数十万互联网从业者的共同关注!
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在互联网的下半场,不断精细化运营的背景下,产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品,更需要培养数据的意识,能以数据为依归,来不断改善产品。
不同于公司专业的数据分析师,产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据,去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。
那么在数据已经被有效记录的前提下,
如何有效的去分析数据呢?
一、明确数据分析的目的
1、如果数据分析的目的是要
对比页面改版前后的优劣
,则衡量的指标应该从页面的点击率,跳出率等维度出发,电商类应用还要观察订单转化率,社交类应用要注重用户的访问时长、点赞转发互动等频次。
不少新人在设计自己产品的时候,可能会花费很多时间在产品本身的设计上,却没有花精力思考如何衡量产品的成功与否。
在产品文档上写上一句类似“用户体验有所”提升的空话,这样既不利于产品设计顺利通过需求评审,也无法更有效的快速提高产品的KPI指标。
2、如果数据分析的目的是探究某一模块数据异常波动的原因,则分析的方法应该按照金字塔原理逐步拆解,
版本->时间->人群。
比如发现首页猜你喜欢模块最近的点击率从40%下降到了35%,暴跌5%个点,这个时候先看看是不是哪个版本的数据发生了波动,是不是因为新版本上线埋点遗漏或有误造成的。
如果版本的波动数据保持一致,再看看数据是从什么时候开始变化的,是不是因为受到了圣诞、元旦假日因素的影响,页面上其他模块上线了新的活动影响了猜你喜欢的转化。
如果不是,则再拆解是不是流量来源构成发生了变动,是不是新用户的曝光数量增加导致的。
产品经理需要带着明确的目的去分析数据
,思考实现目标需要构建哪些维度去验证。大部分时候,产品经理需要非常耐心的一步一步的拆解细分,排查原因。
二、多渠道收集数据
收集方式一般有四类渠道。
1、从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取,需要带着审慎的态度去观察数据,提取有效准确的信息,剥离部分可能注水的数据,并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。
2、从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈。
我自己经常有空的时候就会去社区论坛看看用户的状态评论,一般这样的评论都是非常极端的,要么特别好,要么骂成狗。