把你的数据组织为事件流。隔离的数据会掩饰真正的指标。Tabb说：“首先，要把用户活动和里程碑集中到单个数据流里面。事件流显示出大家在你的产品内是如何流动的，并且还可以让你分析他们的行为。对于很多人来说，这却不是自然的选择。公司往往按照人口统计归属来对用户进行分类，然后把数据做进独立的交易表里面。当然，独立的表读起来更容易些，并且能让你的软件有效。但这并不能为了解这个过程当中的用户行为提供全面的视图。”

　　事件流的一个例子

　　从回答以下问题开始构建你的事件流：

　　用户什么时候注册了我们的产品/服务?

　　他们有没有购买东西?

　　他们在我们身上花费的活跃时长是多少?

　　他们在什么地方花的时间最久?在什么地方花的时间最少?什么样的代理预测了这一行为?

　　他们的行为是如何随着时间而变化的?

　　他们什么时候在什么地方停止使用我们的产品?

　　Tabb建议在建立了事件流之后尝试一次简单的练习。Tabb说：“计算用户每天在你身上花费时长超过5分钟的活跃时间段数量，然后在他们的行为当中寻找集中的动作以及不活跃的时间片段。这是理解客户实际在做什么的廉价手段。他们花费大量时间的一个网页上是因为感兴趣还是感到困惑?如果他们在进行购买，做出实际购买前他们访问了多少个网页呢?如果你不按照事件流中的时间安排好你的数据，就永远也不能回答这些问题。”

　　软件型公司

　　不管是app还是SaaS平台，你在推出产品的时候，用户数都是产品市场匹配的核心，也是对投资者、合作伙伴以及顾问的关键卖点。但Tabb却提出了一个相悖的观点：你下载的软件当中有多少是没用过或者只是用了一小段时间然后束之高阁的呢?他说：“下载你产品的人数跟你的公司生存并没有关联。有多少app是突然获得了病毒性流行然后在数月甚至数周之内销声匿迹的呢?软件公司需要关注的是活跃参与(Active engagement)时间。这个才是明确指标。”

　　活跃参与时间是Tabb在Looker衡量的第一个指标：大家每天在他们的软件上面花费的活跃分钟数是多少?他说：“我不关心收入或者用户数。当我们获得一个新客户时，我需要知道他们是否实际使用了我们的软件。虚荣指标很容易就会误导公司。你可以吹嘘说某客户员工90%都登录进去了，但这些当中有多少是实际使用了的呢?如果他们的确用了，他们有没有积极地浏览呢?还是仅仅晾在后台不用?账户数也是一样。账户数并不能告诉你大家是如何使用你产品的。有时候你甚至得打电话过去问才能知道。”

　　致电异常者。Tabb每次发现Looker用户群里面有离群值时都会找到那位客户的联络信息并打电话过去。在早年期间，他每天都这么做。Tabb说：“我打电话是因为我想知道他们对使用我们软件的感受如何。如果他们并没有在使用Looker，我想知道原因是什么。是不是什么东西出问题了?他们是不是卡住了?如果他们是活跃用户的话，我想要了解他们的体验以及我们如何加以改进。我是在LiveOps的时候学会要给异常者打电话的。当我注意到有一组电话在统计上比较怪异时，当时的我正好有这个奢侈的条件可以随便打电话。比方说，有一位坐席代表的电话特别的长。我可以看到那位坐席代表语速缓慢，但另一头的客户的确很热情，甚至比其他电话都要投入。这种情况下，打电话久并不是坏事。”

　　在Looker早期阶段，Tabb会查看缺少互动的情况。Tabb说：“当我注意到我们首批客户中的一家的CEO刚刚打开了我发给他的几个书签但并没有翻看里面的数据时，我就去找他了。结果表明，他并不理解Looker的界面是怎么操作的，而且有这种情况的还不止他一个人。为此我最终对整家公司都进行了培训。在培训之后，那家公司的人对于挖掘数据感觉就舒服多了。这改变了我们接近客户的方式。”