品功能优化、运营活动，代理指标可以对这些策略有比较灵敏地反馈。我们此前做过一款视频剪辑工具，做出来的视频可以发布到抖音。一开始我们将剪辑出来的视频播放次数，作为衡量产品质量的代理指标，但是我们后面发现，我们的策略迭代并不能真正影响到这一指标。
不可投机：这一标准源自Netflix。很多指标，可以通过产品功能设计、运营活动，来人为地强行提升（或降低）。这样的“骚操作”，本质上掩盖了业务问题，短期内对于汇报、晋升有帮助，但长期来看对产品、用户伤害非常大。如Netflix曾经将打电话给客服的比例，作为衡量用户体验的指标之一。但是产品经理发现，只需要在页面中把客服电话隐藏起来，就能有效降低这一指标。
平衡短期目标与长期收益：好的代理指标，能帮助我们正确优化产品和运营策略，需要兼具短期目标与长期收益，不能过于短视。在互联网广告早期，由于难以衡量广告对销售额的提升作用，我们一度将CTR（Click Through Rate，点击率）作为衡量一条广告好坏的代理指标。我们一切操作都是为了提升点击率，当反映到创意策略上时，就是美女、促销、降价的劲爆信息。短期看，提升CTR能帮助大家达成KPI，但是对于用户体验、品牌形象，则会有潜在的、长期、致命的伤害。
我对于代理指标的思考，更多来自于产品领域之外，特别是经济领域，他们花费大量时间、精力来研究另类数据，作为评估经济发展质量的代理指标。
我将另类数据界定为：为达成某个目标，在其实现过程中生产出来的数据。
比如，为了达成汽车售卖，汽车生产（特斯拉工厂的地理围栏数据）、流通（货车/货轮的卫星图像数据）、终端售卖（S店的客流量数据）等这些过程数据，都可以来监控、预测汽车销量。以上这几个环节的数据生产和收集，贯穿在整个售卖过程中，可以实现更早、更及时的统计和分析。相比基于事后统计得来的汽车销量数据，过程数据在时效性和准确度上显然更有保证。
在这个意义上，alternative data也可以翻译作“可替代的数据”：以过程数据，替代结果数据。
举几个例子，帮助大家更好理解另类数据。
为了测算特斯拉汽车销量，一家名为Thasos的数据供应商另辟蹊径，他们“监控”了特斯拉位于Fremont的工厂。
公开资料显示：该工厂占地英亩，约为.平方公里；年平均每周生产 , 辆汽车，据称是全美汽车生产效率最高的工厂。
Thasos围绕Fremont厂区建立了一个电子围栏，采集工厂范围内智能手机发出的地理位置信号。通过信号数据量计算，年月到月，特斯拉工厂夜间加班时长增长了%。
这些地理位置数据，据《华尔街日报》报道，源自,款左右的App，其中大部分都是需要准确获取地理位置信息的应用，如天气类、导航类的App。
微众银行使用卫星图像，来分析特斯拉工厂和张江高新园区内停车场车辆数，以及主要港口的船舶活跃情况，来评估疫情之后经济恢复状况。
类似，招银理财用夜光数据，来监测工厂开工：
除厂区散发的灯光越强外，人员和物流状况也会随着开工活跃程度的提升而增加。该公司将个工业园区卫星夜光数据汇总，构建了从年到现在的月度全国工业开工指数。
Orbital Insights用卫星图像来监控中国的原油储备，借助的是影子：储油罐顶部有一个可以浮动的盖子，随着其中原油的多少而起伏。通过卫星图像测量盖子投射到油罐上的影子大小，可以得到储油罐中原油的高度，进而估算原油储备。
