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榮耀標識產品數據分析，重點是數據還是分析？
編輯導語：“數據驅動產品”已經不是一個陌生的概念了，都說產品數據分析是產品優化的重要一環，那么工作的重點應當放在數據還是分析呢？本文作者將結合近一年的工作經驗介紹如何進行產品數據分析，一起來看下。
相信大家經常會聽到“數據驅動產品”這樣的口號，也會聽到“不要為了分析而分析”的勸說。無論是口號還是勸說，都是這個行業前輩踩過的坑。
那到如何進行產品數據分析？我將結合近一年的產品數據分析的工作，詳細談一下我對這塊的理解，并用實際工作的案例介紹如何進行產品數據分析。
一、為什么會起這樣一個標題？
看到這個標題，應該很多人都會說，兩個都重要呀。確實，數據分析可以作為一個整體的名詞，可以代表一種職業，也可以表示一種行為。但如果將二者拆分后，其實是可以作為一個動名詞存在：基于數據進行分析。
基于數據進行分析，那這里面到底是數據更重要還是分析更重要呢？在我看來，雖然數據是分析的前提，但是數據只能描述當前的狀態，單純數據的價值是有限的。
更重要的是如何通過數據、多維數據解讀出來更深層次的內容，并將發現的內容反映到產品中。這也是很多人常會遇到的情況：只有數據，沒有分析。
文章會以實際工作中遇到的案例進行解釋，為什么我覺得比起數據，分析更為重要。
實習生：與非拼接原生頁相比，拼接原生頁點擊率差異很小，但轉化率明顯降低。
我：看到這個數據，你有什么想法？
實習生：看起來拼接原生頁在轉化率上效果確實不好。
我：那你有沒有想一下，為什么出現這種情況呢？映射到產品上，是不是功能設計有什么問題？我們該怎么辦呢？
實習生：我接下來該怎么做？
其實，上面對話的例子就是想說明：看似普通的數據，不同的人可能有不同的解讀，但是高手通常能從普通的數據中找出產品存在的問題。隨著接手的分析越來越多，慢慢發現，其實產品數據分析是有套路的（方法論）的。
產品數據分析需要經歷四個過程，這四個過程缺一不可：
1. 過程1：當前狀態是什么？
如前面的例子，我們用數據描述出來原生頁拼接轉化率明顯低于非拼接形式。這是一種當前狀態的描述。
2. 過程2：用戶的什么行為導致了當前的狀態？
產品是服務用戶的，數據是用戶產生的。那在過程2中就需要明確，用戶的哪個或哪些行為導致了當前狀態的發生？
3. 過程3：我們產品的什么功能造成了用戶在過程2中的行為？
用戶之所以會產生過程2的行為，是因為使用了我們產品的功能。那在過程3中，就需要明確，用戶行為與產品功能模塊的對應關系，為什么產品功能會導致用戶上述的行為？
4. 過程4：我們該怎么辦？
到了過程4，是不是看起來很熟悉？這一步我們就需要思考如何針對性的調整產品功能，實現功能優化。當我們完整走完1-3的環節，就可以理直氣壯的說，這次產品數據分析，是可以指導產品功能的優化與迭代的，因為我們有完備的數據支持。另外需要記得，優化迭代的功能，要記得進行效果評估噢。
其實，在實際工作中，我們經常會遇到在一個分析中，跳過對用戶行為的分析，直接從單維度數據就開始主觀推測是產品功能存在缺陷的情況，進而造成結論過于牽強的情況。
二、做數據，多試試交叉分析
當前狀態是什么？通常只需要觀察單個指標，再加上對業務基本的理解就可以說明當前的情況，比如轉化率降低，那我們就可以得出結論是產品或功能影響了用戶在轉化操作。
但至于為什么不好，單純的看轉化率一個指標是很難看出來結果的，通常這個時候就需要結合多個指標一起看。
繼續上面的例子，用戶在頁面轉化率低，是因為頁面內容太復雜影響了用戶信息獲取，進一步影響用戶瀏覽時長？還是購買入口太深，影響了用戶點擊？
有了這些猜測，我們就可以通過將不同維度的數據進行交叉分析，明確用戶的什么行為導致了當前狀態的發生。
假如認為用戶停留時長影響了頁面的轉化率，那么我們可以將用戶停留時長與轉化率進行交叉分析，如圖：
其實從上圖我們就可以看出，兩個數據維度交叉后可以獲取的信息遠遠比單維度數據要多的多。我們按照停留時長&轉化率將用戶分為四個部分：
在左下角停留時長低、低轉化率， 我們還原到用戶具體的使用場景中，用戶在購物頁面上，幾乎不怎么停留就離開了，這就說明頁面信息對用戶吸引力度不夠，進一步映射到我們產品設計上，就是如何更好的獲取用戶的頁面關注度；
在左上角停留時長長，轉化率低，說明用戶愿意在頁面中瀏覽信息，但是瀏覽的信息卻沒有為用戶轉化提供動力。這種情況可能說明產品的頁面內容過于復雜，是不是轉化入口被埋得很深導致用戶找不到進而影響了轉化；
在右下角停留時間短，轉化率高，如果很多用戶都是這種類型，前提我們知道落地頁本身就很長，我們可能要考慮是不是冗余內容過多？是否可以將頁面內容進一步的進行精簡；
在右上角停留時長不錯，轉化率也不錯，對于一個商品交易頁面來說，這種情況再好不過了。
之所以花這么大的篇章講這一塊的內容，是因為多維度組合分析確實是產品分析的一把利器，在實際分析中，大家可以嘗試多種不同維度的組合，幫助自己確認問題所在。
維度交叉分析就像燈塔，指引我們在紛雜的數據中前行。當然，很多同學在實際分析的過程中，也會應用到類似于漏斗分析、歸因模型等常用方法。這里我想說的是，沒有更好的方法，只有更適合的方法，選對方法，才能獲得正確的結果。
三、做分析，記得多問幾個為什么
很多同學在完成第二步之后，心中可能就已經形成對產品優化的初步規劃了。但還是想提醒一下，很多時候，我們的第一想法就是對功能展示層面進行調整或優化，但這往往只能治標不能治本。真正需要做的是靜下心，多問幾個為什么，幫助我們真正定位到產品存在的問題。
還是拿上面的例子來說，通過交叉分析發現拼接形式的頁面，用戶停留時長很低，轉化率也很低，上一節我們說是頁面信息對用戶新引力度不夠，接下來，我們再多問幾個為什么：
- 是因為頁面布局不吸引用戶，比如顏色、字體等？
- 是因為頁面內容呈現沒有讓用戶get到核心內容，比如商詳頁面中多是與商品無關的內容？
- 是因為用戶根本沒有get到產品想表達的功能點，比如頁面核心功能是購物，而頁面給用戶造成了錯覺？
- 是因為用戶根本沒有需求，進來純屬偶然？
- 其余情況……
繼續這個例子，在多個為什么的思考下，我們認為拼接形式的頁面，導致用戶無法get到落地頁其實是一個購物頁面，進而導致拼接后的形式影響了用戶的瀏覽時長和頁面的轉化率。
下面的兩個截圖是拼接后的首屏頁面形式，從這兩個截圖中會發現一個明顯的問題，用戶只能依靠個人主觀感受或以往的經驗猜測這是一個購物頁面，但整個首屏頁面幾乎沒有任何購買行為的引導。
我們都知道，用戶是很“懶“的，他不喜歡花費很大精力進行思考。所以，好的頁面，就應該讓用戶一進來就知道進來后要做的事情以及如何操作。這也是為什么后面我們針對拼接落地頁的展示形式，提出需要在首屏位置突出購買按鈕進而引導用戶轉化的原因。
其實，當我們能夠提出多個為什么的時候，說明對產品的理解也更為深入，這個時候再和產品同學聊功能優化或功能迭代的時候，也更能言之有物。
四、做優化評估，提前做數據采集規劃
相信在完成第3步的分析之后，產品大大們就會展開對對應功能的優化。那這個環節產品數據分析的同學要做什么呢？其實大家應該都知道，完整準確的數據是進行功能效果評估的前提。
所以，在功能迭代的同時，也要并行的規劃數據采集奧。在之前的文章中有重點介紹我們在數據采集層面所做的工作，感興趣的同學可以翻看我前面的文章，在這里就不再贅述了。
五、寫在最后
又臨歲末，依舊按照往年習慣，又來絮絮叨叨總結自己一年來的工作與生活。2020，對于所有人來說，印象應該都無比深刻，2020也是我覺得過的最快的一年，經歷了疫情，也即將經歷人生角色的重大轉變。
如果說這一年我收獲了什么，可能就是變得堅忍，學會了諒解，學會改變，善待他人，善待自己。2020，感謝對我照顧有加的家人、同事；2021，愿一切美好與大家不期而遇！
作者：Alishayang，騰訊TEG數據分析工程師
本文由 @騰訊大講堂 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自 Unsplash，基于CC0協議。
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