产品经理基本功:如何利用好数据

编辑导语:对于产品经理来说,数据是其在工作中经常X的一大要素。产品经理的工作内容往往与数据息息相关,因此如何X好数据,并且具备数据思维,是很重要的一件事。本文作者结合自身的经历,从看什么数据、怎么看数据、怎么应用数据三个方面为我们进行了总结。

上篇文章给大家分享了产品设计相关的基本功,产品设计完成后紧接着就需要设计、开发、测试相关人员支持落地上线。

除此之外,产品经理平时还需持续关注X的数据情况,避免出现异常,或者寻找X增长点。X数据的场景太多了,那么产品经理该如何X好数据呢?小狐下面将进行分享。

一、看什么数据

在数据分析之前,首先要确定,你的X需要看什么数据?

老套路,根据X目标,按用户路径chāi解数据:

产品经理基本功系列(三):如何X好数据

所以我们需要看用户数据、行为数据、结果数据:

  • 用户数据:包括基本属性,例如性别、年龄、地域等;APP客X分类,例如按活跃度划分的客X,有新户、活跃户、忠诚户、liú失户等;
  • 行为数据:用户cāo作关键节点的行为数据,例如借贷产品的进件、借款、还款,这三类行为还能详细chāi解;
  • 结果数据:行为数据是过程数据,所以还需要看结果数据。还是以借贷产品举例,进件后授信成功、发起借款后借款成功、发起还款后还款成功,都算是结果数据。

二、怎么看数据

产品经理基本功系列(三):如何X好数据

1. 用户数据

以用户行为和结果为基础,分析某个关键行为或结果数据的用户属性分布、客X分类分布,从而知道我们的关键用户是哪些,方便以后的精细化运营。

例如借贷产品的会员X,以开通会员为指标,chāi解客X分布。

chāi解后发现,X会员最多的是授信X户、其次是授信拒绝户、最低的是未授信用户。那么后续的会员X运营,可以围绕这三个客X进行,X差异化X。

2. 行为数据

1)量级和细分

量级很好理解,即要知道某些关键cāo作的转化数据,做到心里有数。

细分即是指按照X属性,chāi解转化数据。

以会员X为例子:用户打X员未开通页是一个关键指标。如果想要提高这个指标,除了加大投放,还有一个方fǎ是看未开通页打开的入口细分效率。根据每个入口效率去做差异化优化,这就是细分的作用。

2)转化效率

转化效率通俗点理解,就是看用户行为cāo作的每一步转化率。作用主要是根据转化漏损情况,去分析漏损原因,从而得出优化方案,非常通用的数据分析手段。

3)行为间隔、频率、时间点

了解用户关键行为的间隔、频率、时间点,我们则可以知道用户行为xí惯,从而更方便去做提升。例如用户的平均借款间隔周期是30天,那我们可以每隔30天提醒他借款、或者X每月预约借款X,提升交易率。

例如用户借款集中时间是每月月初、工作曰早上10-11点,我们则可以在该时间做相关促动,转化效果可能是最好的。

4)用户持续参与度

了解用户持续参与度,是看某个功能对用户有没有长期价值。从而判断某个X是否值得继续做,或者增加其他X互补,或者该怎么去提高持续参与度等。分析用户持续参与度,实际上就是分析功能留存。

3. 结果数据

量级和细分、转化效率同行为数据,这里不再赘述。

三、怎么应用数据

1. X迭代效果评估

即根据X目标,X新旧版本的数据对比,得出新版本数据结论。如果结论是新版效果更好,那下一步可以继续优化新版;如果结论是旧版效果更好,那新版可以下线了,同时得出经验教训。

笔者有写过新功能上线验收的方fǎ论,大家可X查看《新功能如何做数据验收

2. 寻找X增长点

X增长的通用套路是:建立X目标–挖掘用户需qiú–满足用户需qiú–实现X目标。其中,挖掘用户需qiú是很关键的一步,同时跟数据的关系很大。

从正向看,我们需要知道用户的行为xí惯及偏好,所以需要去分析用户留存等相关数据;从反向看,我们需要知道用户在哪一步liú失了,什么原因导致liú失,所以需要去分析用户转化漏损数据,最终找到增长点。

3. 异常情况找原因

这种情况很常见,比如某个X的收入同比上周突然跌了,我们就要立马去找原因。根据经验,一般可以从以下四个方面去找原因:

  • 市场投放:从liú量源头看,市场投放是不是减少了?此时可以看市场投放的注册数据;
  • 运营活动:从运营层面看,最近运营活动是不是减少了?此时可以看运营活动数据;
  • 产品迭代:从产品层面看,最近是不是上线了新功能,导致收入降低了?此时可以看跟收入相关的数据;
  • 技术原因:从技术层面看,是不是出现了技术bug,导致用户X出现了问题?此时可以看支付失败相关数据。

4. 数据辅助产品决策

我们在判断需qiú价值时,通常要知道目标用户量级有多大、转化率提升空间有多大。这些都需要借助数据才能得出结论,从而决定需qiú优先级。

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