visionA/docs/autoflow/02-prd/success-metrics.md
jim800121chen fb7da5d180 chore(autoflow): migrate .autoflow/ 共享層文件至 docs/autoflow/
依 autoflow-agent workspace v2 設計把 PRD / 設計 / 架構 / 交付類
共享文件從個人層 .autoflow/(ignored)搬到 docs/autoflow/(進 git),
讓團隊可共享產品與架構文件,個人層只留 progress / review / testing 等
per-branch 筆記。

- 02-prd/        21 個檔(PRD、features、market-analysis 等)
- 03-design/     18 個檔(design-spec、wireframes、flows 等)
- 04-architecture/ 31 個檔(TDD、design-doc、ADR×14、API 規格等)
- 07-delivery/   3 個檔(project-summary、phase-0.6-handover、stage-deployment-setup)

合計 73 檔。原檔已從 .autoflow/ 移除(migration 工具執行 git mv,
但因 .autoflow/ 在 .gitignore 中、git 將此操作視為新增、無 rename history)。
2026-05-04 16:55:55 +08:00

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# 9. 成功指標 — visionA Cloud
> 父文件:[PRD.md](PRD.md)
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## 9.1 北極星指標
### 長期Phase 2+每週活躍裝置數WAD
**定義**:過去 7 天內至少完成一次成功推論的已配對裝置數量。
**為什麼選這個**
- B2B 開發者工具WAU 容易膨脹人來註冊就算WADDevice代表真正有在用 Kneron 硬體
- Kneron 晶片本身是硬體 BOM 投資,裝置被使用 = 客戶從中獲得價值 = 會繼續買更多 Kneron
- 一個 SI 管 10 台裝置,這指標真實反映他產生的價值
**計算公式**
```
WAD = COUNT(DISTINCT device_id)
WHERE last_inference_at >= NOW() - 7 days
AND paired = true
```
---
## 9.2 Phase 0雛形可追蹤指標
Phase 0 不接 DB所以只能追最小集都從 log 抓:
| 指標 | 目標 | 追蹤方式 |
|------|------|---------|
| Pairing 成功率 | > 90% | Log成功 Pairing 數 / 嘗試 Pairing 數 |
| 內部 FAE 完成端到端推論的人數 | >= 5 | 手動記錄 |
| API Server 崩潰次數 | 0 / 週 | Log / Monitoring |
| Remote Proxy 崩潰次數 | 0 / 週 | Log / Monitoring |
| local-tool regression bug | 0 | local-tool CI |
| Phase 0 驗收條件達成率 | 100% | 參考各 feature 的驗收條件清單 |
---
## 9.3 Phase 1 MVP 指標(接 DB 後開始埋點)
### 獲客Acquisition
| 指標 | MVP 3 個月目標 | 6 個月目標 |
|------|--------------|----------|
| 註冊 user 數(累計)| 50 | 200 |
| Pairing 裝置數(累計)| 30 | 150 |
### 啟用Activation
| 指標 | 定義 | MVP 目標 |
|------|------|---------|
| Pairing 轉換率 | 註冊後 24 小時內成功 Pairing / 註冊人數 | > 60% |
| 首次推論轉換率 | Pairing 後 24 小時內完成首次推論 / Pairing | > 70% |
| Activation Rate | 註冊後 7 天內完成首次推論 / 註冊人數 | > 40% |
### 留存Retention
| 指標 | MVP 目標 |
|------|---------|
| D7 留存率user| > 30% |
| D30 留存率user| > 20% |
| W1 留存率device一週內再使用| > 60% |
### 使用量Engagement
| 指標 | MVP 目標 |
|------|---------|
| 每週人均推論次數 | > 50 次 |
| 每週活躍使用者WAU | > 50 |
| **每週活躍裝置WAD北極星** | > 30 |
---
## 9.4 護欄指標(不能惡化的)
### Phase 0
| 指標 | 門檻(不可超過)|
|------|--------------|
| 推論端到端延遲 P95 | < 500ms |
| Tunnel 建立失敗率 | < 10% |
| API 5xx 錯誤率 | < 5% |
| local-tool regression | 0 |
### Phase 1
| 指標 | 門檻 |
|------|------|
| 推論端到端延遲 P95 | < 400ms |
| Tunnel 建立失敗率 | < 3% |
| Tunnel session uptime | > 99% |
| API 5xx 錯誤率 | < 1% |
| 頁面 FCP | < 2 |
| Pairing Token 洩漏事件 | 0 |
| 資料隔離 bugA 看到 B 的資料| 0 |
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## 9.5 Phase 2+ 長期指標
### 商業指標(如啟用 Billing
| 指標 | 12 個月目標 |
|------|-----------|
| MRR | $5K |
| 付費用戶數 | 50 |
| 付費轉換率註冊 付費| > 5% |
| 月流失率 | < 10% |
| NPS | > 40 |
### 生態系指標
| 指標 | 目標 |
|------|------|
| 跨 Phase 1 的用戶 60%+ 每月至少 pairing 2 個裝置 | ✅ |
| 叢集功能被活躍使用(有 10+ 個 user 在用叢集)| ✅ |
| 轉檔整合完成Phase 2| ✅ |
---
## 9.6 指標體系視覺化
```
WAD每週活躍裝置← 北極星
├── 驅動指標:
│ ├── 新 Pairing 數(每週)
│ ├── 人均裝置數(用戶規模化)
│ └── 人均推論次數(使用深度)
│ │
│ ├── 輸入Pairing 轉換率
│ ├── 輸入:首次推論轉換率
│ ├── 輸入:推論延遲(體驗品質)
│ └── 輸入Tunnel 穩定性
└── 護欄:
├── 技術護欄延遲、錯誤率、uptime
├── 安全護欄token 洩漏、資料隔離)
└── 產品護欄local-tool 0 regression
```
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## 9.7 Phase 0 判定 Go / No-Go 的標準
Phase 0 完成後,判定是否進 Phase 1 的標準:
### 必達(硬性條件)
- [ ] 所有 P0 user stories 驗收條件達成
- [ ] 至少 5 位內部 FAE 完成端到端推論
- [ ] local-tool regression = 0
- [ ] 三方交叉審閱PM / Design / Architect通過
### 軟性條件(沒達到也可推進,但要改善)
- [ ] Pairing 成功率 > 90%
- [ ] 端到端延遲 P95 < 500ms
- [ ] 內部 FAE 滿意度 >= 7/10簡短訪談
- [ ] 無重大 crash / 安全性問題
### 退場標準(達成就不再推進)
- [ ] Tunnel 技術在真實企業網路NAT / Proxy / Firewall穿透率 < 30%
- [ ] 內部測試發現核心體驗明顯不如 local-tool延遲過大且無法優化
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## 連結
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