产品必读:Data Driven 数据驱动(转)
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Data Driven 的意识
Data Driven 表示“用数据说话”:也就是说产品和运营上的决定以最终的数据结果为准,不因为某人的官大,某人是boss,或者某人讲道理能力强而左右最后的决定。这个放在第一位,就是因为这是前提,也是growth hacking得以执行的基础。这个道理说起来很容易,但是真正做起来却是非常难。
这篇文章对于技术细节的阐述很多,为了避免枯燥,我从一个案例开始说起:
众说周知:Facebook以 move fast and break things 著称,强调就是 Hack 精神,通俗说来就是:“少废话,先动手干出来再说!”。Facebook的2010年的首页如下:
Paste_Image.png而2015年的今天Facebook首页如下:(十一刚截的)
Paste_Image.png可以看出,除了一些细小地方,总体结构和UI基本没有变化。这在如此崇尚快速迭代的公司里其实是难以想象的。但是事实是:在这五年的时候,Facebook不止三次地尝试去改版 news feed,也就是做一个传说中的 news feed 2.0。
5年试过各种方案,比如 Newspaper 样式,比如 Clipboard 样式,比如 两列模拟timeline 的样式等等,虽然都实现了出来,但都因为数据原因没有上线。最大的一次尝试出现在2012年:当年的VP Sam Lessin 带着FB阵中顶尖的几个 designer, engineer 和 PM 开始着手进行新版本的 Facebook WWW首页的升级。经过大半年的迭代和测试,以及内部发布,新版的首页已经准备就绪。
Paste_Image.png犹如上图这样。这里最大的改进是:左侧之前的繁杂的导航栏变得清爽简洁,feed story里面的图片被加强,因为designer认为图片是整个news feed中最为吸引人的东西,所以应该加强!然后整个页面走扁平化路线,和移动上的导航栏保持一致(也就是桌面和移动的页面保持 consistent)。总体让人觉得页面焕然一新,有http://medium.com 的极简风。特别是你对着这个新版页面看了5分钟后,再会过去看一副原版的news feed图,你会觉得上一版的news feed UI就犹如上个世纪的产品一样。以上就是所有的分析就是按照人类习惯的逻辑来分析,而不是 data driven,一切都显得如此合理,观点如此让人折服。
按照FB的传统,这么大的改版不仅要过 Zuck review,还要灰度发布到 1% -> 2% -> 5% -> 10% ... 到用户那里。项目组的人会密切关注相应的数据:比如 DAU(日活),user engagement(参与度),比如 ads impression(广告的显示度)等防止有任何意料之外的数据下滑。
可惜不幸的是:从 release rate 为 1% 开始,一直到 5%的时候,新版news feed开启的用户群里各项数据指标都在下滑。开始以为是数据采集或者展示的程序里有bug,去查,没有;后来意味是用户对于新界面没有适应而出现的短暂抖动,继续做小优化,同时慢慢开放到更多用户。这样又过了三个月,用户比例一度开到了 12%。因为毕竟这个项目是 Sam组 接近一年的倾力努力,所有人都希望新版的news feed可以开放给所有的用户。但是 data dashboard 上的数据依然很难看,对于那 12% 的用户,engagement (参与度)和 session length(在线时长)都下降很明显,这也直接导致 ads impression(广告投放)以及 revenue(营收)对于这部分用户的下降。
All of these impacts are just unacceptable!
经过三个月的游说和优化,数据还是无法改善,Sam哥最终只能低头。Zuck和整个 E team 决定新版news feed不再进行尝试,之前被开启的 12% 用户全部被roll back。整个Facebook都回归到原版本,只是在局部借鉴新版界面的可取之处,小规模地优化(这些优化也要灰度优化和数据验证)。这次的WWW主页改版的尝试大概花费了Facebook 30人的精英团队接近一年的工作,可谓对于Facebook来说投入不算小。Sam哥的辩论和“忽悠”能力也堪称一流,但是所有这一切在数据结果面前都必须低头。Data driven 这一纲领在Facebook的贯彻程度可见一斑。当然Facebook自己也给予他们项目组足够的耐心和时间,宁愿扛着3个月的revenue上暂时损失让他们来优化自己的产品。
事情大概就这样过去了,Facebook一切又恢复了往日的平静。用户们回到自己习惯的老界面,而Facebook的程序员们又开始在各自的项目上忙碌着。又是三个月过后,覃超小魔王惊讶地发现:人人网改版了!人人宣布内测自己的新版 WWW首页,美其名曰 人人网 V8版:
Paste_Image.png使用之后,我的第一感觉就是:What the fuck! 这和Facebook之前改版的 WWW首页 实在是太像了。容我再贴一次新版Facebook:
Paste_Image.png对比上下两图,一样的界面,一样的导航栏,除了颜色风格不一致。
我一方面佩服人人网产品经理们敏锐的嗅觉和洞察力,竟然在4-5个月的时间内就把Facebook的一个试验版本这么快地"借鉴"过来;另一方面我仿佛看到一出悲剧正在上演。因为这一个大改版的界面对于用户数据的损伤如此大,连Zuck都不得不忍痛割爱,放弃项目组接近一年的努力。人人网这么埋头一抄岂不是自掘坟墓?(有趣的是,当时在Facebook上已经全面地放弃新版首页UI,所以在很多国内博客上开始说人人网已经摆脱对于Facebook的像素级抄袭。)
我之前看到知乎上一些人回答,说人人网里面过产品需求的是:
Manager:为什么要做功能A?
PM:因为本土用户如何 blablabla,这个功能如何好blabla,如何能更好满足用户需求blabla
Manager:那FB有没有这个功能?
PM:貌似木有。
Manager:那这个功能开发先暂停。你再回去多想想。另外你要多花脑筋想想为什么FB不这么做
PM:。。。
Manager:下一个。功能B为什么要上?
PM2:因为这个功能Facebook上有了,上个月刚出来的。
Manager:好的,那上!
PM2:Yes!:-D
我想人人网很可能是没有很全面的监控和灰度发布,亦或是有工具但是里面的管理团队没有 data driven 的意识。要不然他们会发现自己的V8上线后各项数据指标的下降(或者加速下降)。
最后附带我在svbtle上看到一个blog里写的话:
Paste_Image.png最受启发的话:
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"We're blind. It doesn't matter what any individual person thinks about something new. Everything must be tested.": --- 其实像 Facebook 这样的航母,在创业的长河里还是犹如“盲人”一样,很多产品很多改动不知道方向到底在哪儿。所以这里采用的方式就是 "Everything must be tested"。在灰度发布后,data dashboard + A/B testing 就犹如航母上的雷达或者声纳一样,对于整个航母方向和航线起到验证作用。
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"We throw out an idea, and when the data comes back we look at the numbers. Whatever goes up, that's what we do. We are slaves to the numbers." 这句话多多少少有点 pessimistic(悲观)--- 我们是数据的奴隶。或者说我们应该敬畏数据。
Data Infrastructure & Data Dashboard
Data Driven 的意识应该从founding team就被重视,而这一切的前提是拥有良好的数据采集(data infrastructure)和数据展示页面(data dashboard)。
刚进入Facebook的第一天,HR给我们展示Facebook的Data Dashboard,上面有密密麻麻的各种数据,比如说:月活跃用户(monthly active user),日活跃(daily active user),用户参与度(user engagement),每一个具体的功能的活跃程度(比如:Photos用户,group用户,public page用户等)。每个具体的数据参数点进去,还可以看每段时间(比如这个月,这个今年以来等)内的详细变化, 另外还有分国家和地区的统计。总之,应有尽有,就好像一个股票的查看系统一样。
这就反映出来 growth hacking 最基础的一步:建立完善的 Data dashboard(数据收集和展示页),然后确定关于增长的 key metrics(核心指标)。基础数据指标包括:网页的 page views,user views,而app一般看 downloads,daily active users,weekly active users等等,同时还有用户在网页或者app上的在线时长。这些基础一般在现在流行的数据统计平台默认就收集和显示(比如友盟,百度统计之类的)。
另外需要强调的就是除了上面提到的这些基础数据之外,一个公司还应该专门花时间来总结自己业务特有的数据指标。一般说来,App分为两类:
Transactional App:交易型应用。也就是这个app只是一个电商产品的销售渠道,app的属性以卖东西为主。比如 Amazon,京东,淘宝;
Paste_Image.pngProduct App:产品型应用。这类app自己本身就是一个产品,比如:Facebook,Nice,Quip,今日头条等等。
对于交易型app,一般来说特有数据比较看重的是:“ Conversion Rate” 转化率 和 “Basket Value” 客单价。而对于产品型app,则更加看重它的日活,月活,用户留存度,在线时长,还有连续登录天数之类的。
一些轶事:
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遥想当年(2005-2007):MySpace 和其他一些社交网站都是关注在自己的注册用户上,Zuck则希望整个公司忽略注册用户数,而是只看月活和日活。这在现在可能是无法相信的,但是在05那个年代,的确很多公司都是以注册用户数(而非活跃用户)来当做统计和公司关注的指标。
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同时,不同的公司里,对于不同的数据指标的重视程度是不一样。比如 Facebook或者图片社交instagram,nice等,属于中等频次的社交,所以对于 月活或者周活 需要最为关注。而 Whatsapp 和 微信 属于 messenger,也就是天生高频词的应用,所以日活是他们应该正视的目标(看月活是在欺骗自己)。所以对于不同公司的业务,就应该对于增长数据有着不同的侧重点;而这些侧重点应该有创始团队和高层们在最开始就觉下来,进而贯彻到整个公司的产品和运营中。
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将这些 dashboard 上的指标当做是 公司运营 和 功能迭代(或者取舍)的标准。这些 dashboard 就犹如之前提到的公司内部的工具一样,应该和对外的产品一样受到足够的重视,然后安排最厉害的工程师来进行维护。当然,后来这些数据相关的产品和框架也不断被优化,变成了最近特别热门的“spark”,“kafka” 和FB内部的神器 (PTail)。只可惜PTail最后没有开源。