除了PV、UV,產品經理還應該知道這三大數據指標
一、PM必須要知道的三大數據指標
作者技術出身,從數據組成的角度來說,一個完整的閉環數據源包括三部分:
- 用戶行為數據;
- 服務端日志數據;
- 實際交易數據。
其中,實際交易數據會經常被存儲在離線數據庫中,并通過 ETL 來獲取分析。而用戶行為數據和服務端日志數據很多時候都是近似的。最近幾年發展最快的是前端,每個月都會有新的東西出來;整體趨勢是往單頁應用發展,追求更好的用戶體驗。
所以從產品經理角度來說,我們需要知道屏幕前的人是怎么使用我們的產品的,洞悉用戶行為背后的規律,發掘用戶價值。
作者去年開始新的創業歷程,分析總結了幾百家企業的數據分析需求,大致可以分為三個數據指標或者場景:渠道、轉化和留存。
渠道衡量和優化
很多產品經理或者運營人員都有過這樣的經歷:公司做了一次線上促銷,發表了一篇軟文,買了很多搜索關鍵詞(SEM),但是如何衡量這些活動的效果。你是否知道用戶是從那幾個渠道來訪問你的網頁或者下載你的APP;不同渠道來的用戶有哪些差異;如何用最少的錢在不同的渠道上辦最有效的事情。
提升轉化率
產品經理最常見(沒有之一)的一個問題:注冊?。?!
用戶的注冊流程是否順暢?激活步驟是否合理?運營拉過來的流量,是否轉化為注冊用戶。再細一點,每一步的轉化率是多少?沒轉化的用戶去哪里了?如何優化注冊或者購買的流程?
提高留存率
先舉幾個硅谷前沿公司的案例。
社交網絡公司LinkedIn(領英)發現:在第一周增加5個社交好友后,這類用戶的留存度非常高。Dropbox(一家云存儲公司)發現在第一周安裝兩個以上操作系統的用戶留存度非常高。Facebook和Twitter也通過讓新用戶添加好友的方式提升用戶的留存。這里面的5(個社交好友)、2(個操作系統)等等就是這些產品留存的魔法數字。
作為產品經理,你肯定希望用戶留下來,那么你是否知道你產品留存的魔法數字呢?對于提升用戶留存,你是否有好的辦法?
二. PM需要警惕的虛榮指標
產品經理做數據分析,歸根結底都是為了用戶服務的。所以我們需要建立一套基于用戶行為的數據分析體系,了解用戶是誰?用戶都做了什么?不同用戶之間的差異等等。產品經理只有明白了“是什么”,才能搞懂“為什么”,進而優化產品設計。
數據分析是一個長時間優化的過程,需要我們持續監測各項指標變化。在這個過程中,產品經理需要警惕一類虛榮指標:即PV、UV等概覽性指標。這類指標就算很大,也沒法很好的指導我們具體的工作,還容易給人帶來誤導。
而我們需要關注的用戶行為數據指標,包括我們上面介紹的用戶獲?。ㄇ溃?、用戶激活(激活)、用戶留存(留存)等等。只有了解到這些指標,才能優化我們的產品設計; 所以這些指標也叫做 Actionable Metric(可執行指標),這也是用戶行為數據的魅力。
三、案例解釋:用戶行為數據分析的基本流程
確定了具體的數據指標后,我們開始分析用戶行為數據,那么該如何操作呢?我們以一個產品經理常見的場景——網頁注冊轉化率過低——為例,對用戶行為數據分析的流程進行詳細介紹。
第一步:明確你的分析場景,確定具體的目標
在這個案例中,網頁的注冊轉化率過低,那么我們的目標就是提升注冊轉化率;為例提升注冊轉化率,我們需要知道到底是哪一步擋住了用戶注冊。
第二步:規劃一下你需要那些數據來支持你的分析
比如對于之前的目標,我們需要拆解從進入注冊頁面到完成注冊的每一個步驟的數據,每一次輸入的數據,同時,完成或者未成為這些步驟的所有用戶的特征數據。
第三步:讓工程師幫忙采集數據
一般這個時候,產品經理和工程師們就開始進入撕X節奏了,理由可能是:太忙,你這個數據收集起來有意義嗎?一定需要這些數據嘛,你再想想?好的,提個工單,排期到下下下個月。收集每一個注冊頁面的數據,需要工程師在每一個注冊頁面或者按鈕下面埋點來收集說句。同時還要調取不同類別客戶的基本屬性(IP來源、電腦系統、屏幕大小、瀏覽器版本、客戶會員登記、客戶職務等等各種可能涉及到的信息)數據,怪不得程序員嫌煩。(作為工程師,作者深有體會)
第四步:評估和分析數據
這一步和產品經理的數據分析能力息息相關,懂數據分析的PM可以自行完成這些工作;不懂數據分析的PM可能要求數據分析師幫忙了。對于注冊轉化率過低的案例,一般是做個轉化環節的漏斗分析,通過不同環節的漏斗大小來分析問題出在那里。
第五步:給出優化方案
通過數據分析來發現問題,然后提出解決問題的方案。例如發現某一個頁面填寫的注冊信息過多,導致很多用戶放棄,那就需要簡化這個頁面。
第六步:就是確定方案的負責人
如果是BUG,產品經理可能要和程序員開始新一輪的交戰。如果是設計的問題,產品需要和交互等交流,交流完再和程序員撕。
第七步:評估實施新方案的效果,并持續優化
這是一個不斷優化的過程,需要日復一日,持續監測和改進。
作者:GrowingIO葉玎玎
本文由 @GrowingIO 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。
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