如果你是卖服务的，你的虚荣指标通常来说就是服务的使用人数。拿你的增长率跟竞争对手比较可以发现谁获胜但揭示不了原因和手段。Tabb说：“对于服务型公司来说，要找到并衡量可让你捕捉客户满意度的指标。你的目标是回答这个问题：我们的客户有没有得到好的服务?我知道这个问题的挑战性，因为服务是主观性的。一旦你找到一个好的代理，要持续衡量行为。行为有没有该生改变?如果它变好的话，你的业务也会变好。”

　　怎么才能找到那些代理呢?跳出所在行业也许有助于你更加开放更有创意地进行思考。比方说，想象一下你要评估饭店的服务好不好。Tabb说：“衡量服务是否周到有很多昂贵的手段。比方说，你可以算一下有多少人试图联系服务员。但这未必说明问题，因为你不知道他们是想引起关注还是对同桌的人感到厌烦。没有通用用途的衡量手段。你需要的是容易识别又不容易引起误解的手段。选项之一是你可以衡量所有杯子的液体水平。在任何时候杯子够不够满都是衡量总体服务的很好指标。这是一个可靠的手段，因为这容易计算，也容易持续观察。”

　　盯住服务的最早期行为。明确指标可预测未来。对于服务型公司来说，哑尽早盯住那些指标。就拿汽车共享服务来说吧。月活跃乘客数就是经常被提到的指标。但Tabb说：“可这是个虚荣指标。它解释不了为什么客户会不断回来，也没有告诉你应该如何改进服务。要想改善服务，你得看载客所需时间。车子抵达越快用户越有可能再次使用你的服务。等1分钟跟等10分钟的不同明确反映出服务质量的差异。数据的分析可能会告诉你等待时长的分水岭，一旦超过那个时间服务就会变得不可接受。按照实际、区域等维度跟踪等待失效可以逐步改进客户满意度并且增加回头客。”

　　这个经验对于Tabb来说尤其可靠。Tabb曾经在虚拟呼叫中心公司LiveOps折腾过一年数据，试图找出如何预测坐席代表质量的办法。因为坐席代表和客户的不同，每次呼叫都是不一样的。他说：“我试过测试呼叫时长。我的假设是如果呼叫很短的话，说明解决问题更快所以这个客服代表水平也就更高。但这并不是一个很有说服力的指标，因为这不能预测服务的品质。后来我又试了坐席代表做成额外销售的呼叫占比。当然，这个只能预测收入，而不是服务。”

　　后来他才灵光一现。LiveOps所有的坐席代表都是独立承包商。什么时候工作(露脸)是他们自己选择的。Tabb说：“于是我盯住可衡量的最早期行为：上线率。我们开始跟踪谁冒头谁没有。结果表明，上线率是责任感的很好代理，是坐席代表最好的衡量手段。这个指标并不明显。这甚至都不是发生在呼叫过程里面的东西。这是性格的衡量手段——而我们有数据支撑。但是我们必须找到合适的代理，因为这方面并没有衡量好坐席代表的标准手段。成功的最好指标是你是否做了所承诺的事情。我们开始把话务引导到最好的坐席代表(也就是言出必行的那些)，然后我们所有客户的收入都提高了。”

　　Lloyd Tabb

　　广告型公司

　　按照Tabb的说法，广告型公司极易受到虚荣指标的感染。但广告效果代表的是曝光率而不是结果。而且也不能预测行为。

　　Tabb说：“有太多的公司经历过惨痛教训才知道用户归因才是真正重要的东西了。如果你不在同一个数据库内跟踪点进率和购买指标，你最后得到的只是点击了广告的用户占比。你不知道后来他们做了什么。访问你网站的人可以有100万，但他们可能没有一个人会买你的东西。平均值也是个肤浅的虚荣指标。在没有上下文的情况下，这个指标会让人质疑为什么。”

　　用户、点击、交易等等，你衡量的这些东西本来就是共存的。所以为什么你要单独把它们隔离到不同的数据流去呢?

　　Tabb对这种数据隔离的做法发出警告。他说：“你的指标都是相互影响的。你需要监控它们是如何相互影响的。不要光衡量哪些点击生成了订单。要给它补充数据并进行分解。从用户与你的第一个接触点，到他们在你网站的行为乃至于实际的交易等等这些都要跟踪。一路下来你必须建立好关联。”

　　如果你们是电子商务公司，还得更进一步。Tabb说：“一旦你获得一个用户，要把他归属到特定的用户来源，记录获客成本，以及回收获客成本所需的时间。不要停留在表面上。哪些点击是买下来的。你需要知道。这是你真正了解客户生命周期价值的唯一方式。我们跟一家网上时装分销商合作，他们提供了很多附赠品，后来他们发现一旦新注册用户行为类似正常客户时，回收那些附赠品的成本并不需要太长。但免费是危险的。他们目睹过各种坏行为，那些新“客户”大多数从来都没有转化为更正常的行为。只是因为他们从点击到获取乃至购买一路都跟踪下来才发现了这一点。”