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本文作者以Airbnb為例，簡單地講一下自己數據分析的經驗。enjoy~

以下是Airbnb結構圖：

如上圖所示，Airbnb的頁面局部流程可簡單分為這樣的結構，取每一個界面的英文首字母簡稱。接下來進行分析：

• 一般重心以提高D（商品詳情頁，以下均為簡寫）界面的UV為主，如果D到O的轉化率較低，那么問題是出在D界面，可能是商品不好，或描述不好……
• 一般從O界面到付款的轉化率都比較高，所以就不再展開說明了。一般這里的轉化率都會在65%以上，若是低于65%，那么就有必要進行優化
• “D的總UV” = “L到D的UV” + “G到D的UV”
• “L的轉化率” =“L到D的UV” 除以 “L的總UV” 還可以進一步跟蹤，L這部分的流量到O界面的轉化率如何
• “G的轉化率” =“G到D的UV” 除以 “G的總UV” 還可以進一步跟蹤，G這部分的流量到O界面的轉化率如何
• “H到L的轉化率” = “L的總UV” 除以 “H的總UV”
• “H到S的轉化率” = “S的總UV” 除以 “H的總UV”
• 為了便于理解，整體的數據會呈現如以下的漏斗模型的結構：

• 以提高D的UV為重心，觀察H、L、S、G界面中每一個界面的數據，每一個界面之間的轉化率，包括其最終的下單率。可以有針對性的進行迭代。
• 每一個界面的UV高低、每一個轉化率的高低，都可以基于業務的進行分析。用戶為什么在這個界面流失多？是沒有找到他想要的東西嗎？或者找起來很困難？或者首屏的產品不夠吸引人？首屏的內容用戶看不懂？。。。
• 一般來說，減少層級關系，能減少中間損失，提高轉化率。中間少了一個界面，就能讓流量直接到下一個界面。所以電商類的產品尤其要注意用最少的界面來完成整個交易。
• 首頁的流量是最多的，而用戶的需求是最不明確的。此時，應以最大限度的覆蓋用戶的功能為主，以致最大化的命中用戶的需求。一般來說，首頁的功能模塊是最多的，是最難設計的，也是需要花的時間最多的！
• 電商類產品以提高轉化率，達成最終售賣為重心。知道了每一個界面每一個模塊的轉化率，有針對性的進行優化設計。同時為了快速積累經驗，可以經常觀察同行業競品的設計，想辦法得到對方的數據。如果他們的產品設計數據比較好，那么我可以借鑒，如何數據不好，那我們就引以為戒。

（以上數據均為虛擬的假設數據，不是真實數據）

一般情況下，我會對每一個界面中的每一個可跳轉的模塊，做一個如上圖是數據圖示：

• 可以方便直觀的看到每一個模塊的轉化率，易于發現問題，有針對性的對流量不好的模塊進行再設計
• 一般至少取5天的平均值，單日的數據誤差太大
• 一般取UV作為參考，因為PV在轉化率方面意義不大
• 觀察哪一個模塊數據高，增強拓展數據好的模塊，弱化縮小數據差的模塊。具體情況還要根據詳細的業務邏輯進行分析。
• 對于新產品，修改模塊的布局，對數據提升較大大；對于成熟產品，修改模塊的布局，對數據提升不大，或者說成熟產品的數據本身已經很高，很難再往上提升，同時用戶已經習慣了這樣的布局，改變是很難被接受的。
• 對于成熟型產品，要對數據要進行更加的細化。比如用戶都是怎樣的群體，來自什么地區，各自的需求是什么，根據不同用戶的不同需求進行相應的優化。

然后，有了以上的這些作為基礎，以此展開更加深入的分析：

• 基于對自己的“業務”的了解，對自己的“用戶”的了解，來分析為什么數據會呈現這個樣子?？梢源竽懙牟聹y，然后再通過數據來驗證自己的猜測是否正確。分析用戶深層次的動機，這往往是最有用的，也是最難的。
• 通過以上這些分析，你一定會發現很多很多需求，但別著急做，把所有的需求整理起來。有些需求可以整合到一個需求里，一次性解決多個問題；有些需求，沒有必要做；有些需求只要用極少的成本就能帶來很大的收益。
• 對每一個需求能帶來的數據提升進行有依據的預測，根據預測的數據分值從高到低，安排優先級，優先做對產品影響最大的需求。

寫在最后的話

進行任何的產品設計，都應該是有數據支持、有理論依據、有正確的邏輯推導的，絕不該是憑空瞎想，或者拍大腿武斷的做決定。

具體的業務需要具體的去分析，經驗分享是學方法不是學結果。

做產品需要積累。剛開始的時候會很難，但你對自己的產品越了解，對業務越熟悉，做起來就會越容易，決定也會越來越正確。所以，不推薦產品同學頻繁跳槽，最好是能夠從一個產品的立項，從第一個用戶到獲得了10W用戶，再做到成熟穩定… 以此完整了解一個產品的生命周期。

沒有人任何的決定都是正確的，沒有任何的產品每一次的改版都是成功的，喬布斯、張小龍都不例外。我們的努力是為了往成功的方向上走，每一次的嘗試與挫折都會讓我們離成功更近一步。

最后，祝大家都把產品做的越來越好！

本文由 @小和 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 Pixabay，基于 CC0 協議