软件初创企业的100多项指标——多语种文献综述

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英文标题：
《100+ Metrics for Software Startups - A Multi-Vocal Literature Review》
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作者：
Kai-Kristian Kemell, Xiaofeng Wang, Anh Nguyen-Duc, Jason Grendus,
  Tuure Tuunanen and Pekka Abrahamsson
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Metrics can be used by businesses to make more objective decisions based on data. Software startups in particular are characterized by the uncertain or even chaotic nature of the contexts in which they operate. Using data in the form of metrics can help software startups to make the right decisions amidst uncertainty and limited resources. However, whereas conventional business metrics and software metrics have been studied in the past, metrics in the spe-cific context of software startup are not widely covered within academic literature. To promote research in this area and to create a starting point for it, we have conducted a multi-vocal literature review focusing on practitioner literature in order to compile a list of metrics used by software startups. Said list is intended to serve as a basis for further research in the area, as the metrics in it are based on suggestions made by practitioners and not empirically verified.
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中文摘要：
企业可以使用指标根据数据做出更客观的决策。尤其是软件初创公司，其特点是其运营环境的不确定性甚至混乱。以度量的形式使用数据可以帮助软件初创公司在不确定性和有限资源中做出正确的决策。然而，尽管传统的业务度量和软件度量在过去已被研究过，但学术文献中并未广泛涵盖软件初创企业特定背景下的度量。为了促进这一领域的研究并为其创建一个起点，我们对从业者文献进行了多角度的文献综述，以编制软件初创公司使用的指标列表。上述列表旨在作为该领域进一步研究的基础，因为其中的指标是基于从业者提出的建议，而不是经过经验验证的。
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：General Literature        一般文献
分类描述：Covers introductory material, survey material, predictions of future trends, biographies, and miscellaneous computer-science related material. Roughly includes all of ACM Subject Class A, except it does not include conference proceedings (which will be listed in the appropriate subject area).
包括介绍性材料、调查材料、未来趋势预测、传记和其他与计算机科学相关的材料。大致包括ACM主题A类的所有内容，但不包括会议记录（将在适当的主题区域中列出）。
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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关键词：文献综述 初创企业 多语种 Practitioner Conventional

100多个软件初创公司指标——多语种文献综述Kai Kristian Kemell1[0000-0002-0225-4560]，Xiaofeng Wang2[0000-0001-8424-419X]，Anh Nguyen-Duc3[0000-0002-7063-9200]，Jason Grendus4，Tuure Tuunanene1[0000-0001-7119-1412]，Pekka Abrahamsson1[0000-0002-4360-2226]1 Jyv"askyl"a"a大学，40014 Jyv"askyl"a"a"a，芬兰{kai-kristian.o.kemell，pekka.abrahamsson，tuure.tuunanen}jyu。fi 2博赞博萨诺自由大学，39100博赞博萨诺，意大利肖峰。wang@unibz.it3挪威东南大学angu@usn.no4 3D Ventures Oy，新加坡jgrendus@gmail.com摘要企业可以使用指标根据数据做出更客观的决策。尤其是软件初创公司，其特点是其运营环境的不确定性甚至混乱。以度量的形式使用数据可以帮助软件初创公司在不确定性和有限资源中做出正确的决策。然而，尽管传统的业务度量和软件度量在过去已经被研究过，但在学术文献中，软件启动的特定环境中的度量并没有被广泛涵盖。为了促进这一领域的研究并为其创建一个起点，我们进行了一次多语种文献综述，重点关注从业者文学，以编制软件初创公司使用的指标列表。上述列表旨在作为该领域进一步研究的基础，因为其中的指标是基于从业者提出的建议，而不是经过经验验证的。关键词：软件启动、度量、数据、多语种文献综述1简介过去几十年来，数据在商业中的重要性大大增加，因为随着技术进步，数据的获取、存储和使用变得更容易，成本也更低。

这一发展在相对较新的大数据论述出现后得到了进一步强调【47】，大数据论述鼓励组织获取和存储大量数据，即使它们目前不一定有任何用途。尽管管理者的直觉在战略决策中通常同样重要，但现在各种企业经常使用数据来支持决策制定。为了进行决策，可以以度量的形式使用数据。Met-rics是对现象或对象的可量化测量。在我们的日常生活中，从测量身高和体重到驾驶时测量速度，它们无处不在。即使是定性数据也可以通过正确的方法在某种程度上进行量化：简单的是或否问题可以看作是1或0的布尔值。在量化书面陈述方面，采用了利克特量表调查等技术，用户根据同意或不同意的程度对定性陈述进行评分，如1至5。与大型软件公司一样，软件初创公司也可以使用各种度量标准来衡量进度并帮助决策。考虑到软件初创公司通常在资源明显不足的情况下运营，尤其是在动荡的环境中[44]，软件初创公司可以从指标的使用中获益。在不确定性中做出正确的决定可以决定成败。然而，根据4700家软件初创公司过去的调查数据，他们中的大多数实际上没有跟踪指标，或者没有使用从跟踪中获得的数据来做出决策。更具体地说，在这4700家软件初创公司中，有41%的公司认为，要跟踪指标还为时过早。

在剩下的59%的回复中，约16%的人没有跟踪指标，要么是因为他们没有资源，要么是因为他们认为这对他们没有好处，14%的人跟踪了他们，但表示数据对他们的决策没有影响。大多数软件初创公司以失败告终【44】。可以说，正确使用正确的指标可以在一定程度上缓解这种情况。指标可以提醒企业注意即将到来的灾难，并让他们有时间做出反应，以免收入的下降真正影响到他们。例如，跟踪每日活动用户（DAU）是一种指标，它可以提供软件运行情况的近实时数据。如果这一数字在几天内突然开始急剧下降，那么很可能是出了什么问题。可能是在首次删除开始的当天部署了更新，也可能是该更新极大地影响了某些设备或操作系统上软件的稳定性。尽管如此，在这家假设公司没有跟踪其DAU的情况下，这个问题可能只有在月底收入大幅下降时才会显现出来。然而，指标通常与上下文相关；对于一家仍在开发第一个产品的非常早期的软件初创公司，因此还没有用户，跟踪上述DAU毫无意义。虽然度量已经在各个学科的不同背景下进行了广泛的研究，但与软件初创公司相关的度量是一个新兴的研究领域。虽然诸如净现值之类的经典商业指标[38]也一定适用于软件初创公司，但我们目前对哪些指标对软件初创公司特别有用缺乏了解。

为此，我们寻求解决这一问题。这是一项大规模调查，最终收集了10000多份回复，旨在探索软件初创公司的不同方面。然而，在清理数据并根据是否回答了有关指标的特定问题对其进行过滤后，仍保留了约4700个响应。由于调查范围很广，大多数问题都不是强制性的，因此并非所有回答都包括所有问题的答案。此外，这些数字是近似值，因为即使在清除重复或可疑响应（例如“name:test.com”）的数据后，也不一定所有剩余的响应都是有效数据。Wang等人也使用了相同调查的数据。3了解软件初创公司目前使用或预期使用的衡量标准，基于主要关注从业者文献的多语种文献综述。通过文献回顾，我们旨在为软件初创公司编制一份广泛的潜在指标列表，为在这种背景下进一步研究指标创造沃土。该列表旨在提出潜在的指标，但对于应该使用这些指标中的哪一个，几乎没有提供什么见解。因此，我们将本文的研究问题表述如下：RQ：软件初创公司可以使用什么指标来跟踪其业务进展？本文的其余部分结构如下。在即将到来的第二部分中，我们将讨论软件启动度量作为一个与现有跨学科研究相关的研究领域。在第三节中，我们详细介绍了本研究的方法，在第四节中，我们介绍了我们的结果。第五部分（也是本文的最后一部分）讨论了这些结果的含义和局限性。

2软件初创公司和指标在利用指标方面，软件初创公司结合了各种类型的指标。他们可以利用传统的业务指标，以及更专门针对初创企业的业务指标，以及包括网站指标在内的软件相关指标。在不同的生命周期阶段（例如，Wang等人[48]提出的生命周期阶段），不同的度量对于软件初创公司可能很重要。例如，传统的财务指标对于那些可能仍在获取第一批客户的过程中或目前仍在计算亏损的早期初创公司来说就没有那么重要了。在这种情况下，一个更相关的衡量标准可以是简单地衡量剩余消耗性资本的数额。软件工程（SE），度量可以分为过程度量和产品度量[49]。过程度量是与创建软件或在其运行寿命期间维护软件的过程相关的度量，而产品度量是与产品质量相关的。产品指标也可以被视为包括可用性相关指标。另一方面，过程度量考虑了各种特定于方法或特定于实践的度量，如精益或敏捷软件开发met rics【24】。然而，与网站相关的指标也可以被视为SE指标的一部分，因为网站最终是软件[49]。特别是在网站指标方面，与系统（网站）性能相关的基本指标，如网站可用性或带宽【46】随着技术流程的发展，尤其是随着云技术的普及，变得越来越不相关。现在事实上，一个网站可以处理任何普通的流量峰值，并根据需要分配更多的容量。

事实上，从业务的角度来看，重点已经转移到理解用户与it交互的方式，而不是跟踪系统相关的指标。虽然确保系统性能与以前一样重要，但现在使用现代计算能力实现网站稳定性要容易得多。组织的目标是全面跟踪用户使用其网站的方式，以便更好地了解他们，并相应地对其进行优化[4]。用于此目的的通用指标包括跟踪每页的访问长度、跟踪用户单击的内容（如果有），以及跟踪用户从何处进入网站。随着大量数据变得越来越便宜和易于处理，以及收集和分析此类数据的工具现在很容易获得（例如Google Analyt ics），以这种方式跟踪个人用户已经变得很普遍，甚至在小型组织中，包括软件初创公司。这种跟踪用户的方式不仅限于网站。软件公司同样有兴趣了解其软件的用户在实践中如何与it交互，以便根据数据改进软件。虽然软件初创公司偶尔也会关注直接研究可用性和用户体验（UX），但UX和可用性通常是通过积极让用户参与研究来评估的，同时直接观察他们的使用情况，或者让用户通过表格自我报告他们的体验。直接面对用户和潜在用户以更好地了解他们的需求可能很重要，这当然也是软件创业从业者经常选择做的事情。

然而，无论所涉及的组织是软件初创企业还是更大的组织，都可以以类似的方式让用户参与进来，以便更好地了解他们的需求。因此，我们认为它们超出了本文献综述的范围，因为该领域的现有研究已经合理地适用于软件启动环境。然而，这并不是说从软件初创公司的角度对用户体验和可用性测试进行进一步的研究就不值得了。至于业务指标，传统的业务指标，如经济学科中研究的净现值，也适用于软件启动。然而，早期软件初创公司可能还没有一个客户，甚至没有一个产品，因此没有收入，这使得许多更传统的财务指标与他们的相关性降低，尤其是在早期阶段。客户获取成本（Customer Acquisition Cost）等指标衡量通过广告等方式获取新客户的成本，对此类初创公司可能更有用。同样，软件初创公司的目标是爆炸性增长和高度可扩展的商业模式，因此也可能对与较短时间内的增长相关的指标特别感兴趣。现有研究广泛研究了各种环境下的业务指标、网站指标和软件开发相关指标。另一方面，从软件初创公司的角度专门关注指标的学术研究目前很少。软件初创公司在某种程度上类似于大型软件公司，并在软件行业的同一领域内运营。然而，软件初创公司在不同方面也不同于更大或更成熟的软件组织。

因此，虽然不是专门针对软件初创公司的传统业务指标或软件指标可能适用于软件初创公司，但它们对软件初创公司可能并不那么重要。5虽然从软件初创公司的角度来看，关于指标的学术文献目前很少，但从业者文献包含关于软件初创公司指标的各种描述。为了促进讨论并鼓励该领域的研究，我们将回顾该领域的一些从业者文献，并介绍从业者对软件初创公司应该使用什么度量标准的看法。接下来将讨论这篇多语种文献综述的细节。3方法：进行多语种文献综述，主要关注从业者账户，以收集数据，制定初步结果列表。由于从业者文献在性质上是非常异构的，从书籍到博客，并且缺乏通用的出版平台，如期刊，因此，由于大量可用数据，建立一个全面系统的协议来审查它是一个挑战。尽管如此，我们还是设计了一个方案，以便以半系统的方式进行审查。在这种情况下，我们将其称为半系统的，因为它由多个步骤组成，其中第二个步骤是以系统的方式进行的。文献综述包括文献检索的三个步骤。首先，我们回顾了知名从业者专家（如Eric Ries和Steve Blank）撰写的热门书籍，这些书籍从指标的角度来看是相关的。其次，我们进行了一系列谷歌搜索，以查找不太引人注目的从业者文学作品，例如来自与软件初创企业相关的各个从业者的博客文章。

然后，使用前两个步骤中收集的文献，我们最终使用滚雪球技术来发现更多文献，这些文献在已经包含的文献中进行了讨论。对于谷歌搜索，我们遵循一个系统的协议，以收集更高质量的数据。以下查询用于这些搜索：“软件启动度量”和“启动度量”、“启动度量列表”以及“启动度量”。对于每个查询，都会筛选前五页的结果以供纳入。根据以下纳入标准对结果进行了纳入评估：o文件未明确用作工具广告（例如，一家公司写博客推荐自己的数据分析工具）o文件呈现或讨论了特定的，可操作指标（与销售指标等非特定指标组相反）o文档是文本文档，而不是视频链接或幻灯片o文档是以真名编写的独立文档（即不是以假名编写的论坛帖子）o文档是公开的；不在支付墙或注册后面o该文档包含大多数软件初创公司可以使用的指标（例如，不仅仅是电子商务指标）o该文档不是来自另一个搜索查询的重复结果，我们选择不将我们的内容限制为专为软件初创公司指标提供的指标。之所以做出这样的选择，是因为从业者很少谈到软件6初创公司。在从业者文献中，初创公司通常被认为是技术公司，或者是工程软件，或者是使用软件为用户创造价值。