以Keep為例,進行(偽)數據后臺規劃

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免責:所有內容現編且虛構,非Keep團隊成員。為了說明數據后臺的方案思路使用了手機中安裝的APP作為樣例。

準備工作

  • 在工作開始之前,我們需要對一些基本概念有些了解,尤其是數據類型和指標定義(UV值是什么以及如何采集)。
  • 然后了解一些可視化報表的表達方式(餅圖、折線圖、柱狀圖的應用場景)
  • 最后必須對產品流程非常熟悉

極簡數據后臺設計規則

我將數據后臺設計的簡單規則寫在下面,文章會按照順序展示工作過程。

1. 流程與架構

  • 梳理業務流
  • 梳理業務流上的數據流轉方式
  • 按照用戶使用過程轉化數據指標

2. 指標與數據

  • 指標逐步細化至具體數據
  • 比率的價值高于純量
  • 對比數據的價值高于單一數據
  • APP的數據顆粒度是采集到每一個用戶每一個時間點的每一個行為

3. 為業務把目標服務

  • 業務目標轉化為核心數據指標
  • 監控與關注核心指標
  • 構成核心指標的數據元素用于業務改進

用戶轉化流程

數據工作的一切都圍繞用戶展開,用戶在產品中留下痕跡,才留下了數據。

所以我們跟隨用戶的腳步,梳理用戶在產品中的路徑。

路勁梳理完成之后,我們在每一個步驟上標注此處誕生的純量指標(100),然后再步驟與步驟之間標注轉化率指標(90%)

Ps:與產品本身的流程不同,此流程只關注用戶以及與用戶產生互動的運營行為。

(偽)數據后臺0

報表架構

按照流程順序梳理出指標架構,下文可以看到指標和流程的對應。

需要對粗略的指標按照用戶分群向下拆解,比如運行率就可以拆解成用戶運行率,新用戶運行率,注冊用戶運行率等趨勢表。

再把比率按照基礎數據向下拆解,比如用戶運行率=用戶運行量/累計用戶量,這就拆解成立用戶運行量的趨勢表。

(偽)數據后臺1

界面示意

簡單示意一下哪里是導航,哪里是圖表,哪里是操作即可,數據后臺頁面結構都是差不多的。

(偽)數據后臺2

報表樣例

數據拆解完成后,在需求文檔中對報表的元素進行說明,并附上可視化圖表的示意圖。

(偽)數據后臺6

正常狀態的圖表:

打開頁面時默認展示的圖表狀態。

(偽)數據后臺3

對比指標的圖表:

用戶想要對比某兩個數據指標,進行了對比操作(比如選擇UV和NUV兩個數據進行對比)后的圖表狀態。

(偽)數據后臺4

對比時間的圖表:

用戶想要對比兩個時間段的數據指標(比如選擇本周和上周)時的圖表狀態。

(偽)數據后臺5

定制關鍵業務指標

產品在某一個時間段內,通常有一個戰略性的目標,而我們的任務是需要為這個戰略性目標,定制關鍵業務指標,在這個階段結束之后,評定是否達成了目標。

以下是一個案例的思維過程:

1. 業務目標

免費運動工具+收費運動商品的商業模式中,如何提高運動用戶購買商品的比例

2. 業務目標的數據語言

運動購買轉化率=運動且購買用戶數/運動用戶數

3. 分析數據

如何提高運動購買轉化率?提高運動且購買的用戶數

如何提高運動且購買的用戶數?分析哪一類運動用戶群更愿意購買:(可能性一)完成運動課程的運動用戶群有較高的購買意愿

什么影響了課程完成率?(可能性一)課程不適合用戶自身情況(可能性二)周期太長

4. 從分析結果尋找方案

方案:(一)設計自定義肌肉群課程(二)自定義課程周期縮短為一周

5. 對方案進行數據驗證

  • 方案對某個范圍內的用戶執行一段時間后是否提高了運動購買轉化率
  • 方案實現目標的效果如何
  • 方案中的各個元素是否對最終目標的達成形成了因果關系

#專欄作家#

GaraC,知乎賬號:GaraChenV,人人都是產品經理專欄作家。專長研究用戶體驗,虐待各種形式的鍵盤。關注教育、學習、LBS等相關領域產品。專業鑒定各種書籍。愛好:收集各種樂譜和書。

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評論
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  1. 有收獲

    來自浙江 回復
  2. 方案中的各個元素是否對最終目標的達成形成了因果關系,這個怎么判斷呢,我如何判斷不是其他因素導致購買轉化率提高了呢

    來自北京 回復
  3. 總結的不錯,小白我我理解了

    來自廣東 回復
  4. 我本來也是很懵逼 看到也對梳理思路有幫助啊

    回復
  5. 棒棒的

    來自北京 回復
  6. 新用戶指的是剛注冊**天以內還是未注冊的用戶?

    來自北京 回復
  7. 對于后臺設計,我還是一臉懵逼,感謝大師分享~~

    來自廣東 回復
  8. 666

    來自中國 回復
  9. 作者好強大,我好喜歡。期待續集?。。。?!

    來自廣東 回復