同期群分析——看懂产品数据的方法论

在产品整个生命当中，产品经理有很多的时间都需要看后台数据来判定产品运营的好坏。那如何去设计运营数据后台，如何去更好的看懂数据？我想这背后是需要有方法论支撑的。
近阵子有一部分时间是在设计我自己负责的产品的数据运营后台，所以会一直在琢磨，我需要什么数据，不同用户想看到什么数据，这些数据在产品当中该如何展现才能最高效的发挥效果。有很多产品经理可能只会看数据，知悉所谓的pv\uv\跳出率等必需的产品指标的设计，但这些数据的背后是什么？为什么是这样设计？为什么如此展示？没有做过完整产品的人的确就无法体会得到。
同期群分析，是我最近接触到的一个理论。这个理论我在上斯坦福的课程的时候并不特别注意，这个周末看到《精益创业》这本书上再次提及这个理论，我多留了些心思，这的确给我在设计数据运营后台的时候提供了更大的思路。
什么是同期群分析？书中是这么说的。同期群分析是新创企业分析中最重要的工具之一。这个分析看的不是总收入等这样的累计总额或者总数，而是分别接触产品的每组顾客的表现。每一组被称为一个同期群。
举一个例子，以用户在一个产品当中的不同生命周期的角色当作参考，如果只是看累计指标的话，你看到的图表很有可能是这样子的。

累计折线图.jpg

但只是看累计指标意义不大，有的时候产品的用户累计有可能只是正常的上升。这有点像漏斗，不过把这个漏斗放到了整个产品的开发周期和用户周期上进行对比.

同期群分析漏斗.jpg

同期进行对比，尽管数量是上升的，但是付费用户的转化率百分比指标却几乎不变。所以这个时候累计数据作为产品的发展指标是不准确的。从这个付费用户的转化率百分比基本不变的情况，就可以非常清楚的暴露问题。是产品的功能无法让用户转化成付费用户？还是产品的商业模式不准确？这时候的问题就非常的尖锐了。这就是同期群对比带来的。从这张图当中可以很明显的看出不同生命周期的转化率，相同周期不同时间的用户情况。这种数据展示才有实际意义所在。

同期群对比+对比测试，就能够产生下面的效果。

对比.jpg

从这张图表当中，也同样可以很清楚的知道每一个阶段的具体情况。同期群分析理论用的更细的时候，也可以专门针对某一个页面。比如pv量，uv、跳出率等等。

接下来就要开始思考产品的设计了。假如以某个月网站创下了4万点击率的新纪录，这个时候你就会思考要得到更多的点击该如何去做。那么这些新的点击从何而来？是出自4万新用户？还是某一个特别活跃的浏览者？还是新营销活动的成功？还是公关推广？一个点击究竟指什么？是每次网页浏览计为一个？还是把所有的嵌入的多媒体内容都计算在内？

那这个时候，数据运营的后台是否就需要针对这些问题提出需求采集数据？用户IP？链接前的页面地址？点击数的定义？采集完数据，就要考虑如何用同期群分析体现在报表之上，那上面的图形报表就给出很大的思路了。

这个时候，你才会逐渐理解，为什么产品的数据运营后台要设计成如此，为什么这些图表才展示成如此。而不仅仅只是因看而懂。

感谢书籍和别人的分享扩大了我的视野。Stay hungry,Stay foolish.

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