产品经理进阶

数据分析驱动产品迭代

2017-07-06  本文已影响442人  闫泽华

Growthing Hacking的思路最近愈发的家喻户晓,头条在这方面的践行可以说是国内领先的。然而在实践的过程中,我们也发现了一些问题:设立独立的growth部门,以业务咨询的角度帮助业务线做分析、提改进的时候,难免会出现不接地气、缺乏足够了解等业务型问题,以及随着公司膨胀带来的跨部门沟通协作等组织管理问题。

更好解决这一问题的方法,莫过于产品经理和数据分析师角色的融合,能够更深度的从业务逻辑出发找问题,用数据分析的方法驱动产品的迭代。

确定核心指标

“不只为做而做”,产品经理所提出的优化和迭代是应该建立在服务核心目标上的,即:保证所有做的功能,是致力于改进核心指标而不是局部业务指标的。

比如,不能为了追平竞品功能,就盲目的给自己的产品画蛇添足。追加上的功能,即便功能指标不错,也必须考虑其对核心指标的影响。

指标很多,应该关心哪一个?

以上图为例,上图中的各个指标是从友盟后台随意摘录的,在这些指标里,哪些是一款产品的核心指标呢?

我个人给出的答案是:“有价值用户的长期留存”

简单的拆分

用户价值核算和拆解

以下,将结合上图来做简单的拆解。

有价值的用户是指能够最终给公司带来收入的用户,长期留存用以保证这份收入的稳定性和可持续性。

在价值的定义上,根据具体付费方的不同,可以大致分为C端收费、B端收费,在不同的产品中,其盈利方式和有价值用户的定义会有所不同。

无论收益途径如何,用户价值,都会被归结到特定渠道的LTV((life time value)上,产品的商业化层面优化,都旨在提升用户所带来的全生命周期价值。

留存指标的拟合

尽管我们都认可长期留存是衡量用户产品的最终指标,但是在操作过程中,迭代是快速进行的,没有办法每一个方案都开启长期实验以验证留存。

实操中,比较可行的方案就是:以核心业务指标 拟合 留存指标。即,明确出不同产品场景下,和留存指标关系最为紧密的那些指标,后续的产品改进,都应该以核心业务指标作为Review标准。

例子:

LinkedIn 是全球最大的职场社交平台,有4亿多注册用户,一直保持着稳健的增长势头。LinkedIn 将新用户 “一周内增加五个社交好友” 作为用户增长的核心指标。

其实验发现:所有搜索渠道来到 LinkedIn 的用户都会留下来,只有接受了好友邀请的用户才会反复访问。他发现用户增加的好友越多,留存的概率越大。通过不断的试验发现,一个新用户在第一周添加了5个社交关系的话,这个人就在 LinkedIn 上沉淀下来,不会流失了。

LinkedIn

业务的理解

在具体的工作中,每个产品经理被分配到的业务是不尽相同的。故,需要对自己负责的业务场景有更深刻的了解,才能分析产出潜在收益更大的方案。

1、对主要场景的理解
在自己负责的业务范围内,主要目标是什么?在业务范围内,用户是怎样消费的,影响用户体验的因素有哪些?

以优化登录率这一个任务为例,闲话两句。
国内App内的登陆框,提供的登陆方式通常有手机号、微信、微博、QQ等。对于这几种之间的选择,会发现不同App的做法各异:

登陆界面

如何评价产品对登陆方式的取舍、评价页面元素布局的合理程度呢?

2、对主要路径的理解

用户是如何到达你所负责的业务场景的,其上下文背景是怎样的?
主观感受,单一页面的优化很容易到达瓶颈,只有结合上下文,才能够带来更显著的提升。在登陆这件事情上,常见的处理方式是,将强依赖于用户信息的产品环节跟登陆打包,将高级功能和登陆进行打包,将老用户的惯用路径和登陆进行打包。
以滴滴为例,主要的使用场景在于打车,叫车完成后以“方便司机接您时联系您”的理由,让用户更愿意填写信息。


滴滴引导用户验证手机号

类似的,有视频、音频App登陆以缓存音视频,在未登录状态下只能收藏一定数量。

3、用全局收益来做出优先级判断
产品经理所作出的每个决策,每个功能迭代都或多或少牵涉到研发、QA、运营等环节、既然是在消耗公司成本,那么收益是什么就势必要说清楚。

最后一句:数据是死的,解读是活的,如何解读,各凭良心

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