英文原文：Little’s Law Is Big For Startups
猎云网 11 月 17 日报道 （编译：Didi）
用户流量（Traffic），用户黏性（Traction），用户规模成长（Growth），我们都知道这三个词是成功的先决条件。当我们刚刚创立了一个公司，我们首当其冲的就是要寻求客户，这就要做好吸引用户流量、保持用户黏性、促进用户规模不断成长（以下简称 TTG）这三方面的事情。在某些情况下，我们很乐意去支付吸引用户流量的费用。而在大多数其他情况下，我们日夜工作就是为了让 TTG 这一发展模式有机地运转起来。
当我们读到成功的合伙创始人，比如说 Yelp，Pinterest 或者 WhatsApp，关于他们的故事时，我们会发现自己被他们的运作能力和智慧所震撼，但我们经常会忘记我们真正应该知道的——这些创业公司是如何将 TTG 极好地结合运转起来的。当然我对任何一个创业公司如何取得成功的方法是没有任何偏见的，但是作为一个理论分析型创始人，《从优秀到成功》中所描述的途径是无法满足我们的。我们需要更多数学公式形式的建议。
这个为了更好地理解商业基础结构的学科就是运筹学（operations research）。
运筹学的原理不仅能指导我们优化企业并且使其顺利地运转下去，还能通过建模和仿真模拟为我们提供基础业务的统计分析。运筹学中最有趣的一个理论，也是能为今天的商业提供相关指导的一个应用，叫做“排队理论”（queuing theory）。在排队理论中，“利特尔法则”是一块隐蔽的瑰宝，它在如何让吸引用户流量、保持用户黏性、促进用户规模成长三者极好地结合运转方面，给予了我们意义深远的影响。
下文是在一个商店里，利用排队理论最浅显的一层来解决问题：
到达–>服务–>离开
在一个排队系统中，项目会以某个速率抵达系统，然后就会离开。这里所指的项目可以是顾客也可以是存货。我们来仔细想一下，这确实正如我们在网站或者应用当中所看到的：一个用户到达，用了一段时间应用或是逛了一会儿网站，然后他们就会离开。其中最有价值的公司便是用户停留时间最长的那个。
利特尔法则指出，在一个稳态系统中，系统中的平均项目数量等于，项目到达的平均速率乘以一个项目在系统中所花费的平均时间。
公式
L=系统中的平均项目数量；
W=一个项目在系统中所需等待的平均时间；
λ=单位时间内项目到达的平均数量；
法则规定如下：
“稳定系统下，客户的长期有效平均数量等于长期有效平均到达速率乘以单位客户在店里花费的时间。”
这句话听起来很简单，然而，它的魔力就在于它的简单。它不受服务分布，服务顺序或者其他什么的影响，网站的颜色、分配的内容、产品的价格都影响不了它。它唯独关心的事情就是客户会以什么速度过来并会停留多久，其他的都是次要的。利特尔法则不仅适用于实体店的排队理论中，它也同样适用于网站或是有流动项目的其他系统。
我们拿一个真实案例来检验下。谷歌做为一个搜索引擎，拥有最高用户访问率，即为λ。但是用户并没有停留很长时间，他们很快就点击搜索结果链接到另一个站点，然后他们回来搜索另一站点后又马上离开。谷歌是做了惊人的工作才拥有如此高的点击率，也正因如此，才造就了今天的谷歌。但我们再看看谷歌的收购、产品研发或任何其他的高大上计划，你会很容易发现他们的目标都是利特尔法则的第二部分：即W，每位客户在谷歌花费的平均时间，无论是电子邮件、电话、日历还是 Chrome 浏览器。
根据 Comscore 的数据显示，谷歌在 2014 年 3 月共收到 130 亿次搜索，这相当于每天 4.333 亿次，每小时 1800 万次，每分钟 30 万次，每秒只有 5000 次。和必应相比如下表：
我们可以假设如果必应在任何一个时间点都超过了谷歌的每秒 5000 次，如果是这样的，这就会对必应有利对谷歌无利，找出其原因的关键，就是法则中的第二定律，与观察这些每日或每月的数据相比，调查高于平常属于短期爆发的流量更能给我们深刻的提醒。
现在再来看看 Facebook。Facebook 同时拥有很棒访问率和在“商店”花费的时间。但是它的客户访问率（λ）没有谷歌那么高，这就是为什么它的收购和产品都是为了提高访问率。我们每天都会访问 Facebook 几次并且停留一段时间，但我们马上就会跳到谷歌去搜索。
营运经理和企业家们更关心的是生产率而不是访问率。但是只有用户访问，生产率才会重要起来，访问率当然是个很有用的二元函数，一旦客户到来，这关键指标监控的是客户多快到达的，而不是有多少客户。
下面是利特尔法则的三条定律，同样适用于创业公司：
1. 对评估创业公司的投资者来说，最好是检验最低水平时的流量数据，即使每月的独立访问量较低，但在较小时间间隔里的流量激增能够为你提供更有价值的评估线索。反之亦如此。涉及到访问率了可能就会说明一些潜在的问题了。
2. 对于一个企业家来说，不应该只关注每月的数据，应该研究如何健康地提高每秒的访问量，尤其对那些将会破坏一定的市场的方法。访问量数据可能会起起落落或者整个月上上下下，但值得关注的是每秒（毫秒）流量的峰值。
3. 关注客户的涌入量为什么以及如何在最短的时间里急速飙升，努力找出方法，并且维持下去，而不是专注于某个月的独立数据。
利特尔法则在为企业提供深远影响的同时也助长了病毒式的传播，因为在这两种情况下，当人们访问网站、浏览网页、应用软件时，影响的传播在短时间内几乎是同时的。病毒式的访问量是每个创业公司的梦想，在创立之后，一定程度的粘度来保持客户量被认为是必须的，但如果这样的话，早期的用户黏性就会让好的内容被忽视掉。所以重新规划你的指标，不要只盯着长期平均数据看，要看到更有意义的方面。
Source: TC
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