数据产品系列之(3):判断数据产品价值的5种方法

产品价值决定了你的产品在竞争中处于什么地位,能够发展得多好。那如何判断产品价值呢?本文作者从自己的工作实践出发,结合案例分享了判断数据产品价值的5种方fǎ,供大家一同参考和学xí。

上篇讨论了什么是数据产品,数据产品和X产品的差异?这篇讨论数据产品的价值怎么衡量?

衡量数据产品的价值。通常有5个视角:

  1. 使用人数多不多?
  2. 使用深度怎么样?
  3. 是否形成决策闭环?闭环率有多少?
  4. 用户是否为产品mǎi单?
  5. 用户满意度?

下面,一起详细来看这几个视角。

01 使用人数多不多?

用的人越多越有价值。至少用的人多,比用的人少,更有价值。

用的人多不多,可以用访问量、调用量来衡量,比如UV、PV,维度上可以选均值、累计、峰值,具体用什么指标需要看产品形态。比如有的产品周一到周曰,使用人数非常X,而有的产品则波峰、波谷差距很大。

有一点要说明,PV不是越多越好。因为PV多,也可能意味着产品逻辑混乱,要多个页面看才能闹清楚,所以指标要看具体的X形态。

02 使用深度怎么样?

使用深度比如停留时长、人均PV、回访率,维度也需要根据实际X形态来定,比如单次的停留时长是否在增长、周停留时长、单次访问PV、周访问PV、连续两周来访的用户占比,一周来7次的用户占比等等。

使用深度是为了说明用户对产品的依赖度或粘性,也就是用户到底有多需要这个产品,天天来的和一个月来一次的,肯定不一样。

这里需要说明的问题和前面提到的一样,停留时长、PV不见得越多越好,因为有可能是产品逻辑混轮导致的,需要看具体的X场景来定指标。

03 是否形成产品闭环?及闭环率?

产品闭环是建立在产品能形成闭环的情况下,有些产品就是做不了闭环,所以要客观认识。

做为数据产品,如果能形成闭环,渔歌建议尽可能形成闭环。所谓闭环是指用户看了数据之后,形成了行动点,并且这个行动发生在系统上,可监控、可追踪,并且很明确是因为数据产品让用户形成了闭环,不是其他因素让用户形成决策。

举个例子:比如微信X号X的统计功能中,会有每篇文章的访问量、转载量,这对号主来说很重要,可以指导号主们去布jú规划自己的X号内容,把好的内容放到读者最容易看到的地方,把阅读量低的内容放到不起眼的位置甚至册刂掉。

所以如果微信统计功能在X了每篇文章的阅读、转发、在看、打赏这一列数据后,再追加一个册刂除文章、或者重新排版的cāo作入口,让号主根据数据做内容册刂除、排版,这就是行动点,也能统计行动率,大家以后说这个功能有没有用的时候,拿行动率来说就好。

甚至微信统计功能可以根据本号X的阅读、打开率等来推荐其他号的文章,帮助大号们解决好文章难找的问题,这里就有推荐文章被采用率。

类似这样的行动率对数据产品是一种用户的决策、行动闭环。

我们要根据实际X场景来判断到底要不要做,能不能做。

要不要闭环做取决于整体X、产品发展规划和节奏。比如前面举了微信X号统计中增加文章推荐的例子,但实际上微信很可能不会这么干,因为直接影响了微信原创、转载的生态,微信的很小推荐,都会打翻号主们的利益天平。

能不能做,则要看数据产品和生产系统耦合的成本。如果只是跳转到生产系统的一个链接,那也还好,但如果要复制或内嵌生产系统,就要看数据产品和X之间的协同边界,及资源的各种情况。

综合来说,能轻成本的做决策闭环,形成X数据产品的行动点,渔歌觉得很棒,但实现方案、节奏、成本一定要综合考量。

04 用户是否为产品mǎi单?

收费是衡量产品价值的最直接的手段,这话放之四海皆准。

客户愿意huā钱mǎi产品,就证明了产品的价值。当然怎么定营收金额也需要看实际的X情况。

有时候做产品,从产品构思那刻就是蹦着X去的,有时候做着做着发现产品太好了,可以收费,也有时候单一数据产品可以收费,可是放到X大盘里,这点钱算个máo线。假设数据产品mài了1个亿,但X整体营收上千亿,那1个亿对X来说是个小事。有时候这个产品可以mài高价,但是数据产品依托于X大盘,X大盘在X,客户不断在liú失,却要这个数据产品去承担营收的压力,这时候皮之不存máo将焉附,产品也一定是难的。

所以,一方面数据产品能X,就能证明产品的价值,但是赚的这点钱对X整体来说性价比如何?要综合考量。另一方面,虽然有的数据产品很优秀,有X的底子,但到底要不要让数据产品来X,这也要看X整体的X策略或者数据产品所在团队的策略。

渔歌曾经经历过,数据产品很牛bī,用户口碑很好,如果要营收一定可以,但营收就会让产品更复杂,要有订购功能吧,要做X吧,数据团队很想去做营收,因为能证明数据的价值,但要加资源,可是X资源一共就这么多,你加了资源,其他团队怎么办?最后事情上升到CEO层面,大佬说你们数据团队做的挺好的,但优先支持内部X发展,X还是要靠X发展,所以X数据产品X这事就戛然而止。

能X是好的,但要评估赚的这点钱够不够说明价值,需不需要数据产品来X,这里核心决策是X整体的X策略、数据产品X的性价比,还有就是各方大佬的判断和态度。

05 用户满意度?

最后说用户满意度,数据产品是给客户用的,所以当然会有用户反馈。用户频频点赞的产品,总比用户动不动就鼻子不是鼻子,眉máo不是眉máo的产品好。

但客户满意度需要有比较的对象,一来跟自己比,是不是每个月或者每个季度都在提升?二来和同层级的其他产品比。

好的数据产品一定会持续拿到好的用户满意度,当然满意度怎么做又是一门学问。

但是,话又说回来,用满意度来证明产品价值也要看整体X环境、X环境。如果X整体非常看重用户满意度,大佬层面每个月或每个季度要拿出来晒、打板子,那就挺好。如果X无所谓用户满意度,那也不适合。还有可能只是执行层或中间层关注,大佬们不关注,那么只能阶段性有帮助。

最后,做数据产品真的太难了。做的辛苦,不一定叫座。我们还是要客观认识这个现状,然后在当下的X中找到对产品和X最有益的方式。

欢迎大家留言告诉渔歌,你希望在数据产品系列文章里,了解什么?

下篇讲,关于数据产品的价值,我们经常被哪些问题灵魂X。

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