產(chǎn)品經(jīng)理基本功:如何利用好數(shù)據(jù)
編輯導(dǎo)語(yǔ):對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)是其在工作中經(jīng)常接觸的一大要素。產(chǎn)品經(jīng)理的工作內(nèi)容往往與數(shù)據(jù)息息相關(guān),因此如何利用好數(shù)據(jù),并且具備數(shù)據(jù)思維,是很重要的一件事。本文作者結(jié)合自身的經(jīng)歷,從看什么數(shù)據(jù)、怎么看數(shù)據(jù)、怎么應(yīng)用數(shù)據(jù)三個(gè)方面為我們進(jìn)行了總結(jié)。
上篇文章給大家分享了產(chǎn)品設(shè)計(jì)相關(guān)的基本功,產(chǎn)品設(shè)計(jì)完成后緊接著就需要設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、測(cè)試相關(guān)人員支持落地上線(xiàn)。
除此之外,產(chǎn)品經(jīng)理平時(shí)還需持續(xù)關(guān)注業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)情況,避免出現(xiàn)異常,或者尋找業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)。利用數(shù)據(jù)的場(chǎng)景太多了,那么產(chǎn)品經(jīng)理該如何利用好數(shù)據(jù)呢?小狐下面將進(jìn)行分享。
一、看什么數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)分析之前,首先要確定,你的業(yè)務(wù)需要看什么數(shù)據(jù)?
老套路,根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo),按用戶(hù)路徑拆解數(shù)據(jù):
所以我們需要看用戶(hù)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù):
- 用戶(hù)數(shù)據(jù):包括基本屬性,例如性別、年齡、地域等;APP客群分類(lèi),例如按活躍度劃分的客群,有新戶(hù)、活躍戶(hù)、忠誠(chéng)戶(hù)、流失戶(hù)等;
- 行為數(shù)據(jù):用戶(hù)操作關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的行為數(shù)據(jù),例如借貸產(chǎn)品的進(jìn)件、借款、還款,這三類(lèi)行為還能詳細(xì)拆解;
- 結(jié)果數(shù)據(jù):行為數(shù)據(jù)是過(guò)程數(shù)據(jù),所以還需要看結(jié)果數(shù)據(jù)。還是以借貸產(chǎn)品舉例,進(jìn)件后授信成功、發(fā)起借款后借款成功、發(fā)起還款后還款成功,都算是結(jié)果數(shù)據(jù)。
二、怎么看數(shù)據(jù)
1. 用戶(hù)數(shù)據(jù)
以用戶(hù)行為和結(jié)果為基礎(chǔ),分析某個(gè)關(guān)鍵行為或結(jié)果數(shù)據(jù)的用戶(hù)屬性分布、客群分類(lèi)分布,從而知道我們的關(guān)鍵用戶(hù)是哪些,方便以后的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。
例如借貸產(chǎn)品的會(huì)員服務(wù),以開(kāi)通會(huì)員為指標(biāo),拆解客群分布。
拆解后發(fā)現(xiàn),購(gòu)買(mǎi)會(huì)員最多的是授信通過(guò)戶(hù)、其次是授信拒絕戶(hù)、最低的是未授信用戶(hù)。那么后續(xù)的會(huì)員業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng),可以圍繞這三個(gè)客群進(jìn)行,提供差異化服務(wù)。
2. 行為數(shù)據(jù)
1)量級(jí)和細(xì)分
量級(jí)很好理解,即要知道某些關(guān)鍵操作的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),做到心里有數(shù)。
細(xì)分即是指按照事件屬性,拆解轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。
以會(huì)員業(yè)務(wù)為例子:用戶(hù)打開(kāi)會(huì)員未開(kāi)通頁(yè)是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。如果想要提高這個(gè)指標(biāo),除了加大投放,還有一個(gè)方法是看未開(kāi)通頁(yè)打開(kāi)的入口細(xì)分效率。根據(jù)每個(gè)入口效率去做差異化優(yōu)化,這就是細(xì)分的作用。
2)轉(zhuǎn)化效率
轉(zhuǎn)化效率通俗點(diǎn)理解,就是看用戶(hù)行為操作的每一步轉(zhuǎn)化率。作用主要是根據(jù)轉(zhuǎn)化漏損情況,去分析漏損原因,從而得出優(yōu)化方案,非常通用的數(shù)據(jù)分析手段。
3)行為間隔、頻率、時(shí)間點(diǎn)
了解用戶(hù)關(guān)鍵行為的間隔、頻率、時(shí)間點(diǎn),我們則可以知道用戶(hù)行為習(xí)慣,從而更方便去做提升。例如用戶(hù)的平均借款間隔周期是30天,那我們可以每隔30天提醒他借款、或者提供每月預(yù)約借款服務(wù),提升交易率。
例如用戶(hù)借款集中時(shí)間是每月月初、工作日早上10-11點(diǎn),我們則可以在該時(shí)間做相關(guān)促動(dòng),轉(zhuǎn)化效果可能是最好的。
4)用戶(hù)持續(xù)參與度
了解用戶(hù)持續(xù)參與度,是看某個(gè)功能對(duì)用戶(hù)有沒(méi)有長(zhǎng)期價(jià)值。從而判斷某個(gè)業(yè)務(wù)是否值得繼續(xù)做,或者增加其他業(yè)務(wù)互補(bǔ),或者該怎么去提高持續(xù)參與度等。分析用戶(hù)持續(xù)參與度,實(shí)際上就是分析功能留存。
3. 結(jié)果數(shù)據(jù)
量級(jí)和細(xì)分、轉(zhuǎn)化效率同行為數(shù)據(jù),這里不再贅述。
三、怎么應(yīng)用數(shù)據(jù)
1. 業(yè)務(wù)迭代效果評(píng)估
即根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo),利用新舊版本的數(shù)據(jù)對(duì)比,得出新版本數(shù)據(jù)結(jié)論。如果結(jié)論是新版效果更好,那下一步可以繼續(xù)優(yōu)化新版;如果結(jié)論是舊版效果更好,那新版可以下線(xiàn)了,同時(shí)得出經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
筆者有寫(xiě)過(guò)新功能上線(xiàn)驗(yàn)收的方法論,大家可點(diǎn)擊查看《新功能如何做數(shù)據(jù)驗(yàn)收》
2. 尋找業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)
業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的通用套路是:建立業(yè)務(wù)目標(biāo)–挖掘用戶(hù)需求–滿(mǎn)足用戶(hù)需求–實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。其中,挖掘用戶(hù)需求是很關(guān)鍵的一步,同時(shí)跟數(shù)據(jù)的關(guān)系很大。
從正向看,我們需要知道用戶(hù)的行為習(xí)慣及偏好,所以需要去分析用戶(hù)留存等相關(guān)數(shù)據(jù);從反向看,我們需要知道用戶(hù)在哪一步流失了,什么原因?qū)е铝魇?,所以需要去分析用?hù)轉(zhuǎn)化漏損數(shù)據(jù),最終找到增長(zhǎng)點(diǎn)。
3. 異常情況找原因
這種情況很常見(jiàn),比如某個(gè)業(yè)務(wù)的收入同比上周突然跌了,我們就要立馬去找原因。根據(jù)經(jīng)驗(yàn),一般可以從以下四個(gè)方面去找原因:
- 市場(chǎng)投放:從流量源頭看,市場(chǎng)投放是不是減少了?此時(shí)可以看市場(chǎng)投放的注冊(cè)數(shù)據(jù);
- 運(yùn)營(yíng)活動(dòng):從運(yùn)營(yíng)層面看,最近運(yùn)營(yíng)活動(dòng)是不是減少了?此時(shí)可以看運(yùn)營(yíng)活動(dòng)數(shù)據(jù);
- 產(chǎn)品迭代:從產(chǎn)品層面看,最近是不是上線(xiàn)了新功能,導(dǎo)致收入降低了?此時(shí)可以看跟收入相關(guān)的數(shù)據(jù);
- 技術(shù)原因:從技術(shù)層面看,是不是出現(xiàn)了技術(shù)bug,導(dǎo)致用戶(hù)付款出現(xiàn)了問(wèn)題?此時(shí)可以看支付失敗相關(guān)數(shù)據(jù)。
4. 數(shù)據(jù)輔助產(chǎn)品決策
我們?cè)谂袛嘈枨髢r(jià)值時(shí),通常要知道目標(biāo)用戶(hù)量級(jí)有多大、轉(zhuǎn)化率提升空間有多大。這些都需要借助數(shù)據(jù)才能得出結(jié)論,從而決定需求優(yōu)先級(jí)。
作者:狐檬,具有千萬(wàn)級(jí)互金產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn);微信公眾號(hào):小狐學(xué)產(chǎn)品
本文由 @狐檬 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載
題圖來(lái)自Unsplash,基于CC0協(xié)議
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