產品數據每天看,到底應該看什么?

1 評論 9864 瀏覽 42 收藏 10 分鐘

編輯導語:對于互聯網人來說,數據的重要性不言而喻。面對那么多業務數據,一些萌新小伙伴們可能不知道應該怎么看數據,本篇文章中作者就此問題分享了自己是如何看數據的以及看這些數據的原因,推薦對產品數據感興趣的朋友們閱讀。

不得不說,數據能力真的太太太重要了!

這是一個互聯網老人家的肺腑之言!

如果那你還沒意識到,建議你抽時間專題學習起來;相信我!日后大有用處。

為什么數據這么重要?核心理由有2個:

  1. 企業經營的每一個細節都與數據密不可分;
  2. 數據能力是一個互聯網人謀生的基礎技能。

在職場的金字塔中,職級越往上,掌握的企業數據信息越多。

那不可避免的,他每天都會吸入大量的數據信息。

面對那么多的數據,萌新小伙伴常常會問:

業務數據每天在看,到底應該看什么?

今天,我給大家分享下,我每天都會怎么看數據的?為什么要看這些?

一、做好數據分類,多而不亂

流量數據、用戶特征數、頁面轉化數據、產品銷售數據、活動頁面數據、日報數據等等,不管是產品經理還是運營經理,都沒面臨著各種各樣的數據。

同時,老板經常問這個數據、問那個數據,有時候還突然發飆:為啥這個數據掉了,怎么沒發現!準備怎么挽救?

我給大家梳理下常見問題:

  • 數據太多,幾乎看不過來;
  • 手上的工作都做不完,數據基本很少看;
  • 數據都有在看,但是不知道重點是啥;
  • 感覺總是老板先發現問題,我們反倒是后知后覺;
  • 數據是任務式看完,但沒啥感覺,問到具體動作,沒有想法;
  • 這些問題,由淺入深,從沒有數據意識,到沒有數據業務重點,最后到數據指導業務策略。

做好數據分類,是高效看數的一步。

教大家兩個緯度看數據,可以非??焖俚貜臄祿蝎@取信息:數據的業務屬性和數據的時效性。

1.?數據的業務屬性

數據的業務屬性,可以分為結果型數據和過程型數據。

1)結果型數據

可以理解為,當前你負責的核心業務指標,比如產品的銷售額、付費會員數、新注冊用戶數、推薦準確率等等

結果型數據,是看得最多的數據。為什么?因為,你的升職加薪很大程度會取決于你的業績結果表現。所以絲毫不能馬虎。

2)過程型數據

有怎么的過程就會推導出怎么樣的結果。過程型的數據,結果型數據的構成部分。過程型的數據,拆解的角度有非常之多。比如上述的銷售額數據(GMV)。

GMV=流量*轉化率*客單價

GMV=a產品GMV+b產品GMV+…+n產品GMV

GMV=a渠道GMV+b渠道GMV+…+n渠道GMV

上述等號(=)右邊,都是過程型數據。過程型數據的拆解,一定程度上根據團隊的組成和管理方式決定的。過程數據,顧名思義要注重過程,所以要注意分析、觀察每一個節點的數據表現。

2.?數據的時效

根據數據產出的時效劃分,大多數有這三種:實時報、小時報、日報,這個比較好理解。

1)實時報

需要實時關注的數據,表明這些數據對業務的及時動作非常有指導意義。

比如:抽獎獎品數據監控、雙11大促流量監控、秒殺數據監控等等,一般在高并發的場景。

2)小時報

數據體現不像實時數據那么著急,但是足夠重要,領導非常關心的。

比如:戰略級重點項目/活動的的流量數據;又比如重點產品的銷售數據。

3)日報

大多數是業務重點指標數據。

包含過程型數和結果型數。這些數據跟前一天的業務動作息息相關。

通過上述兩個緯度的劃分:結果數據要牢記、過程數據分析著看、實時數據實時看、日報數據每日看,基本就八九不離十了。

二、每天看數,至少做好“三看”

通過數據分類,我們了解看數的基本策略,看數有的放矢,那么基本上可以解決看不過來的問題。

那,不知道看數重點,老板總比我們先發現問題的情況,又該怎么解決呢?

我們先來看下,大家日常看數的反應:

  • 有的人看kpi數,每天的反應是:哦~了解了!
  • 而有的人看kpi數據,他會有喜怒哀樂:太贊了,超越目標進度20%;不好了,現在距離進度差太多了,得抓緊。

看數角度,足見思考深度!

那么我們接下來應該從什么樣的角度去看業務數據?為什么要這樣看呢?

我認為,至少需要做好“三看”:

看現狀、看異常、看差異。

1. 看現狀

現狀是對整體大盤數據的監控,對所負責的業務有一個宏觀、全面的了解。在這里,重點需要看:核心指標的完成情況。

完成情況數據,應該包括哪些方面?

  1. 昨日完成數據:核心指標數據、各過程指標的數據;
  2. 距離目標進度:kpi完成數據進度情況(a%),當前時間進度(b%),如果a>b說明,進度還算正常;如果b>a,那就要注意了,要加把勁;給團隊設定一個進度閥值,低于某一個數值,得告警出來。

每日應該完成多少,實際完成多少。當我們增加這個進度的監控指標之后,就更加有感知和方向。

2. 看異常

數據異常帶來的結果,可能會影響用戶的體驗、影響業務指標的完成,甚至有可能會讓人丟掉飯碗。因此,對于異常情況,切莫掉以輕心。

那么應該從哪些角度看呢?

  1. 絕對值:業務的某個模塊數據,以前一直都是非常亮眼的,突然昨天為0了,或者非常低。那就是有異常;
  2. 占比:按照比例情況,如果一個渠道新戶轉化占比一直都是40%左右,昨天變成了4%。也可能有異常;
  3. 系統告警:這種是有明顯的異常提醒的。比如抽獎庫存控制不住超發、服務器掛掉了等等。

多數情況,異常的發現,一般都需要有敏銳的數據洞察能力,需要日常注意多積累,多用心記業務數據情況;同時,看數也要時刻抱著一個懷疑的態度。

3. 看差異

看增長的差異,最常用是:同比、環比的方式。在對比的過程中,注意考慮是否有業務周期性的規律影響、是否有業務重點動作的影響。

看出差異,并不是結束,而是業務分析的開始,分析差異背后的原因,差異的問題,找出解決差異的辦法,這個才是看差異的目的所在!

三、數據指導行動,才是王道

如果說,每天僅僅停留在看數據上,不思考、不行動,那為什么要花時間去看呢?

所以,希望大家能夠非常清楚這一點:看數不是目的,采取行動才是!

  • 通過看現狀數據,了解業務距離目標進度情況,加深對業務認識、摸索總結周期性規律;
  • 通過看異常數據,找到異常的原因所在,及時處理異常,避免業務有資金損失、影響公司聲譽;
  • 通過看差異數據,關注過程指標的差異,找到差異問題的核心,并制定具體的解決方案。

每天看數,并不是僅僅停留在看。而是從了解what,到分析why,再到how,才是一個完整的看數鏈條。

#專欄作家#

行走的大雄,微信公眾號:大雄背起行囊,人人都是產品經理專欄作家。金融產品經理,有多款千萬級產品設計運營經驗,喜歡健身、跑步,專注輸出實戰方法。

本文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

更多精彩內容,請關注人人都是產品經理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 辛苦了

    回復