如何利用數據驅動產品形成閉環?

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通過自己這段時間接觸數據比較多,簡單分享一下自己對于數據驅動產品形成閉環的了解,本文僅作為分享沉淀。

每一次優化、迭代都是為了更好的讓產品形成閉環。更好的留住用戶、打造一個完整的產品。

什么是數據?

數據就是數值,也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種,最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用于科學研究、設計、查證等。

那什么是互聯網產品數據呢?

  1. 產品的流量(UV、PV等);
  2. 產品的價值提現(功能價值、商業價值等);
  3. 產品的生命力;
  4. ROI、KPI的根據;
  5. 起因、經過、結果。

而互聯網產品數據在不同產品類型有著不同的定義和指標,但是所有的互聯網產品數據都將朝著一個共同的方向——驅動產品加速形成閉環。

互聯網產品閉環

我個人最簡單粗暴的理解是:用戶——轉化——反饋——用戶。

但是對不同的產品形態有不同的閉環,如最常見的用戶增長閉環、支付閉環、商業閉環、頁面跳轉閉環等等,這些都是比較小范圍,而較大的閉環可以說是生態鏈了。

數據驅動產品形成閉環的7大循環

數據分析

互聯網產品數據分析的4個步驟

  1. 有多少訪客訪問?訪客的用戶畫像是怎樣的?
  2. 訪客的渠道來源,每個渠道帶來什么效果?
  3. 訪客的參與深度是如何?
  4. 訪客最終有沒有轉化,轉化漏斗是否順暢?

最后再利用工具:百度移動應用統計、騰訊mta移動統計、諸葛、友盟+、Google Analytics等。

比如:某個產品通過觀察上周的數據發現周四當天數據增長特別驚人。這個時候我們不能只是高興一下就好了,而是需要對這個驚人的數據進行分析。

因為我們需要知道為什么出現這種情況,是否可以借助這次增長下一次再次復用?

主要通過以下五個維度進行分析:

  1. 產品:是否有新功能上線、出現bug;
  2. 運營:是否統計錯誤;
  3. 市場:是否有做宣傳;
  4. 技術:是否埋點、數據傳輸問題;
  5. 其他:是否特殊日子、新增來源渠道。

發現問題、需求

比如:某個APP在各大渠道上線后,我們發現A、B渠道的下載用戶特別多,注冊用戶也正常,但是到了進入應用的流程轉化率驟降。通過排查、重現找到原因是因為部分設備不兼容,而剛好A、B渠道該部分設備最多。

再比如:某產品在1.0版本的時候是以工具產品作為定位的。但是上線了社交功能后,發現用戶體量不斷上升的這個問題。

從上線新功能后的數據來看用戶增長的主要原因:社交功能的出現,從而發現了產品的潛在需求——社交功能。

至于如何體現社交功能就在后期的步驟中。

確定指標

什么是確定指標?

對于發現問題,我們可以確定的是將問題數據拉高/低,還是回到正常的趨勢。當然還會從偏高異常數據中發現一些額外的潛在需求,這個時候我們需要分析需求找到解決需求的方案。

TIP:指標并不是傳統意義上的數值指標,很可能是一個試錯的假想??焖僭囧e是現在互聯網快速更新迭代的一種自我校正的方法,試錯往往是無法用數值來均衡的,只有通過實際產生的數據進行對比才能夠驗證自己的假想。

在第一個問題中,AB渠道的用戶安裝量很高,但是進入應用就出現了bug。這個時候我們就要確定一個指標,假設將原來的50%轉化率提升到80%(當然這個80%是相對于其他正常渠道進行對比后定下的),而這個80%就是我們確定下的指標。

第二個問題提到的某工具產品上線輕社交功能后發現,輕社交功能帶來的流量明顯是優于純工具的。這個時候我們需要確定兩個指標,一個側重社交功能,另一個則是側重純工具功能。也就是進行產品的A/Btest。

TIP:為什么還要進行A/Btest,我們不排除上線輕社交的功能是因為偶然的因素帶來的流量,有可能輕社交僅僅是輔助工具,是否能夠成為核心還需要在進行回歸數據驗證。那么這個時候的指標便是加速試錯驗證我們的假想。

產品設計

回到第一個問題中,我們需要提升80%的轉化率。我們已經找到了問題的所在是兼容問題,那么我們接下來便是從機型設備進行處理,并且得出相關的解決方案。

這里的方案比較偏向于技術方面,對于產品側可能更多的是偏向于方案的決策和取舍。

而第二個問題產品進行不同功能的A/Btest是比較常見的,我們只需要在A/B分別設計不一樣的功能,將其分別投向2個不同的渠道或者嵌入不同的鏈接等等方法,只要能夠在后期區分兩者的數據即可。

又比如:對于活動類型,根據活動的指標KPI進行任務的拆解來設計活動的方案。

開發測試

在產品(功能)設計后,接下來的步驟便是到開發測試環節。這里需要注意的是將設計的細節盡可能的提現在需求中,避免因為細節問題導致不斷翻工,投入的成本又超出預期了。

最理想的狀態如下圖所示:

產品上線

  1. 觀察數據:上線后我們通常都是通過看數據的變化來發現問題;
  2. 提取數據:提取某段時間內的數據,比如次日數據,如果數據呈現正常則可將提取的時間再長一點。如果還是一樣則可能需要對數據進行分析;
  3. 分析數據:對提取后的數據進行分析,通過對近期數據進行對比分析數據是否正常增長還是異常;
  4. 調整數據:如果發現數據不對勁則可以采取特定的計劃進行調整,當然這種調整可能涉及到功能性或者設計樣式上,對于小的調整可以盡快重新部署上線再觀看數據的趨勢。

當然太大的調整就需要回歸到產品設計的步驟,這是相當浪費時間,有時候也是無法避免的。

TIP:在這里分析數據后我們還需要進行適當的策略調整,以保證滿足我們之前確定的指標。這里的調整數據并不是回歸驗證,因為我們不可能讓數據增長到幾個月甚至1年時間再來分析,這樣不利于我們后面的回歸數據驗證。我們應該挑某段時間最合適的數據進行抽樣分析,當然我們不是專業的數據分析師,但是我們能夠結合產品自身以及客觀數據的增長來判斷即可。

回歸驗證

  • 決策是對的,我們接下來要做的就是深入并且不斷完善和優化,驅動產品形成閉環;
  • 決策是錯的,我們接下來要做的就是回到第一步數據分析,換一個方向進行試錯;
  • 決策不明顯,我們接下來要做的是持續觀察的同時做好B計劃,通過運營、市場、功能上來驗證我們的決策,再判斷決策是否正確,并且適時做好放棄的準備。

再次回歸到我們第一個下載問題中,如果決策是對的,這次數據將會發現轉化率>50%。從閉環角度來講我們是解決了體驗→反饋的問題,將不斷引流,從而行成一個用戶增長的閉環。

而第二個問題中,同樣如果我們決策是對的,我們會發現做了社交功能后,用戶增長也是不斷提升,同樣讓產品形成一個用戶增長的閉環。

產品閉環會有很多種,這里只是舉例最常見的用戶增長閉環,比如:還有支付閉環、功能閉環、商業閉環等等,都是可以通過數據驅動產品形成閉環的。

最后雖然我們說的是利用數據驅動產品形成閉環,我們需要注意的是數據驅動不變的是產品發展的大方向,一切產品的誕生離不開市場調研,不能脫離一開始的市場調研轉戰另一個領域。

比如:你今天做了個工具、通過數據驗證將工具馬上改為社交,發現又不行再改為UGC等等。這樣都是違背了當初的定位,定位只能通過升華,而不能改變。

文章純屬個人總結的拙見,如有不妥請指正。

 

本文由 @Randy俊 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 pexels,基于CC0協議

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評論
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  1. 請問功能性產品,基于硬件的。這類產品,我們應該側重于產品功能還是在商業模式打造上下功夫呢?

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    1. 從我認知角度,作為產品肯定是打磨產品功能了。商業模式上面的打造應該是公司層面決策,但是這些都是大公司的。小公司和創業公司可能PM更關注商業價值上,產品快速變現是每個PM都想得到的商業價值。
      主要是看你目前的公司階段和產品發展階段來決定側重點在哪一點。

      來自廣東 回復
  2. 請問 文中的rlo是指rol么?

    來自廣東 回復
    1. 恭喜你?;卮鹫_。。竟然沒發現 ?

      來自廣東 回復
  3. 一直在路上,一直在學習,希望早日蛻變。

    來自浙江 回復
    1. 謝謝 ? 一起加油

      來自廣東 回復
  4. 一直想轉型做數據類產品經理,現在給甲方做產品,需求是甲方提,運營不要管,數據也沒有,幾乎淪為原型設計工具。

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    1. 咱兩處境一樣,雖然是自己的產品,但基本沒有產品經理可發揮的地方。無盡的畫原型、

      來自廣東 回復
    2. 自己家的產品,為什么沒有發揮的地方呢?

      來自浙江 回復
    3. 我可以理解為這類PM都是外包型的。有個優勢接觸的類型多,但是從0-1的過程是缺失的,比如運營、市場都是無法接觸的。身邊很多同行都是這樣。但是我覺得對需求調研和原型設計已經沉淀夠就該跳槽了。=。= ??

      來自廣東 回復
    4. 我做個性化定制的。需求基本由甲方定,無非就是在目前的基礎上增加或優化什么功能(我們公司有自己的公版app)。說到需求調研和原型,沒什么方法。需求調研,就是看下競品上了什么功能,覺得好的功能就抄過來,做推廣。 原型呢,交互做的很簡單,經常就是找幾個截圖,加些熱區或動態面板就完成了。 其他就是跟客戶,UI,開發,測試的溝通了。 發揮空間太少了,時刻在想跳槽,就是跳不出去。

      來自浙江 回復
    5. 那么最好的辦法是跳槽去一家甲方公司,既可以學習,也可以有機會轉數據分析

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    6. 我就希望能跳一家有自己產品,或 TO C 的公司,讓自己發揮的空間大點,這樣進步快。

      來自浙江 回復