由人人都是產品經理與騰訊大講堂聯合主辦的2017中國產品經理大會：解碼未來產品經理在深圳寶立方國際博覽中心如期舉行。神策數據CEO，前百度大數據部技術經理@桑文峰 老師主要分享了數據分析的價值、數據分析的四個關鍵環節、數據驅動產品迭代、數據驅動激活和留存、數據驅動的落地。為此，桑老師結合自身的產品經驗和一些經典案例來分析，如何用數據驅動產品決策，且用數據分析促進產品快速地迭代。

分享嘉賓：神策數據CEO，前百度大數據部技術經理桑文峰

以下內容為嘉賓分享實錄，由筆記俠 依據嘉賓分享內容整理，編輯有修改，嘉賓已確認：

我在百度8年，都是做和數據相關的事情，出來創業這兩年還是做數據相關的事情，今天的分享，我講的東西就會偏技術一些。

我們這個峰會的主題是改變，一個是需求的改變，還有一個是自身的改變。我們的能力是需要改變的，而數據分析的能力我認為是大家應該具備的。

一、數據分析的價值

首先，我們來說數據分析的價值。

我把2000年以后的互聯網分為三個階段：

• 2000-2006年，流量時代。這個時代有三大門戶，百度、騰訊、阿里巴巴，這個時候拼流量。
• 2006-2011年，用戶時代。諸如開心、人人、Facebook，這個時候比的是用戶數、月活、日活等。
• 2012年-現在以及未來5-8年，訂單時代。比如12年團購到互聯網+、O2O、互聯網金融，包括直播等。

我們看到一種趨勢：互聯網行業越來越精細化，從開始關注流量到關注用戶到交易，越來越細，越來越需要數據。

那么數據有什么價值呢？我把它歸為兩大方面：

一是數據驅動決策。

比方說做老板，下一步該進軍什么方向，這需要數據；做產品比如產品經理，改版、評估、運營都需要數據；再比如做管理，需要數據進行溝通。假如產品經理之間PK，如果兩邊都有數據支撐，有數據的一方占優勢，那么勝負就顯而易見。

二是數據驅動產品智能。

如用AI去改變這個產品，可以讓產品本身具有一種學習能力。

但我今天要講重點的是：數據如何驅動產品改進和進行產品的迭代？

二、數據分析的四個關鍵環節

我們說要重視數據分析，但真正要做好很有挑戰。

比如，你需要一個數據，但不是直接就能給你看的；數據可能需要找數據工程師統計，也許要一個月出結果，也許一個月都統計不出來；再或者給了你一個宏觀數據，你想分析也分析不了——總會出現各種現實問題耗費時間成本。

理想狀態是：每個業務人員能掌握數據，從底層數據體系去支撐產品分析。

一種產品發展到一個程度就到達一個理想狀態，這個時候再想突破就很難——iPhone從07年到現在進行了很多產品迭代，但是本質上沒多大區別。

作為產品經理，任務都是要解決某個問題。需求確定了，無非是去改產品、解決問題使產品達到理想狀態。

很多產品不只一家在做，誰能贏得市場拼的就是誰先達到理想狀態。這個過程需要考慮的是：如何讓自己的產品迭代更快？有數據是一種更好的方式。這些問題都是常見的情況，我們把它歸結為需求驅動。

我把數據分析分為四個環節：從底向上，依次為數據采集、數據建模、數據分析、指標。

1.數據采集

數據要想做好，數據源很重要。數據分析要考慮：一、如何把數據采集上來？二、如何進行數據分析？

更重要的是如何把底層數據的采集做好？我把它歸結為四個字：“大”“全”“細”“時”。

大：“宏觀全局”；

全和細：“數據搜集更全、更細”；

比如：一個電商產品要分析不同身高的人交易有什么差距，如果沒有把身高這個維度采集下來就沒法分析。因此如何更全、更細地采集下來就很重要。

時： “時效性”。

一個數據一年之后給你，還是下一秒給你，差別很大。比如產品的改版沒有效果，如果知道得很晚就會流失很多用戶。

數據采集有以下三種手段：

• 可視化/全埋點；
• 代碼埋點；
• 導入輔助工具。

2.數據建模

數據采集就是用不同方式將其采集下來之后進行數據建模，所謂建模就是將數據進行重新組織，組織到讓產品經理能看懂。

3.數據分析

數據的分析方法是無窮無盡的，我們把分析方法從兩個角度來看：一個是廣度，一個是深度。

所謂廣度，就是分析一個人、一個群體或者整個群體，是看是什么力度的特征。

所謂深度，是看用戶的行為，關心點擊量、訪問量；或者看用戶的購買操作，以及操作之間的序列關系是怎樣的。這要針對不同分析場景來看哪種分析方法更好，分析方法可以組合使用，而不是只用一種方法就搞定問題。

比如說“開眼”講的一個例子：

朋友圈分享一個視頻，視頻下邊附有下載引導。使用安卓的用戶下載量比較少，接下來對這件事進行多維度分析，通過屏幕的寬和高，還原了場景分析，發現屏幕寬高對這件事有影響——不做多維度分析，就只能從感覺來，卻找不出問題。

我在百度知道時，做問題推薦相關工作，我們嘗試通過待解決問題推薦的方式，來提升回答量。

第一次，基于核心用戶。我們抽取了35萬個核心用戶群做個性化推薦。前后歷時3個多月，結果卻十分令人失望。

因此我們進行了第二次嘗試——基于所有用戶做個性化推薦，而非之前僅針對核心用戶。

后來我們根據用戶的檢索和訪問頁面的標題進行興趣模型訓練，然后抽取每個用戶權重最高的5個興趣詞，當用戶訪問百度知道詳情頁時，我們基于每個用戶的興趣詞做實時搜索，將7～8個待解決的問題放到頁面右側。

這次嘗試效果非常好，新版上線后，百度知道的回答量提升了7.5% 。

4.指標

最后來說指標。

不管底層做的多好，我們常用的還是指標——通過這些指標能更好地表達產品。

我們把產品發展階段歸結為三個階段：

第一個階段就是MVP（最小可行性化產品），MVP是嘗試階段。

第二個階段是增長階段，如何讓數據規模、用戶規模變得更快？

第三個階段是營收階段。

階段性不同，要根據階段確立指標。

我經常跟創業團隊聊，問他們現階段指標是什么。幾個人一起聊，每個人說的都不一樣。

一個企業一個階段的指標應該是聚焦的，只是一個階段換一下。

比如說三只松鼠和keep現階段的主要指標會是一樣的嗎？

可能不一樣。

keep不缺用戶，但是要提高用戶活躍度；三只松鼠可能用戶不夠多，所以要吸引用戶——因為產品不同，用戶不同。

另外一種方法去確定產品指標的方法就是海盜指標法。

2007年提出了這個概念，現在已經10年了，但一點不過時。

一個是用戶觸達，一個是用戶激活，和用戶留存。歸結起來就是三個問題：你的用戶怎么來的？怎么把用戶留下來的？怎么從用戶身上賺到錢的？

三、數據驅動產品迭代

前邊簡單講了一下過程，過程真正落地的挑戰還是非常大的。

接下來看產品迭代：

有一本書叫做《精益創業》，一共講了兩個方面：一個觀點是關于MVP（最小可行化產品）；另外一個核心觀點是把大數據分析引入到產品迭代的思維里邊去。

我們憑感覺，做產品就是想個功能把產品做出來，不斷地給它添加功能——但這要依賴你的天賦，會不斷碰壁。

科學的方法就是把數據分析引入進去，用數據來進行分析。

比如我們發現用戶流失比較大，那我們先把這個問題解決，再上線；上線后再看用戶的流失情況，收集數據看結果。

所以數據分析是一種技能，讓產品的分析更加科學。

舉一個百度知道的例子：

產品經理說每到暑假用戶量就上漲，隨著移動互聯網時代的到來，百度做了一系列APP，每個產品都對應做了一個。

進行數據分析后，發現還是做作業這塊的產品用戶量多；那就從產品迭代角度，讓這個產品更好，也就是百度的理念“best of best”。

新增加了一個按鈕來專門提問，額外增加了20% 到30% 用戶。

于是就單獨做了一個做作業的APP，也就是現在的作業幫。

這就是一個產品經理應該做的：通過數據發現問題，然后來解決問題；數據分析是讓產品分析更加科學的一種方法。

比如我們神策官網做的官網改版，當時產品經理說改版的目的是讓產品的內容豐富或是好看。我說這都不是目的，我是看用戶注冊量。所以我們就是不斷地增加功能，用數據分析，迭代升級，看哪個版本更好。

四、數據驅動用戶激活和留存

用戶來到了你這個產品之后是不是就真的是你的用戶了？

不一定。

一些營銷活動訪問的用戶很多，但是最后真的留存下來的很少。

比如一個電商網站，沒有購買行為算是你的激活用戶嗎？我們更多是看如何將用戶激活和留存。

也就是找到用戶的Aha moment（頓悟的那瞬間），我們就要去想一想：你的用戶激活流程是什么？

當然這里還要注意的是：要將用戶的ID打通。一個用戶從瀏覽到注冊是斷開的，那需要一些技術手段去將這個操作穿起來。

舉個互聯網金融的例子。

用戶安裝后啟動APP時有個歡迎頁，這個歡迎頁在注冊的時候真的有用嗎？如果你自己是用戶，注冊的時候會看嗎？

我們就要用數據來看，如果發現轉化率是有提高的，那我們就改進它讓它注冊轉化率更高。

另外就是加入一些引導語，比如說新手引導語，根據數據來看這些功能有沒有效果，如果有用就去提升它，沒有用我們就不用它。

另外就是留存，比如說復購、次日留存、周留存等，我們要分析通過不同通道來的用戶。

那么，針對留存我們要看什么呢？

第一點要關注留存；第二是提升留存；第三點是利用留存。

為什么關注留存？

我們是做生意的，生意的原則很簡單：在用戶身上收獲的要比投入的多。

如何提升留存？

第一，做一個真實有用的東西；第二是把體驗做好。

你要給用戶帶來價值，產品其實都是有替代性的，你要不斷改進，針對不同產品要用不同手段來提升。

留存做到多好算好？

沒有標準答案，產品不同，留存率有提升就好。

五、數據驅動地落地

最后再說兩句：這個數據驅動是全面的數據驅動，市場里的各個角色都是用大數據的流引入進去，讓一個公司全面、全角色地利用數據驅動。

最后給大家推薦幾本書：

以上就是演講的內容。

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