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分析「产品数据」,可以从哪些方面入手?    

数据虽不能说明全部问题,却是你做决策的重要支撑以及评估功能好坏的重要指标。

数据分析的类型很多,与不同场景下的同一个产品需求类似。我主要从以下几个方面总结一下,更多是为了自己记录翻阅,如果能给大家一丢丢帮助也是很好的。

一、 功能交互数据分析

功能交互数据是比较细节的数据分析,能直接反应功能的好坏以及交互流程是否如预期。好坏和预期的标准都是依据自己设计这个功能的目标。

1、依据需求目标确定数据统计需求

举个栗子,产品增加了视频内容,最开始设计视频功能是为了丰富内容的多样性,且视频多媒体类比图文更好解决用户问题。所以最直观的方式就是看视频的播放量、点击率。

再比如交互流程优化,目的是想通过交互流程的优化提升点击率。所以在此目标下,需要 看现有的流程每一步的转化情况,那么每一步的统计参数都要加。

栗子:分享一篇文章,用户的流程如下图,每一步都可能导致用户分享失败,到第三方软件时我们没法控制,但我们可以控制前面以及分享完回产品的流程,就需要在每一步加埋点参数。不同公司埋点计数方式不同,有用第三方、自己加参数解析日志等等。

分享流程

2、分析方法:转化漏斗

功能交互类的分析效果好坏,主要用的就是转化漏斗。栗子依然是分享,可看哪步流失多,也可看是否减少步骤。比如很多网站或APP由原来的统一分享按钮变为分享渠道直接暴露,减少步骤一定是可以提升转化率的,因为每一个步骤都会有流失。

统一分享按钮

分享渠道直接暴露

举个转化漏斗的图:

转化漏斗

二、竞品调 

竞品的数据情况获取主要是以下几种方式:搜集资料、可通过技术手段获取、估算。

1、搜集资料

公开的非公开的,能打听到的。因为这种比较麻烦,所以一定要耐心。

我的一般套路是:

1) 搜索 的query要注意,多换几个词避免歧义。比如想要微博的数据,直接搜微博数据一般结果都是导航网站等,所以可以试试“微博数据报告”,就会发现有微博数据中心的官方报告等,后面可以直接找到这里看。

2) 财报、知乎、脉脉等。 财报比较官方,当然数据也是人家想让你看到的;知乎脉脉等这种互联网聚集的地方可以刷刷看是否有小道消息。

2) 熟人打听。 动用人脉,非常敏感的数据不要直接问,可通过其他数据估算。

4) 卧底。 我同事曾经去竞品用户群卧底,还是获取了比较多的用户数据情况哒。

2、技术手段获取

我们组产品小哥跑过知乎的大V用户情况,还有测试小哥跑过今日头条的相关数据,有些数据是可以获取到的。不过我代码太烂没这技能,但是我可以提需求给技术呀,哈哈哈。

再或者搜索引擎的公司,是可以跑出自己搜索下各个产品的点出情况的,依据这个也可以获取到很有用的数据哒。你要相信开发小哥哥总是能帮你想到办法的。

3、估算

从产品首页展示的数字进行估算,不过这个需要经验,比如写一篇1000字的文章大概多久,多少作者能达到这种规模。估算的数据误差相对较大,但实在没有数据时可做参考。

三、UGC数据

UGC全称User Generated Content,用户贡献内容/用户原创内容。 主要关心的数据就是贡献内容用户总数、贡献内容总数、人均贡献内容、新增贡献内容用户数 ,这些数据也是衡量运营工作的指标。

这些数据的分析也都是使用同比、环比来看趋势,可以方便我们查看如果内容量降低,及时发现原因并通过手段维持拉新增长。

四、KPI数据

KPI数据很重要很重要很重要,因为这是你一季度、半年、一年的奋斗目标,所有的工作计划都围绕着KPI进行。有条件的话可以让技术同学将重点KPI数据做成日报,每天早上发你邮箱。

1、数据日报

数据日报是将你想要看的各种数据汇集在一起,方便提升产品工作效率的一种方式。除了各类数据项的当天数据,还需要增加对比前一天、前一周、前一月等增加下降的比例,这样才能有效分析。

2、流量(PV、UV、留存率)

大多数产品应该都是这两项,PV和日活跃用户数,APP应该还会有留存数据。这是最能直接反应网站或APP的情况,也是全年提升的目标。APP的UV就是日活跃设备数,网站的则是cookie。

PV、UV主要分析几大项:

1)外部来源渠道,通过拆解来源渠道分析哪种上升哪种下降、哪种还可以提升拓展;

2)站内循环,栗子:相关文章等;

留存率更多的是与push推送相关,好的push可以大大提升留存率(push相关后面单独写总结,毕竟做APP时最折磨我的就是它了...)

3、广告收入

时刻关注变现,有了钱钱才更有话语权。

主要关注项:收入钱钱、各广告位CTR、RPM、广告物料返回率。

CTR高能证明广告位置以及广告相关性较好;

RPM,可用来估算广告的价值以及我们接入后的收益;

广告物料返回率,只有返回了物料我们的接入才有效。

最后,每一种数据都是需要趋势图对比之前的趋势的,这样才能看出是否有提升,是否有下降,从而分析原因。 每天早上来先看数据基本上是每一个产品的习惯了 ,不只是为了自己产品好,当领导问起来时,你也会不发慌。


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