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產(chǎn)品狗淺談數(shù)據(jù)分析！
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7年前
【來(lái)源丨產(chǎn)品狗日記】
【編輯丨善小花】
做為產(chǎn)品經(jīng)理，除了要會(huì)分析需求，畫(huà)原型，寫(xiě)文檔，做用戶訪談之外，還有一個(gè)蠻重要的技能就是要善于分析和利用數(shù)據(jù)。今天就寫(xiě)寫(xiě)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該如何關(guān)注和運(yùn)用產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并幫助產(chǎn)品更好的發(fā)展。
產(chǎn)品數(shù)據(jù)的作用
我個(gè)人認(rèn)為產(chǎn)品數(shù)據(jù)的作用主要有兩個(gè)：
首先，產(chǎn)品數(shù)據(jù)可以監(jiān)控我們的產(chǎn)品設(shè)計(jì)（包括迭代和改版）、運(yùn)營(yíng)活動(dòng)、市場(chǎng)活動(dòng)（包括渠道推廣和廣告投入）收入水平，看它們處于什么狀態(tài)，是否正常，是否達(dá)標(biāo)，是否有飛躍等等，也可以為后續(xù)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和發(fā)展提供參考幫助；
第二，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，我們可以發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)或是產(chǎn)品爆發(fā)點(diǎn)，也就是這兩年比較熱門(mén)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)概念。
不同階段關(guān)注的數(shù)據(jù)不一樣
大家都知道產(chǎn)品有不同的生命周期，在不同生命周期我們所采取的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)活動(dòng)都會(huì)不一樣，那么自然而然地不同階段我們所關(guān)注的數(shù)據(jù)也不一樣。
MVP階段
這一階段最重要的是第一批種子用戶對(duì)于產(chǎn)品的使用情況和反饋。這個(gè)時(shí)候需要產(chǎn)品經(jīng)理更多地去做定性分析，去做用戶訪談，直接確定產(chǎn)品是否滿足用戶需求，因此這個(gè)階段我們可以暫時(shí)不用在數(shù)據(jù)分析上投入更多精力；
成長(zhǎng)期
成長(zhǎng)期對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)最重要的是什么？是拉新和留存！那么我們數(shù)據(jù)關(guān)注的重點(diǎn)自然也是要放在拉新和留存之上。
拉新要關(guān)注推廣數(shù)據(jù)和推薦數(shù)據(jù)。推廣數(shù)據(jù)就是我們所采取的所有推廣活動(dòng)和行為的指標(biāo)數(shù)據(jù)，不同推廣方式（線上+線下）的到達(dá)率，點(diǎn)擊率，轉(zhuǎn)化率，二次訪問(wèn)率，流失率；比如我們做了一場(chǎng)地推活動(dòng)，現(xiàn)場(chǎng)到了多少人，多少人是目標(biāo)用戶，多少人不是目標(biāo)用戶，目標(biāo)用戶有多少人參與或接受了我們的地推形式，有多少人當(dāng)場(chǎng)下載了APP或試用了我們的產(chǎn)品，又有多少人在活動(dòng)后下載了APP等等。通過(guò)這些數(shù)據(jù)的對(duì)比和分析，我們要不斷調(diào)整我們的推廣方式和手段，試驗(yàn)不同的渠道組合。
推薦數(shù)據(jù)則是用戶是否愿意將產(chǎn)品推薦給他的朋友、同事和同行的行為數(shù)據(jù)分析。一個(gè)好的產(chǎn)品是會(huì)說(shuō)話，最直接的就是口碑的力量。這一塊我們?cè)跀?shù)據(jù)上可以關(guān)注整個(gè)分享環(huán)節(jié)的鏈路。比如你有100個(gè)種子用戶，他們中有多少人只是自己用產(chǎn)品，有多少人是第一時(shí)間就向朋友推薦，有多少人是在公開(kāi)場(chǎng)合給了好評(píng)或是差評(píng)，又有多少人是在私下分享呢？他們的推薦行為帶來(lái)了多少新用戶？這些數(shù)據(jù)會(huì)告訴我們產(chǎn)品在用戶和用戶的圈子里的比較真實(shí)的位置。
留存則是要做用戶的留存分析。主要有用戶的次日留存率，7日留存率，日活和月活用戶數(shù)據(jù)，用戶頁(yè)面訪問(wèn)深度，退出率等。要注意的是這些指標(biāo)不能孤立地看，既要彼此結(jié)合起來(lái)看，也要聯(lián)系運(yùn)營(yíng)活動(dòng)市場(chǎng)推廣綜合地看。說(shuō)白了留存就是要提升目標(biāo)用戶在核心場(chǎng)景之上的反復(fù)出現(xiàn)次數(shù)和時(shí)間。
成熟期
產(chǎn)品進(jìn)入成熟期，我們所關(guān)注的重點(diǎn)就轉(zhuǎn)移到了用戶價(jià)值上面。這里的用戶價(jià)值是指用戶對(duì)于公司和產(chǎn)品的商業(yè)價(jià)值，和我們通常所說(shuō)的用戶側(cè)的用戶價(jià)值有些不同。這個(gè)階段我們要根據(jù)用戶的情況進(jìn)行用戶分層。抓大放小——盡可能提高高價(jià)值用戶的活躍度，對(duì)于低價(jià)值用戶可以適當(dāng)?shù)販p少投入精力。這時(shí)除了對(duì)于用戶活躍度的關(guān)注以外，還建議重點(diǎn)關(guān)注核心場(chǎng)景的用戶行為數(shù)據(jù)和高價(jià)值用戶的流失率。
比如你的產(chǎn)品總的來(lái)看日活周活都很不錯(cuò)，但是核心場(chǎng)景上的點(diǎn)擊率或是停留時(shí)間都很低，核心場(chǎng)景關(guān)系到公司的商業(yè)目標(biāo)和價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，用戶在這一塊的行為很少，那可能是要么你的用戶不是目標(biāo)用戶，要么你的核心場(chǎng)景存在比較大的缺陷讓用戶不滿意。高價(jià)值用戶的流失率也是一個(gè)道理，都是值得引起我們警惕的數(shù)據(jù)指標(biāo)。
衰退期
此時(shí)用戶會(huì)逐漸流失，用戶被其他的新產(chǎn)品形態(tài)吸引。應(yīng)該關(guān)注用戶流失后使用的產(chǎn)品， 流失速度。 盡快拓寬產(chǎn)品邊界，尋找新的切入點(diǎn)。
數(shù)據(jù)從哪里來(lái)
說(shuō)了那么多，我們的數(shù)據(jù)從哪里來(lái)呢？通常情況下，我們會(huì)采取埋點(diǎn)的方式去獲取數(shù)據(jù)。現(xiàn)在也出現(xiàn)了growing io 、神策這樣的數(shù)據(jù)分析工具，用起來(lái)很方便，每次新增埋點(diǎn)也不用客戶端新發(fā)版本，數(shù)據(jù)可視化也做的不錯(cuò)。
當(dāng)然這些只是手段和工具，我們要更好地運(yùn)用數(shù)據(jù)就要注意以下幾個(gè)原則
1、明確數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義、口徑和使用場(chǎng)景。
產(chǎn)品經(jīng)理（目前數(shù)據(jù)分析師不是每個(gè)公司都有的）要能清楚地和開(kāi)發(fā)人員描述數(shù)據(jù)指標(biāo)到底是什么，有哪些維度，在哪個(gè)頁(yè)面或哪個(gè)場(chǎng)景之下發(fā)生；
2、層層剝離，窮舉指標(biāo)
產(chǎn)品經(jīng)理為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，要盡可能地將指標(biāo)拆解，拆解到不能拆解為止。同時(shí)也要分清哪些是核心指標(biāo)，哪些是主要指標(biāo)，哪些是次要指標(biāo)；
3、數(shù)據(jù)指標(biāo)和用戶結(jié)合
新用戶做了什么？老用戶做了什么？付費(fèi)用戶做了什么？非付費(fèi)用戶又做了什么？流失用戶在流失之前做了什么？要回答這些問(wèn)題就要將數(shù)據(jù)指標(biāo)和不同的用戶結(jié)合起來(lái)分析；
數(shù)據(jù)模型
因?yàn)檫@兩年增長(zhǎng)黑客概念的流行，數(shù)據(jù)模型也被越來(lái)越多的關(guān)注。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)模型有海盜指標(biāo)，增長(zhǎng)黑客三級(jí)漏斗，增長(zhǎng)引擎說(shuō)和關(guān)隘模型。這四個(gè)模型的具體介紹網(wǎng)上有很多文章，我就不再贅述。這里就和大家分享一下個(gè)人的工作經(jīng)驗(yàn)。
我個(gè)人會(huì)采取“還原用戶使用過(guò)程——建立漏斗——逐層分析”的模型。例如這一階段主要是要提高用戶的分享行為。那就可以先整理出用戶在當(dāng)前產(chǎn)品中分享行為的主要路徑。假設(shè)是“打開(kāi)APP-點(diǎn)擊商品詳情頁(yè)-瀏覽商品-觸發(fā)分享按鈕-選擇分享渠道-寫(xiě)分享語(yǔ)（非必經(jīng)）-完成分享-返回或離開(kāi)APP”，然后就把這個(gè)流程路徑設(shè)為漏斗進(jìn)行觀察分析。
數(shù)據(jù)分析注意點(diǎn)
在這個(gè)人人開(kāi)口“數(shù)據(jù)增長(zhǎng)”，閉口“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的時(shí)代，我們確實(shí)要積極關(guān)注數(shù)據(jù)，留心數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)的訊息，但同時(shí)也要注意以下幾點(diǎn)：
1、數(shù)據(jù)不是心血來(lái)潮看看就有發(fā)現(xiàn)的，數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)期的觀察和分析。別指望你看幾天數(shù)據(jù)就能有什么重大發(fā)現(xiàn)。產(chǎn)品經(jīng)理要養(yǎng)成每天看數(shù)據(jù)和記錄數(shù)據(jù)的習(xí)慣；
2、數(shù)據(jù)不是光光用來(lái)看的，還要多問(wèn)為什么。產(chǎn)品經(jīng)理要有數(shù)據(jù)敏感性，要問(wèn)為什么，為什么這個(gè)指標(biāo)今天波動(dòng)這么大，為什么留存率這段時(shí)間有好轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)不是用來(lái)看的，要明白數(shù)據(jù)帶給我們的信息，然后才能去改進(jìn)和優(yōu)化我們的產(chǎn)品；
3、不要只盯著自己的一畝三分地，競(jìng)品和行業(yè)數(shù)據(jù)都要關(guān)注。光看自己的數(shù)據(jù)不夠，競(jìng)品的數(shù)據(jù)也要盡可能去關(guān)注。為什么A產(chǎn)品的付費(fèi)率比我們高，他們做了什么改動(dòng)？行業(yè)數(shù)據(jù)也不能忽視，大環(huán)境會(huì)影響單個(gè)產(chǎn)品的表現(xiàn)，結(jié)合大環(huán)境更能全面分析產(chǎn)品，并作出決策；
4、不要忽略沉默的數(shù)據(jù)。二戰(zhàn)時(shí)英國(guó)空軍為了降低飛機(jī)的損失，決定給飛機(jī)的機(jī)身進(jìn)行裝甲加固。由于當(dāng)時(shí)條件所限，只能用裝甲加固飛機(jī)上的少數(shù)部位。他們對(duì)執(zhí)行完轟炸任務(wù)返航的飛機(jī)進(jìn)行仔細(xì)的觀察、分析、統(tǒng)計(jì)。發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的彈孔，都集中在飛機(jī)的機(jī)翼上；只有少數(shù)彈孔位于駕駛艙。從數(shù)據(jù)上說(shuō), 加固機(jī)翼的性價(jià)比最高. 但實(shí)際情況缺恰恰相反, 駕駛艙才是最應(yīng)加固的地方, 因?yàn)轳{駛艙被擊中的飛機(jī)幾乎都沒(méi)飛回來(lái)；
5、數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的，也不是絕對(duì)客觀的。數(shù)據(jù)也會(huì)騙人，數(shù)據(jù)也不會(huì)把信息完整地展現(xiàn)給你，這需要你結(jié)合實(shí)際的用戶使用行為去分析和解讀。比如你看數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)這個(gè)按鈕用戶點(diǎn)擊次數(shù)很低，但是為什么低？是按鈕不明顯？還是功能有BUG？還是別的什么？這些數(shù)據(jù)都不會(huì)告訴你，需要你沉到用戶使用行為中去發(fā)現(xiàn)真實(shí)的情況。另外同樣的數(shù)據(jù)完全可以有兩份不同的解讀，
如上圖，完全一樣的數(shù)據(jù)源，只是調(diào)整了數(shù)軸的起點(diǎn)，在第一眼里面是否讓你感覺(jué)到了不同的增長(zhǎng)速度。而實(shí)際上，通過(guò)調(diào)整豎軸的標(biāo)度，還可以使得這張圖呈現(xiàn)出更加有趨向性的走向。
6、光說(shuō)不練假把式。數(shù)據(jù)分析了，數(shù)據(jù)解讀了，這樣就夠了嗎？不，我們需要根據(jù)數(shù)據(jù)付諸行動(dòng)，去改進(jìn)，去優(yōu)化，然后再用數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和分析，如此反復(fù)，才是數(shù)據(jù)的正確運(yùn)用之道。
用戶評(píng)論
1、請(qǐng)問(wèn)一下，市面上成熟的數(shù)據(jù)分析工具實(shí)現(xiàn)的功能，會(huì)不會(huì)和數(shù)據(jù)分析師有沖突？2者主要區(qū)別在于哪里？我是小白！
2、這個(gè)問(wèn)題其實(shí)是這樣，數(shù)據(jù)分析軟件其實(shí)只是對(duì)于數(shù)字交叉分析這些更加快速反應(yīng)和敏感，但是數(shù)據(jù)分析師的作用其實(shí)在于，看到一個(gè)數(shù)據(jù)或者一組數(shù)據(jù)，能夠推導(dǎo)出一個(gè)結(jié)論，如果說(shuō)數(shù)據(jù)分析師是抽絲剝繭得出結(jié)論，那么數(shù)據(jù)分析軟件其實(shí)就是一個(gè)幫助數(shù)據(jù)分析師，抽絲剝繭的工具而已。所以說(shuō)其實(shí)并不沖突，而且能夠更好的結(jié)合在一起。
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