在互聯(lián)網(wǎng)的下半場，不斷精細(xì)化運(yùn)營的背景下逞泄，產(chǎn)品經(jīng)理不再是單純的靠感覺來做產(chǎn)品患整，更需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)的意識，能以數(shù)據(jù)為依歸喷众，來不斷改善產(chǎn)品各谚。
不同于公司專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，產(chǎn)品經(jīng)理更多的可以從用戶到千、業(yè)務(wù)的層面去看待數(shù)據(jù)昌渤，去更快更透徹的去尋找數(shù)據(jù)變動(dòng)的原因。
那么在數(shù)據(jù)已經(jīng)被有效記錄的前提下憔四，如何有效的去進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析呢膀息？
一、明確數(shù)據(jù)分析的目的
1了赵、如果數(shù)據(jù)分析的目的是要對比頁面改版前后的優(yōu)劣潜支，則衡量的指標(biāo)應(yīng)該從頁面的點(diǎn)擊率，跳出率等維度出發(fā)柿汛，電商類應(yīng)用還要觀察訂單轉(zhuǎn)化率冗酿，社交類應(yīng)用要注重用戶的訪問時(shí)長、點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)互動(dòng)等頻次。
不少新人在設(shè)計(jì)自己產(chǎn)品的時(shí)候裁替，可能會(huì)花費(fèi)很多時(shí)間在產(chǎn)品本身的設(shè)計(jì)上鸠窗，卻沒有花精力思考如何衡量產(chǎn)品的成功與否，在產(chǎn)品文檔上寫上一句類似“用戶體驗(yàn)有所”提升的空話胯究，這樣既不利于產(chǎn)品設(shè)計(jì)順利通過需求評審稍计，也無法更有效的快速提高產(chǎn)品的KPI指標(biāo)。
2裕循、如果數(shù)據(jù)分析的目的是探究某一模塊數(shù)據(jù)異常波動(dòng)的原因臣嚣，則分析的方法應(yīng)該按照金字塔原理逐步拆解，版本->時(shí)間->人群剥哑。
比如發(fā)現(xiàn)首頁猜你喜歡模塊最近的點(diǎn)擊率從40%下降到了35%硅则，暴跌5%個(gè)點(diǎn)，這個(gè)時(shí)候先看看是不是哪個(gè)版本的數(shù)據(jù)發(fā)生了波動(dòng)株婴，是不是因?yàn)樾掳姹旧暇€埋點(diǎn)遺漏或有誤造成的怎虫。
如果版本的波動(dòng)數(shù)據(jù)保持一致，再看看數(shù)據(jù)是從什么時(shí)候開始變化的困介，是不是因?yàn)槭艿搅耸フQ大审、元旦假日因素的影響，頁面上其他模塊上線了新的活動(dòng)影響了猜你喜歡的轉(zhuǎn)化座哩。
如果不是徒扶，則再拆解是不是流量來源構(gòu)成發(fā)生了變動(dòng)，是不是新用戶的曝光數(shù)量增加導(dǎo)致的根穷。
產(chǎn)品經(jīng)理需要帶著明確的目的去分析數(shù)據(jù)姜骡，思考實(shí)現(xiàn)目標(biāo)需要構(gòu)建哪些維度去驗(yàn)證。大部分時(shí)候屿良，產(chǎn)品經(jīng)理需要非常耐心的一步一步的拆解細(xì)分圈澈，排查原因。
二尘惧、多渠道收集數(shù)據(jù)
收集方式一般有四類渠道康栈。
1、從外部如易觀或艾瑞的行業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告獲取褥伴，需要帶著審慎的態(tài)度去觀察數(shù)據(jù)谅将，提取有效準(zhǔn)確的信息，剝離部分可能注水的數(shù)據(jù)重慢，并需要時(shí)刻警惕那些被人處理過的二手?jǐn)?shù)據(jù)饥臂。
2、從AppStore似踱、客服意見反饋隅熙、微博等社區(qū)論壇去主動(dòng)收集用戶的反饋稽煤。我自己經(jīng)常有空的時(shí)候就會(huì)去社區(qū)論壇看看用戶的狀態(tài)評論，一般這樣的評論都是非常極端的囚戚，要么特別好酵熙，要么罵成狗，但這些評論對于自身產(chǎn)品設(shè)計(jì)的提升還是非常有益的驰坊，可以嘗試去反推用戶當(dāng)時(shí)當(dāng)刻為什么會(huì)產(chǎn)生如此的情緒匾二。
3、自行參與問卷設(shè)計(jì)拳芙、用戶訪談等調(diào)研察藐，直面用戶，收集一手?jǐn)?shù)據(jù)舟扎，觀察用戶使用產(chǎn)品時(shí)所遇到的問題及感受分飞。問卷需要提煉核心問題，減少問題睹限，回收結(jié)果需剔除無效的敷衍的問卷譬猫。用戶訪談需要注意不使用引導(dǎo)性的詞匯或問題去帶偏用戶的自然感受。
4羡疗、從已記錄的用戶行為軌跡去研究數(shù)據(jù)染服。大公司一般會(huì)有固話的報(bào)表/郵件去每天甚至實(shí)時(shí)反饋線上的用戶數(shù)據(jù)情況，也會(huì)提供SQL查詢平臺給產(chǎn)品經(jīng)理或數(shù)據(jù)分析師顺囊，讓他們可以更有深度的探究對比數(shù)據(jù)肌索。
三蕉拢、有效剔除干擾數(shù)據(jù)
1特碳、選取正確的樣本數(shù)量，選取足夠大的數(shù)量晕换，剔除極端或偶然性數(shù)據(jù)的影響午乓。08年奧運(yùn)會(huì)上，姚明的三分投籃命中率為100%闸准，科比的三分投籃命中率為32%益愈，那么是不是說姚明的三分投籃命中率要比科比高？顯示有問題夷家，因?yàn)槟菍脢W運(yùn)會(huì)蒸其，姚明只投了一個(gè)三分球，科比投了53個(gè)库快。
2摸袁、制定相同的抽樣規(guī)則，減少分析結(jié)論的偏差性义屏。比如兩條Push文案靠汁，第1條“您有一個(gè)外賣暖心紅包未領(lǐng)取蜂大，最大的紅包只留給最會(huì)吃的你，點(diǎn)擊進(jìn)入”蝶怔，第2條“送你一個(gè)外賣低溫福利奶浦，足不出戶吃喝熱騰美味，點(diǎn)擊領(lǐng)取 ”踢星。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明澳叉，第二條Push文案的點(diǎn)擊率比第一條同比高了30%。那么真的是第二條文案更有吸引力嘛沐悦？結(jié)果發(fā)現(xiàn)是第二條Push文案的接收人群的活躍度明顯高于第一條造成的耳高。
3、剔除版本或節(jié)假日因素的干擾所踊，新版本剛上線時(shí)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)往往會(huì)很好泌枪，因?yàn)橹鲃?dòng)升級的用戶一般是高活躍度的用戶。臨近周末或大型節(jié)假日的時(shí)候秕岛，用戶的消費(fèi)需求會(huì)被觸發(fā)碌燕，電商類應(yīng)用的訂單轉(zhuǎn)化率也會(huì)直線上升。因此继薛，在數(shù)據(jù)對比的時(shí)候修壕，實(shí)驗(yàn)組和對照組的數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上要保持對應(yīng)。
4遏考、對歷史數(shù)據(jù)遺忘慈鸠。人與數(shù)據(jù)技術(shù)不同，數(shù)據(jù)技術(shù)有著100%的記憶能力灌具，而人類根據(jù)艾浩賓斯遺忘定律1天后只能記起33%青团，6天后25%，31天后21%咖楣。因此督笆，我們要合理的選擇篩選時(shí)間段。比如猜你喜歡模塊不僅要對興趣標(biāo)簽的計(jì)分進(jìn)行一定的加權(quán)處理诱贿，也要結(jié)合商品的生命周期等因素做一系列的回歸實(shí)驗(yàn)娃肿，得出受眾人群對各類興趣和購買傾向的衰退曲線，利用有規(guī)律的時(shí)間變化有效刪除老數(shù)據(jù)珠十，去提升模塊的點(diǎn)擊率料扰。
5、實(shí)驗(yàn)需拆分A1組焙蹭，也就是在實(shí)驗(yàn)組B和對照組A上再增加一組A1晒杈，A1和A的規(guī)則保持一致，然后探究AB的數(shù)據(jù)波動(dòng)與AA1比較壳嚎，剔除數(shù)據(jù)的自然/異常波動(dòng)帶來的影響桐智。以我實(shí)際的A/B實(shí)驗(yàn)表明末早，設(shè)立A1組是非常重要且必要的，不管數(shù)據(jù)量級有多大说庭，相同實(shí)驗(yàn)規(guī)則的兩組在數(shù)據(jù)也會(huì)有一定的小幅波動(dòng)然磷，而這小幅波動(dòng)在精細(xì)化運(yùn)營的今天，對我們的判斷可能形成較大的干擾偏差刊驴。
四姿搜、合理客觀的審視數(shù)據(jù)
1、不要忽略沉默用戶
產(chǎn)品經(jīng)理在聽到部分用戶反饋的時(shí)候就做出決策捆憎，花費(fèi)大量的時(shí)間開發(fā)相應(yīng)的功能舅柜，往往結(jié)果，可能這些功能只是極少部分用戶的迫切需求躲惰，而大部分用戶并不在乎致份。甚至有可能與核心用戶的訴求相違背，導(dǎo)致新版產(chǎn)品上線后數(shù)據(jù)猛跌础拨。
忽略沉默用戶氮块，沒有全盤的考慮產(chǎn)品大部分目標(biāo)用戶的核心需求，可能造成人力物力的浪費(fèi)诡宗，更有甚者滔蝉，會(huì)錯(cuò)失商業(yè)機(jī)會(huì)。
2塔沃、全面理解數(shù)據(jù)結(jié)果
如果實(shí)驗(yàn)結(jié)果的預(yù)期與我們的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知有明顯的偏差蝠引，請不要盲目下結(jié)論質(zhì)疑自己的直覺，而是嘗試對數(shù)據(jù)進(jìn)行更透徹的分析蛀柴。
例如我曾經(jīng)做過在首頁給用戶投放活動(dòng)彈窗的實(shí)驗(yàn)螃概，發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)組的數(shù)據(jù)不管在首頁的點(diǎn)擊率，訂單轉(zhuǎn)化率乃至7日留存率方面都遠(yuǎn)超對照組名扛，首頁上的每一個(gè)模塊的轉(zhuǎn)化率都有明顯的提升谅年，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們的預(yù)期，那這真的是活動(dòng)彈窗刺激了用戶的轉(zhuǎn)化率嘛肮韧？
后來我們發(fā)現(xiàn)在首頁能夠展示出活動(dòng)彈窗的用戶，往往在使用環(huán)境時(shí)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)比較好旺订，在wifi環(huán)境下弄企，而未展示彈窗的用戶則可能是在公交/地鐵/商場等移動(dòng)場景下，網(wǎng)絡(luò)通訊可能不佳区拳，因此影響了A/B實(shí)驗(yàn)的結(jié)果拘领。
3、不要過度依賴數(shù)據(jù)
過度依賴數(shù)據(jù)樱调，一方面约素，會(huì)讓我們做很多沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析届良；另一方面，也會(huì)限制產(chǎn)品經(jīng)理本來應(yīng)有的靈感和創(chuàng)意圣猎。
正像羅振宇在時(shí)間的朋友跨年演講上提到的一樣士葫。用戶要什么，你就給什么送悔，甚至他們沒說出來你就猜到了慢显，這叫母愛算法，在內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域沒有人比今日頭條做得更好欠啤，但母愛算法有很大的弊端荚藻，在推薦的時(shí)候會(huì)越推越窄。
另一面則是父愛算法洁段，站的高应狱，看得遠(yuǎn)。告訴用戶祠丝，放下你手里的爛東西侦香，我告訴你一個(gè)好東西，跟我來纽疟。正像喬幫主當(dāng)年打造的iPhone系列產(chǎn)品一樣罐韩，不看市場分析，不做用戶調(diào)研污朽，打造出超出用戶預(yù)期的產(chǎn)品散吵。
五、總結(jié)
美國最成功的視頻網(wǎng)站Netflix通過基于用戶習(xí)慣的分析蟆肆，將大數(shù)據(jù)分析深入到電影的創(chuàng)作環(huán)節(jié)中矾睦，塑造了風(fēng)靡一時(shí)的美劇《紙牌屋》。然而Netflix的工作人員告訴我們炎功，不應(yīng)該迷戀大數(shù)據(jù)
如果說電視劇評分9分是精品的話枚冗，大數(shù)據(jù)可以讓我們脫離低分6分以下的風(fēng)險(xiǎn)，卻也會(huì)帶我們按部就班的走向平庸的絕大多數(shù)7-8分之間蛇损。
產(chǎn)品經(jīng)理在直覺創(chuàng)造的心智能力赁温，情感理解的社交能力，與大數(shù)據(jù)相結(jié)合淤齐，正確的理解數(shù)據(jù)股囊，讓數(shù)據(jù)真正嵌入到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中，切實(shí)解決用戶的實(shí)際問題更啄，方能真正做到所謂的“用戶洞察”稚疹，讓產(chǎn)品走到用戶需求前面，超出用戶的預(yù)期祭务。
科多大數(shù)據(jù)是工信部教育與考試中心指定的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)基地内狗，大數(shù)據(jù)工程師認(rèn)證機(jī)構(gòu)怪嫌；獨(dú)立研發(fā)大數(shù)據(jù)教材體系用于學(xué)員上課；是中國智慧城市大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟副理事長單位柳沙；是貴陽大數(shù)據(jù)交易所的會(huì)員單位岩灭；是成都大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟會(huì)長單位；母公司勤智數(shù)碼是中國大數(shù)據(jù)企業(yè)50強(qiáng)偎行，老師來自于國家大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定組成員川背，參與過國家大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定，參與過崇州市的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目蛤袒，是企業(yè)里面總架構(gòu)師熄云！學(xué)習(xí)過程中全程穿插大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，讓學(xué)員充分練手妙真！
溫馨提示：大數(shù)據(jù)開發(fā)就業(yè)班缴允，大數(shù)據(jù)分析班，java開發(fā)就業(yè)班將于6月中旬正式開班珍德！科多大數(shù)據(jù)專注于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)练般，針對不同學(xué)員情況，開設(shè)有大數(shù)據(jù)零基礎(chǔ)班和提高班锈候，同時(shí)開設(shè)大數(shù)據(jù)分析課程薄料，目前有能力真正做大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)的機(jī)構(gòu)很少，這對老師的資歷要求較高泵琳！歡迎各位同學(xué)前來比較摄职！
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