產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析入門(一)-數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)指標(biāo)

1 評論 4701 瀏覽 64 收藏 10 分鐘

本文從數(shù)據(jù)采集的方式、數(shù)據(jù)構(gòu)成的理解、以及如何通過數(shù)據(jù)指標(biāo)和分析維度來深化產(chǎn)品見解等角度出發(fā),為產(chǎn)品經(jīng)理提供了一套全面的數(shù)據(jù)分析框架,助力其在激烈的市場競爭中做出更精準(zhǔn)的決策。

產(chǎn)品經(jīng)理多少要懂點(diǎn)數(shù)據(jù)分析,不可免俗的這篇把幾個(gè)大概念講一下。

一、數(shù)據(jù)分析的作用

數(shù)據(jù)分析是定量分析的手段。在《誰說菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》一書中,提到了數(shù)據(jù)分析的三個(gè)作用。

  • 描述:通過數(shù)據(jù)分析可以描述產(chǎn)品的現(xiàn)狀及其原因。
  • 探索:數(shù)據(jù)分析還可以通過現(xiàn)狀,對未來進(jìn)行預(yù)測和探索。
  • 驗(yàn)證:通過數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,可以驗(yàn)證產(chǎn)品假設(shè)。

二、數(shù)據(jù)的構(gòu)成

來認(rèn)識一下數(shù)據(jù):一條數(shù)據(jù)是由事件、屬性、參數(shù)三個(gè)要素構(gòu)成的。

數(shù)據(jù)由事件觸發(fā),數(shù)據(jù)根據(jù)觸發(fā)的事件不同進(jìn)行分類。例如,用戶的一次按鈕點(diǎn)擊、登錄、購買,系統(tǒng)的一次消息推送都是一次事件。

屬性和參數(shù)構(gòu)成了對事件的完整性描述。如,一次購買事件,除了購買事件本身外,可能還需要收集用戶購買的數(shù)量、商品的金額等等。當(dāng)然,也并非所有數(shù)據(jù)都需要屬性。如,統(tǒng)計(jì)某個(gè)按鈕的點(diǎn)擊數(shù)量時(shí)就不需要屬性。

三、數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)分析的第一步是數(shù)據(jù)采集。埋點(diǎn)是最常用的數(shù)據(jù)采集的方式,隨著數(shù)據(jù)采集需求的多樣化,無埋點(diǎn)技術(shù)也得到了廣泛的應(yīng)用。

1. 埋點(diǎn)

數(shù)據(jù)埋點(diǎn),就是在事件被觸發(fā)的地方,設(shè)置一個(gè)數(shù)據(jù)收集點(diǎn)。當(dāng)觸發(fā)這個(gè)數(shù)據(jù)收集點(diǎn)的事件出現(xiàn)時(shí),對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。

例如需要收集注冊用戶的數(shù)據(jù)??梢栽谧杂脩舻拇a上埋個(gè)數(shù)據(jù)收集點(diǎn)。每當(dāng)用戶注冊時(shí),就進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集。

2. 無埋點(diǎn)

無埋點(diǎn)是相對于埋點(diǎn)來說的。無埋點(diǎn)是指無需代碼埋點(diǎn)的技術(shù)。數(shù)據(jù)收集人員可以通過數(shù)據(jù)采集工具,對需要采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行設(shè)置。

例如,需要收集用戶點(diǎn)擊了購買按鈕的次數(shù)??梢酝ㄟ^無埋點(diǎn)工具將購買按鈕設(shè)置成一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)。每當(dāng)用戶點(diǎn)擊了購買按鈕,就進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集。

3. 埋點(diǎn)和無埋點(diǎn)對比

1)全面性

代碼埋點(diǎn)可以收集詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息。例如,采集用戶一次購買行為的數(shù)據(jù),可以采集到購買的商品數(shù)量、金額等數(shù)據(jù)。

無埋點(diǎn)方法則只能收集簡單的用戶行為事件。例如,統(tǒng)計(jì)用戶點(diǎn)擊了多少次購買按鈕,但是不能采集購買的詳細(xì)信息。

2)便捷性

代碼埋點(diǎn)每次需要收集數(shù)據(jù),都需要修改代碼重新發(fā)布版本。對于臨時(shí)的數(shù)據(jù)收集需求并不是很方便。

無埋點(diǎn)方式并不需要修改代碼,將收集點(diǎn)設(shè)置好了之后就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)收集了。

4. 數(shù)據(jù)庫和日志

除了主動(dòng)收集用戶數(shù)據(jù)外,產(chǎn)品的數(shù)據(jù)庫和日志,也有大量的用戶行為數(shù)據(jù)。

假設(shè)用戶在產(chǎn)品上設(shè)置了性別、年齡,這些數(shù)據(jù)都將被保存在數(shù)據(jù)庫上。當(dāng)我們需要分析用戶年齡分布時(shí),直接從數(shù)據(jù)庫讀取用戶的年齡數(shù)據(jù)即可。

四、數(shù)據(jù)指標(biāo)

數(shù)據(jù)指標(biāo)可以對業(yè)務(wù)進(jìn)行衡量,便于我們把控產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的發(fā)展。

1. 數(shù)據(jù)指標(biāo)的分類

根據(jù)指標(biāo)的作用,可以將指標(biāo)成分結(jié)果型指標(biāo)和過程型指標(biāo)。

1)結(jié)果型指標(biāo)

結(jié)果型指標(biāo)往往可以衡量產(chǎn)品的現(xiàn)狀,描述的是產(chǎn)品“怎么樣?”。如銷售額、轉(zhuǎn)化率等,描述的是產(chǎn)品現(xiàn)狀。

2)過程型指標(biāo)

過程型指標(biāo)則可以了解產(chǎn)品現(xiàn)狀的原因,解決的是產(chǎn)品“為什么這樣?”。如瀏覽量、跳出率。銷售額是受到了瀏覽量、跳出率的影響。

根據(jù)指標(biāo)的表現(xiàn)形式,可以將指標(biāo)分成絕對指標(biāo)和相對指標(biāo)

3)絕對指標(biāo)

絕對指標(biāo)反映規(guī)模的大小,如銷售額、用戶數(shù)等。

4)相對指標(biāo)

相對指標(biāo)反映質(zhì)量的好壞,如存留率、轉(zhuǎn)化率等。

2. 拆解數(shù)據(jù)指標(biāo)

數(shù)據(jù)指標(biāo)的拆解常用的是杜邦分析法。杜邦分析法最早由美國杜邦公司應(yīng)用,所以被稱為杜邦分析法。利用杜邦分析法是將核心的數(shù)據(jù)指標(biāo)逐層拆解,直至最小指標(biāo)。從而可以深入分析核心指標(biāo)的影響因素。

以銷售額分析為例,銷售額由購買人數(shù)和客單價(jià)決定,而購買人數(shù)是在活躍用戶中產(chǎn)生。然后再一層層的進(jìn)行拆解分析。

3. 指標(biāo)的緯度

維度是指事務(wù)或者數(shù)據(jù)的特征,如年齡、地區(qū)、時(shí)間等。在做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,常常需要通過不同的緯度來進(jìn)行分析的。

通過時(shí)間緯度,可以相同指標(biāo),在不同時(shí)期進(jìn)行一個(gè)縱向的分析。如分析每天新增用戶的數(shù)量。

通過其他緯度,對同級單位的數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向分析。如不同性別、年齡、地區(qū)的用戶之間的指標(biāo)差別。

可以這么說,任何不加緯度的數(shù)據(jù)分析都是耍流氓。在聽到某個(gè)產(chǎn)品用戶達(dá)到百萬時(shí),其實(shí)并沒什么太多信息量。有多少用戶還在使用產(chǎn)品?每天新增了多少用戶又流失了多少用戶?我們一無所知。

五、常用維度

1. 時(shí)間

常見的時(shí)間緯度有年、月、日、時(shí)等單位。如年度、月度、一周、單日、日均,都是以時(shí)間為緯度。通過縱向?qū)Ρ炔煌瑫r(shí)間,指標(biāo)數(shù)據(jù)隨著時(shí)間變化的趨勢。

2. 用戶屬性

將用戶按屬性加以區(qū)分,然后分析不同分組的用戶數(shù)據(jù)。不同用戶類型會(huì)呈現(xiàn)出不同的用戶行為,如果不加以區(qū)分,容易掩蓋很多現(xiàn)象。

如按注冊時(shí)間分,將用戶分成新用戶、老用戶,按地區(qū),將用戶分成一線、二線、三線城市用戶,按目的將用戶分成買家、賣家等。

3. 終端類型

常見的終端類型按設(shè)備類型分為PC、移動(dòng)端、平板電腦。按實(shí)現(xiàn)類型Web、Wap、APP等,還有基于大型平臺的微信小程序、百度輕應(yīng)用等。

特別是PC端和移動(dòng)端的用戶,往往呈現(xiàn)出巨大的使用差異。

4. 版本

按版本來區(qū)分可以查看版本之間的差異,特別是某些重大的迭代更新的版本。以版本作為緯度,可以衡量產(chǎn)品更新后的效果。

5. 事件

通過執(zhí)行某些關(guān)鍵事件對用戶進(jìn)行區(qū)分,繼而對不同用戶進(jìn)行區(qū)分和對比分析。

如基于注冊事件區(qū)分注冊用戶和非注冊用戶,基于發(fā)布內(nèi)容事件區(qū)分內(nèi)容創(chuàng)作用戶和普通用戶。

6. 渠道

對用戶的來源渠道進(jìn)行區(qū)分,是運(yùn)營日常衡量渠道作用的重要標(biāo)志。對產(chǎn)品來說,有時(shí)候基于渠道的分析并進(jìn)行針對性設(shè)計(jì),可以有效的優(yōu)化渠道效果。比如,怎么提升通過搜索引擎訪問的用戶的注冊率。

本文由 @林海舟 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)。

更多精彩內(nèi)容,請關(guān)注人人都是產(chǎn)品經(jīng)理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 作者說的很清晰明了,雖然平時(shí)大概是這么做的但沒有細(xì)想,看下來會(huì)對平時(shí)做的事情有個(gè)更清晰的概念也能更好的歸類了。

    來自廣東 回復(fù)