三步搞定數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析:統(tǒng)計+分析+可視化
編輯導語:在產品運行流程中,數(shù)據(jù)是其中的重要元素,進行相關數(shù)據(jù)分析,有助于前端開發(fā)、設計團隊等部門根據(jù)數(shù)據(jù)進行決策,推動產品的后續(xù)迭代升級。而數(shù)據(jù)可視化有助于團隊更好地理解數(shù)據(jù),以更好地實現(xiàn)溝通協(xié)作。本文作者介紹了數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的幾大步驟,對初接觸數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的你應該會有所幫助。
我們都知道,數(shù)據(jù)是支撐決策的重要依據(jù)!
于是我們可以看到,幾乎所有的產品,都會具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的功能模塊。
往大了說,比如數(shù)據(jù)中臺;往高端了說,比如數(shù)據(jù)大屏、數(shù)據(jù)看板、數(shù)據(jù)駕駛艙;往本質了說,其實就是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。
作為一個非數(shù)據(jù)型產品經理,或者是初級產品經理,該怎樣設計這個功能模塊呢?
如果你剛好為此苦惱,不妨試一下我最近研究的這三步曲:統(tǒng)計+分析+可視化!
前言
關于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,首先表達一個我蠻認同的觀點。
好的數(shù)據(jù)分析師,要像眼科醫(yī)生一樣:配眼鏡可能有很多專業(yè)的方法,有很多專業(yè)的工具,可在配的過程中,醫(yī)生糾結的不是自己的理論,而是關注用戶看得清不清楚,不斷問用戶“這樣可以嗎?這樣更清楚嗎?再這樣試試呢?”——接地氣的陳老師
相信在工作中,大家經常會碰到一些“孔乙己”式的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,一開口就是“xx指標體系”,再加上一大堆什么“權威的、標準的、BAT認定的”這之類的修飾詞匯。
這特么就是典型的虛假數(shù)據(jù)分析啊,因為這些玩意,看起來牛x哄哄,亮瞎了眾人的狗眼,但大多數(shù)時候,耗時費力,卻沒有解決實際問題!
并且這種虛假的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,還有它遵循的理論模型。
而真正的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,就像太極拳的精髓一樣:“只重其義,不重其招,你忘記所有的招式,就練成太極拳了。”(以解決業(yè)務問題為根本!)
學成之時,你的境界也會是這樣的:
- 張三豐:“你記住沒有?”
- 張無忌:“沒記住?!?/li>
- 張三豐:“這套叫什么拳?”
- 張無忌:“不知道”
- 張三豐:“你老爸姓什么?”
- 張無忌:“我忘了?!?/li>
- 張三豐:“好,你只要記住,把這兩個混蛋打成廢人就行了。”
但是、但是、但是,這可是張三豐100歲才悟出的拳法,而且張無忌也是有九陽神功護體,所以他們才能夠“只重其義,不重其招”(這太凡爾賽了)。
對于我們這些非數(shù)據(jù)型產品經理,或者是初級產品經理來說,自然還是需要從一招一式開始練起。不然,結局指定是“被那兩個混蛋打成廢人”。
先模仿才能超越嘛,我們今天就來研究一下怎樣模仿。
一、統(tǒng)計
要搞數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,那第一步我們得先有數(shù)據(jù)吧,也就是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計工作。
提起數(shù)據(jù)統(tǒng)計,那自然繞不開數(shù)據(jù)埋點。關于埋點怎么埋,隨便一查,就有很多總結得很好的文章了。
But,我想說的是,如果你們公司從來沒整過埋點這個事,那也不用大費周章,因為界內已經有很多成熟的埋點公司了,例如神策、友盟等等。直接花錢辦事就完了,也不貴。
我們今天研究的,是通過埋點能夠獲得哪些數(shù)據(jù)呢?總結下來,大概有這么五類:
- 整體概況;
- 用戶獲?。?/li>
- 活躍與留存;
- 事件轉化;
- 用戶特征。
來來來,我們逐個剖析一下,這幾類數(shù)據(jù),具體都包含什么,以及獲取這些數(shù)據(jù)有啥用。
1. 整體概況
- 實時數(shù)據(jù)意義:可以獲取到每個小時的產品實時數(shù)據(jù),幫助你了解產品目前的實時情況。
- 使用概況意義:產品整體的使用情況,包括用戶量、訪問情況、留存等,幫助你對產品整體指標有一個大致的了解。
2. 用戶獲取
- 渠道訪問意義:每個渠道的用戶的使用情況,包括渠道中新用戶的占比、留存等,幫助你了解產品在獲客層面上的優(yōu)勢與不足。
- 版本數(shù)據(jù)意義:每個版本的使用情況,幫助你了解在產品升級的過程中,是否在活躍和留存方面有所改善。
3. 活躍與留存
- 訪問流量意義:產品的每日訪問數(shù)據(jù),指標集中在新老用戶的訪問行為上,提供訪問次數(shù)、時長、次數(shù)分布、訪問時段高峰等指標,幫助了解新老用戶在使用產品時的一些行為特征。
- 用戶留存意義:提供用戶 7 日、次日、次周、次月留存的數(shù)據(jù),幫助你了解新老用戶的使用粘性。
4. 事件轉化
- 自定義事件意義:用戶自定義關鍵事件,系統(tǒng)會自動生成該事件的發(fā)生次數(shù)、人數(shù)以及分布情況,也就是能夠看到用戶都在干啥。
- 收益類事件意義:用戶自定義收益類事件,系統(tǒng)會自動生成該事件的發(fā)生次數(shù)、人數(shù)以及分布情況,會根據(jù)你選擇的數(shù)值類型屬性,計算該數(shù)值的總值、人均值以及次均值。也就是能夠看到用戶都咋花錢的。
5. 用戶特征
用戶特征意義:能夠看到我們的用戶,都是哪些牛鬼蛇神~
二、分析
有了埋點的數(shù)據(jù)以后,那就是怎樣利用這些數(shù)據(jù)、充分發(fā)掘這些數(shù)據(jù)的價值了。
數(shù)據(jù)分析的套路就更多了,把下面這些學會,應該“二八原則”里面的“八”就能夠搞定了~
1. 常見的數(shù)據(jù)分析指標
- 綜合性指標:反映產品的整體情況。
- 流程性指標:反映用戶的使用行為。
- 業(yè)務性指標:反映具體的業(yè)務情況。
2. 常見的數(shù)據(jù)分析維度
- 數(shù)據(jù)細分:通過不同的細分維度分析,往往可以追溯到問題發(fā)生的原因,還能為后續(xù)的一些動作提供參考依據(jù)。
- 數(shù)據(jù)對比:沒有對比就沒有傷害,一方面是橫向比較,即自身和別人進行對比,如長江的同比、環(huán)比;另一方面是縱向比較,即自身和自身進行對比,比如行業(yè)競品、全站數(shù)據(jù)、AB測試等。
3. 常見的數(shù)據(jù)分析方法
1)HEART模型
Google HEART模型的提出,可以讓大家反思自己的產品設計思維,同時運用相關設計工具去提高HEART五項指標來完善用戶體驗,打造更好的產品。
2)AARRR模型
該模型出自于《增長黑客》,它是在2007提出,當年的獲客成本還比較低廉,而這種模型很簡單又很直觀地突出了增長的所有重要元素,所以這個模型很長時間內都很受歡迎。
3)RARRA模型
而現(xiàn)在獲客的成本與日俱增,市場情況和2007年已經完全不同?,F(xiàn)在黑客增長的真正關鍵在于用戶留存,而不是獲客。于是,一個突出了用戶留存重要性的模型RARRA誕生了。
三、可視化
有了統(tǒng)計的數(shù)據(jù)以及分析的維度之后,最后一步工作就是可視化啦!
這個環(huán)節(jié)的目標很簡單,就是讓領導看到之后,不由地發(fā)出“臥槽,牛x!”這樣的感慨,那就ok了~
而想要完成這一步,又快又好的方法,那自然就是參考各種規(guī)范啦。首先我們可以去一個叫做“e-chars”的網站,去查看各種可視化圖表,因為開發(fā)很多時候,就是依照這些開源的圖表庫進行擼代碼的。
而我們設計的時候,就需要借助各種原型組件啦。數(shù)據(jù)可視化的內容有很多,我們來舉幾個典型例子。
1. 折線圖
注意事項:選用的線型要相對粗些,線條一般不超過5條,不使用傾斜的標簽,縱坐標軸一般刻度從0開始。預測值的線條線型改為虛線。
2. 柱形圖
注意事項:同一數(shù)據(jù)序列使用相同的顏色。不使用傾斜的標簽,縱坐標軸一般刻度從0開始。一般來說,柱形圖最好添加數(shù)據(jù)標簽,如果添加了數(shù)據(jù)標簽,可以刪除縱坐標刻度線和網格線。
3. 條形圖
注意事項:同一數(shù)據(jù)序列使用相同的顏色。不使用傾斜的標簽,最好添加數(shù)據(jù)標簽,盡量讓數(shù)據(jù)由大到小排列,方便閱讀。
4. 餅圖
注意事項:把數(shù)據(jù)從12點鐘的位置開始排列,最重要的成分緊靠12點鐘的位置。數(shù)據(jù)項不要太多,保持在6項以內,不使用爆炸式的餅圖分離。不過可以將某一片的扇區(qū)分離出來,前提是你希望強調這片扇區(qū)。
餅圖不使用圖例,不使用3D效果,當扇區(qū)使用顏色填充時,推薦使用白色的邊框線,具有較好的切割感。
5. 其他
這種數(shù)據(jù)可視化的圖表還有很多,而它的意義就在于,用圖表代替大量堆砌的數(shù)字,有助于閱讀者更形象直觀地看清楚問題和結論。
四、結語
好了,以上就是今天的所有內容了,正如前言所說的,我們今天只討論武功招式,不討論內功心法。
延伸一下:數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,最終還是要從業(yè)務中來,到業(yè)務中去,一切的形式,都是次要的,關鍵還是要以解決業(yè)務問題為根本!
但對于我們這些“新手”來說,經驗主義自然也是要借鑒的!相信今天總結的內容,也足夠支撐大家比葫蘆畫瓢啦。
#專欄作家#
曉莊同學;公眾號:曉莊同學產品筆記,人人都是產品經理專欄作家?;ヂ?lián)網老兵,各大平臺專欄作者。
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題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議
“數(shù)據(jù)對比:沒有對比就沒有傷害,一方面是橫向比較,即自身和別人進行對比,如長江的同比、環(huán)比;另一方面是縱向比較,即自身和自身進行對比,比如行業(yè)競品、全站數(shù)據(jù)、AB測試等?!?br /> 禮貌詢問,為啥長江的同比、環(huán)比,不是自身跟自身對比,行業(yè)競品不是自身跟別人對比?分類圖中作者是不是橫比和縱比寫反了呀?
長江的同比是什么意思?對應的還有黃河的同比嗎?
文章第二節(jié)分析部分 2. 常見的數(shù)據(jù)分析維度 的內容…重點是同比環(huán)比啦
感覺作者是寫反了 橫向是競品、全站數(shù)據(jù),縱向是同環(huán)比
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