摩根大通是高度数据驱动的环境，产品决策必须用数据来证明。这道题考察你设定有意义指标、区分先行和滞后指标、以及使用KPI驱动产品策略的能力。
从业务目标出发——KPI应该与公司OKR或战略目标对齐。
区分输入指标（你能影响的）和输出指标（结果）。
解释选择正确指标的框架——避免虚荣指标。
描述你如何定期监控、审查和基于KPI数据采取行动。
我采用自上而下的方法。首先，将KPI与业务目标对齐——如果公司目标是增长数字银行采用率，我的产品KPI应该直接衡量这一点，而不仅仅是功能使用量。我定义三个层次：一个北极星指标（如月活数字银行用户数）、3-4个驱动指标（注册完成率、功能激活率、会话频率）、以及5-6个健康指标（错误率、延迟、工单量）。每个指标我都使用历史基线和行业基准设定目标。通过每周仪表板与团队审查，每月与领导层进行深入分析。最重要的实践是对指标采取行动——当我们的注册完成率从78%下降到65%时，我立即启动了用户研究冲刺，识别出三个摩擦点，六周内恢复到82%。
对于金融产品，在增长指标之外加入合规和风险指标。
展示你理解指标中相关性和因果性的区别。
提到你如何处理KPI之间相互冲突的情况。
一个北极星指标，3-5个驱动指标，加上少量健康指标。如果追踪超过15个，说明太多了，会失去焦点。
绝对应该包含。NPS、客户满意度评分和用户访谈洞察是对定量数据的补充。最好的产品决策两者兼用。