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寫給產(chǎn)品經(jīng)理:如何有效的進(jìn)行產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析(中)

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產(chǎn)品經(jīng)理如何有效的進(jìn)行產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析?上篇文章給大家介紹了第一步:Make it right 保持正確動作“ 寫給產(chǎn)品經(jīng)理:如何有效的進(jìn)行產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析(上) ”,接下來看看第二步。
寫給產(chǎn)品經(jīng)理:如何有效的進(jìn)行產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析(中) “Just do it 做起來就是了”

第一件事,在分析開始前制定分析目標(biāo)。對于你負(fù)責(zé)的每個產(chǎn)品線來說,是第一件事情。

在不同的產(chǎn)品開發(fā)階段,我們需要側(cè)重關(guān)注不同的分析目標(biāo)。例如,在沒有解決用戶轉(zhuǎn)化之前,大可不必過多的關(guān)注用戶的留存、流失指標(biāo)。因為我們在沒有確保核心的產(chǎn)品形態(tài)穩(wěn)定前,大多數(shù)的用戶去留,都是由是否滿足用戶需求而決定的。所以這個時候,用戶的留存、流失分析就變成了后置結(jié)論。可以有,但不是重點,因為它們并不能幫助我們解決眼前的問題。(產(chǎn)品上線早期,我知道了我們的次日流失率是80%,但是它僅僅是個結(jié)論,我們并不能通過這個指標(biāo)進(jìn)行改變?nèi)魏问虑椋驗榻Y(jié)論不能改變結(jié)論本身!)

關(guān)于分析目標(biāo),我們對于一個產(chǎn)品線,通常有以下四類目標(biāo)可以逐個關(guān)注:

1.產(chǎn)品設(shè)計是否滿足預(yù)期,每個環(huán)節(jié)的基本轉(zhuǎn)化是否正常,當(dāng)下哪里有問題?(我們已知的不確定的問題);

2.用戶增長/留存/流失情況,我們的用戶池是否正常,是否還有運營提升空間?(我們已知的且確定的問題);

3.用戶交互行為結(jié)果,如瀏覽時長、決策時間等行為特點,如何運用它?(我們還不知道的確定問題);

4.用戶是否還有其它潛在需求,是否可以挖掘,它有多大價值空間?(我們不知道的未知問題)。

第二件事,在分析過程中,我們明確分析目標(biāo)后,要搭建行之有效、簡單明了的分析框架和指標(biāo)體系。

事實上,大部分的分析過程都是可復(fù)用的,掌握幾個現(xiàn)成的方法可以幫助我們快速入手。并且我們大部分的分析都離不開這些基本方法。關(guān)于搭建模型,其實是另一個較大的內(nèi)容,在后面的文章中我會單獨分享,本文我只能說一些基本思路。

除了一些常見的諸如AArrr、RFM等模型,我們還能怎樣有效的分析數(shù)據(jù)呢?其實我們可以使用一些簡單的分析模型思路,做到開箱即用:

因果前后切分指標(biāo):

這有點類似漏斗分析,當(dāng)我們所分析的某個目標(biāo),在其前后存在前置或后置的邏輯節(jié)點,那么我們就應(yīng)該先分析前置節(jié)點,再觀察后置結(jié)論。

例如:

新用戶啟動App到注冊過程,我們要做注冊轉(zhuǎn)化率分析。假定我們有一個用戶注冊產(chǎn)品設(shè)計,并且完全依賴它完成注冊轉(zhuǎn)化。那么對于注冊轉(zhuǎn)化率的分析,引導(dǎo)策略差異分析就是前置分析。此時如果我們只看轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化效能(如注冊轉(zhuǎn)化率、注冊人數(shù)、注冊時長區(qū)間),而忽視用戶注冊引導(dǎo)策略的差異因素,實時上我們是無法發(fā)現(xiàn)和解決真正問題的。此時我們應(yīng)該關(guān)注不同策略的觸達(dá)執(zhí)行效果(ABC策略,是否符合預(yù)期、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、是否存在較大差異),以及其注冊后的用戶行為目標(biāo)是否健康(是否存在大量“未轉(zhuǎn)化的注冊用戶”、不同策略是否存在后續(xù)差異),才能知道我們注冊轉(zhuǎn)化率它是否真的正常,問題出在哪里,且是否是有效。

我們對前因后果進(jìn)行切分,它并不跑題,而是細(xì)化拆解。透過同一個口徑的不同結(jié)果,來找到結(jié)論。

影響因素分析:

我們在分析某個用戶目標(biāo)時,是否存在多個并行的影響因素。那么我們應(yīng)該找出其對目標(biāo)的影響程度,并分析是那幾個因素出了問題。

例如:我們在分析自家應(yīng)用的用戶下單轉(zhuǎn)化時,在用戶點擊詳情前,通常有幾個并行因素影響。比如價格與優(yōu)惠對用戶的點擊吸引、標(biāo)題描述與圖片對用戶點擊的吸引、排序與曝光度對點擊可能的影響、曝光場景對點擊可能的影響等等。以上因素通常是并行存在的,這時我們就要透過分析,先找出最大的影響因子(或發(fā)現(xiàn)都差不多),然后分析問題。價格是否敏感、描述是否影響決策、排序與曝光策略是否正確、場景是否存優(yōu)化空間。

受篇幅所限,這里我不再展開更多的內(nèi)容,僅提供一些啟發(fā)。

內(nèi)容有點多,大家一定要耐心的看完,這些都是一些干貨知識。下篇文章會將這些內(nèi)容做一個簡單的總結(jié),幫助大家快速消化,繼續(xù)去看看吧!

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