如何理解“數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品”?

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現(xiàn)在,越來越多的公司以數(shù)據(jù)來驅(qū)動產(chǎn)品進(jìn)行迭代,從中我們可以看出數(shù)據(jù)的重要性。

在產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作中,往往會與各種數(shù)據(jù)打交道,而越來越多的公司現(xiàn)在也都在以數(shù)據(jù)來驅(qū)動產(chǎn)品進(jìn)行迭代。無論是新功能也好,老功能優(yōu)化也罷,都離不開數(shù)據(jù)。

今天就和大家聊聊我對數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品迭代的理解:

定目標(biāo)

無論是部門還是項(xiàng)目,在做產(chǎn)品工作的時候,都需要有一個非常明確的目標(biāo),比如我所做的是招聘業(yè)務(wù),那么我的目標(biāo)就是用戶簡歷數(shù)、用戶報(bào)名職位的轉(zhuǎn)化率等。這些目標(biāo)一方面是方向,指引我工作時的重心;另一方面是KPI,量化我的工作成功。

在定目標(biāo)時,對于一個全新的業(yè)務(wù)或者產(chǎn)品,我們沒有已有數(shù)據(jù)做參考的時候,我們可以去參考同類競品,然后去估算一下我們努努力,也許可以達(dá)到的數(shù)據(jù)。

這個數(shù)據(jù)具體取什么,也很重要。一般都會取你所負(fù)責(zé)項(xiàng)目對公司、對業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)最突出的地方。

比如我負(fù)責(zé)的招聘產(chǎn)品,本質(zhì)上是對流量的轉(zhuǎn)化,那我們的目標(biāo)可能就會定為xx轉(zhuǎn)化率;比如銷售,本質(zhì)上是收入,那目標(biāo)可能就是銷售額。

目標(biāo)一旦明確后,產(chǎn)品經(jīng)理所做的工作,就會朝著這個目標(biāo)去努力思考,自然效果就會更加聚焦,結(jié)果也可以量化。

產(chǎn)品迭代

在做需求、設(shè)計(jì)產(chǎn)品時,我首先思考的是這個改動是要達(dá)成什么樣的目標(biāo):提升轉(zhuǎn)化率?優(yōu)化用戶體驗(yàn)?或是增長某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)?

在明確了目標(biāo)后,我再去思考如何改動會提升相關(guān)數(shù)據(jù)。

比如強(qiáng)制用戶注冊登錄,是否可以提高用戶注冊數(shù)?是否會影響新用戶的留存率等。我可能在上線前做出一系列假設(shè),這些假設(shè)在沒有看到數(shù)據(jù)前,都只是推斷,并不能反映用戶的真實(shí)行為。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品迭代速度快,主要原因是通過小步快跑的迭代方式,可以反復(fù)的試錯,糾正,優(yōu)化。保證始終是朝著好的方向嘗試著。

如果是大的功能,在上線后,我會觀察整體的各項(xiàng)指標(biāo)是否發(fā)生了變化。如果發(fā)生了變化,是否是因?yàn)檫@個功能引起的。

如果數(shù)據(jù)變好了,說明印證了我們的猜想,符合我們的預(yù)期;如果數(shù)據(jù)不好 ,就要進(jìn)一步細(xì)化數(shù)據(jù),定位原因,再次進(jìn)行優(yōu)化,直到我們得出明確結(jié)論。

A/B測試

A/B測試,通俗講就是同時上線A方案和B方案,觀察2個方案的數(shù)據(jù)好壞,從而決定使用哪個方案。這是最常見的數(shù)據(jù)驅(qū)動手段,由于它可以控制除改動點(diǎn)之外的其他變量,因此它的對比比較客觀,結(jié)論也會非常準(zhǔn)確。這里我講一下關(guān)于A/B測試的流程。

有很多提供A/B測試的第三方服務(wù)。在App內(nèi)接入它的sdk后,我們就可以在App啟動時調(diào)用sdk,實(shí)現(xiàn)AB分組。它會均勻的將用戶進(jìn)行AB分組,比如啟動App有100個用戶,它會隨機(jī)將50個用戶劃為A方案,另外50個用戶劃為B方案。

這樣對于AB兩組用戶,他們在相同時間,相同版本,看到的內(nèi)容是不一樣的,通過埋點(diǎn)觀察兩組試驗(yàn)數(shù)據(jù),就可以很明顯的對比出這兩個方案的優(yōu)劣勢。從而幫助我們選擇好的方案。

當(dāng)然,在AB實(shí)驗(yàn)中,我們可以控制流量的分配,避免改動對所有用戶產(chǎn)生影響,降低風(fēng)險。

一般在做A/B的時候,基本流程是這樣子的:

數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品的思路

AB測試可以對比舊版方案、新版1方案、新版2方案,同時在線上運(yùn)營多個方案。既可以優(yōu)中取優(yōu),又可以新舊對比。通過數(shù)據(jù)來決定使用哪個方案就OK了。

據(jù)說頭條曾經(jīng)一個版本中同時跑著幾十個AB測試,可見數(shù)據(jù)驅(qū)動的威力以及AB測試的重要性。

日常數(shù)據(jù)監(jiān)控

作為用戶端產(chǎn)品,平時也會做過用戶訪談,會和用戶聊天,了解用戶的真實(shí)訴求。但是在實(shí)際工作中,這樣的機(jī)會并不算多,大部分時間是悶頭做需求,這時候,就體現(xiàn)出了數(shù)據(jù)驅(qū)動的重要性。

對于C端產(chǎn)品來說,數(shù)據(jù)其實(shí)是用戶行為的真實(shí)反饋。用戶在產(chǎn)品上的大部分行為,并不會直接告訴你,但是通過數(shù)據(jù),我們可以分析用戶的使用路徑,需求的滿足程度,從而衡量產(chǎn)品的價值。

我每天來公司第一件事,是檢查昨日的APP核心指標(biāo)數(shù)據(jù),看是否有異常。這個工作平時很簡單,但一旦發(fā)生異常,就需要盡快定位原因。

一般轉(zhuǎn)化率相關(guān)的數(shù)據(jù)波動在上下2%以內(nèi)是可以接受的,但如果差距過大,就需要排查原因。排查的思路一般是:

  1. 數(shù)據(jù)是否有誤,可以聯(lián)合多個指標(biāo)即可快速確認(rèn),如無誤,就要分析原因
  2. 最近是否有發(fā)版,是否是因?yàn)榘姹局械母膭釉斐傻挠脩粜袨樽兓?/li>
  3. 是否是因?yàn)橛脩舢嬒褡兞?,和市場投放渠道是否有關(guān),分渠道看具體數(shù)據(jù),確認(rèn)異常數(shù)據(jù)的渠道來源
  4. 和新老用戶是否有關(guān)系,分新老用戶觀察數(shù)據(jù),定位改動點(diǎn)
  5. 和運(yùn)營活動是否有關(guān),和運(yùn)營部門溝通,確認(rèn)最近的運(yùn)營內(nèi)容改動

基本通過以上幾個角度,就可以定位出問題原因。這個工作雖然平時很簡單,但若遇到問題,就需要你的數(shù)據(jù)分析能力以及經(jīng)驗(yàn)來快速確認(rèn)問題,從而修復(fù)。

總結(jié)

數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品,不僅僅是產(chǎn)品的工作方法,也是一個公司的風(fēng)格。一般技術(shù)型驅(qū)動的公司,都會尤為看重?cái)?shù)據(jù)。在這一年中,我所學(xué)到的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法也在逐漸完善,也越來越受用這種思維方式和工作習(xí)慣。

當(dāng)然,僅僅靠數(shù)據(jù)驅(qū)動,也會陷入一些盲區(qū),畢竟數(shù)據(jù)是死的,它反映的只是客觀事實(shí)。正如張小龍所說“善良比聰明更重要”,如果一味追求數(shù)據(jù)的好看,也會與初衷背道而馳。

因此,如何尋找一個平衡點(diǎn)呢?

#專欄作家#

王偉華,微信公眾號:夜漫產(chǎn)品(learnerwwh),一只略帶文藝情懷的產(chǎn)品汪,擅長社交,資訊領(lǐng)域產(chǎn)品,心理學(xué)愛好者,目前正處于知識體系搭建階段。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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