所有產(chǎn)品經(jīng)理都知道數(shù)據(jù)的重要性却舀，可以說無數(shù)據(jù)即無產(chǎn)品虫几，頂多算是功能⊥彀危可是在實際工作中辆脸，很多產(chǎn)品人員并沒有把采集到的數(shù)據(jù)運(yùn)用到產(chǎn)品決策中，或者是看著PV\UV這類粗略數(shù)據(jù)不知如何著手螃诅。這篇文章一起來看看產(chǎn)品經(jīng)理工作中的數(shù)據(jù)方法論啡氢。
產(chǎn)品經(jīng)理需要精細(xì)數(shù)據(jù)
很多時候我們埋點下去状囱，采集上來的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)無處著手，并不是數(shù)據(jù)無用倘是，而是沒有針對性亭枷，采集顆粒度太大導(dǎo)致。
采集數(shù)據(jù)前搀崭，先需要明白產(chǎn)品迭代中叨粘，需要關(guān)注的指標(biāo)類型：
- 簡單指標(biāo)
最常見的PV、UV瘤睹、訪問時長升敲、新用戶人數(shù)等，通過對這類簡單指標(biāo)的觀測轰传，產(chǎn)品經(jīng)理可以快速了解產(chǎn)品的整體情況驴党。 - 復(fù)合指標(biāo)
平均訪問深度、平均訪問時長获茬、平均每周購買數(shù)量港庄、各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率等。其中：
平均訪問深度=頁面瀏覽量/訪問數(shù)量恕曲；
平均訪問時長=訪問時長/訪問數(shù)量鹏氧；
平均每周每人購買數(shù)量=每周總體購買數(shù)量/用戶數(shù)量。
觀測復(fù)合指標(biāo)作用就是消除基礎(chǔ)指標(biāo)帶來的虛榮效應(yīng)码俩，對產(chǎn)品有個清晰的認(rèn)識度帮。 - 留存指標(biāo)
留存指標(biāo)不同時期需要關(guān)注的重點不一樣
如圖，一般的產(chǎn)品留存稿存，在拉新之后笨篷，新用戶會在最初幾天劇烈減少，這個時期叫做振蕩期瓣履。
過了振蕩期后率翅，進(jìn)入了選擇期。這段時期用戶對產(chǎn)品有了初步的了解袖迎，開始探索產(chǎn)品功能冕臭。如果這個階段，產(chǎn)品沒有滿足用戶的核心需求燕锥，用戶就會走掉辜贵。
經(jīng)過了選擇期后，留存基本穩(wěn)定归形，進(jìn)入平穩(wěn)期托慨。留存指標(biāo)需要注意前兩個指標(biāo)，一般在節(jié)點上對應(yīng)次日留存和周留存暇榴，不過不同產(chǎn)品可能也有差異厚棵。
采集數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品的步驟
了解需要關(guān)注的指標(biāo)后蕉世，就需要采集數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品了，一般步驟如下：
- 建立目標(biāo)和期望婆硬；
每一次的優(yōu)化肯定必須要有目標(biāo)狠轻，比如注冊轉(zhuǎn)化率從30%提升至40%等。 - 產(chǎn)品抽象化彬犯、邏輯化向楼、結(jié)構(gòu)化；
只有對產(chǎn)品的邏輯和結(jié)構(gòu)非常了解躏嚎，才能知道關(guān)鍵數(shù)據(jù)是哪些蜜自。比如對用戶的預(yù)期操作流程進(jìn)行拆分成幾個部分菩貌，在理清后卢佣，再按照每個部分進(jìn)行分析和優(yōu)化 - 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和收集；
明白哪些環(huán)節(jié)需要哪些數(shù)據(jù)后箭阶，就需要數(shù)據(jù)收集工作了虚茶。一般發(fā)起需求進(jìn)行埋點或者使用第三方工具收集 - 對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，衡量用戶的使用情況仇参；
- 根據(jù)結(jié)論提出猜想嘹叫，并進(jìn)行驗證；
帶著假設(shè)看不同用戶行為的留存
不斷提高留存是一款產(chǎn)品的重中之重诈乒，提高留存的一個方法就是分析流失用戶和保留用戶之間的行為差異罩扇。對用戶進(jìn)行分群，集中對流失用戶的行為進(jìn)行分析怕磨，找出問題喂饥。
另外也可以從用戶行為出發(fā)進(jìn)行分析，比如點3次贊以上的用戶留存率是否比3次贊以下用戶留存高肠鲫，若是员帮，可設(shè)法引導(dǎo)用戶點贊。以此先假設(shè)行為导饲，從行為觀察用戶流失率捞高。
提高轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵在于外部流量、內(nèi)部運(yùn)營和產(chǎn)品體驗
各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率也是非常關(guān)鍵的指標(biāo)渣锦，必須電商的支付轉(zhuǎn)化率硝岗、下單轉(zhuǎn)化率等。
影響轉(zhuǎn)化率的因素主要有三點：
- 外部渠道流量
來自外部的流量大小起著很大作用袋毙，但渠道有好有壞型檀。因此必須對每個渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和篩選，選擇優(yōu)質(zhì)渠道娄猫，淘汰或者對質(zhì)量不好的渠道不放太多資源贱除。 - 用戶運(yùn)營
維護(hù)老用戶成本比獲取新用戶低得多生闲，因此以刺激老用戶復(fù)購的用戶運(yùn)營就是必須的了。用戶運(yùn)營的關(guān)鍵是依據(jù)用戶畫像月幌，對用戶進(jìn)行分類碍讯。根據(jù)每類用戶展開精準(zhǔn)營銷。
在電商中扯躺，最常用的就是RFM模型了：最近一次消費(fèi)（Recency）捉兴、消費(fèi)頻率（Frequency）、消費(fèi)金額（Monetary）录语。
RFM模型通過三個維度對用戶進(jìn)行分類倍啥，根據(jù)每類用戶采取不同的方式進(jìn)行維護(hù)。
另外linkedin公司的用戶自動化模型也很有參考性：linkedin分析每個用戶的行為澎埠、很細(xì)微的點擊虽缕，把這些細(xì)微的行為算出一個積分，定期對用戶進(jìn)行打分蒲稳，在數(shù)據(jù)庫進(jìn)行排序氮趋。把最有可能流失的用戶通知客戶經(jīng)理。 - 用戶體驗
影響轉(zhuǎn)化率的除了以上兩點外江耀，產(chǎn)品本身體驗好與否剩胁、是否流暢等均是關(guān)鍵因素。
因此作為一名產(chǎn)品經(jīng)理祥国，怎么分析和挖掘數(shù)據(jù)昵观，最終提高產(chǎn)品留存、轉(zhuǎn)化率是需要好好思量的舌稀。
參考資料：PMCAFF&GrowingIO-產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析手冊
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一只奮斗在魔都底層的產(chǎn)品汪
