时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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作为产品的设计师,我们做出的决策要逻辑自证。尽量避免“我认为”或“我觉得”这类主观拍脑袋的决策。因此,用数据驱动产品迭代是一个产品设计方法论,也是我们必须掌握的一项能力。 如 何做数据分析驱动产品迭代?我们可以分为三个步骤。 第一步:明确数据分析的目的数据分析的目的一般有2个:
验证假设的数据需要根据具体情况来设计。了解产品或指定功补品企业网络营销战略能的数据主要有5个维度:
我们可以自建后台收集以上数据,这是自由度最大化的做法,但成本较高。也可以利用第三方数据分析平台的SDK快速构建,如:友盟或神策。对于竞品数据,我们可以通过艾瑞,易帆进行查询。 通过收集到的数据,我们可以判断产品目前处于产品发展的哪个阶段,从而制定相应的产品策略。 详见《》。 产品发展阶段 切记数据分析一定要有目的性的去做。对于每一个收集的数据,要问自己,我们可以做些什么优化的事情吗?如果不能回答这个问题,可能这个数据本身就没有太多意义。比如:我们收集了日活数据,一定要思考如何提升日活,日活需要提升到多少,相应的我们需要做哪些事。单纯的天天盯着日活数据毫无意义的。 第二步:确定收集的数据指标明确数据分析的目的后,我们需要收集相关的数据来帮助我们决策。数据指标的选择要有重点,尽量选择当下对产品最具有建设意义的,不要为了收集数据而收集。 我们可以参考下在《Lean Analytics》一书中,Alistair 和 Benjamin 提出的用户生命周期 AARRR 5个阶段,根据每个阶段确定相应的重点数据指标。
第三步:选择合适的分析方法针对不同的目的和场景,我们需要选择合适的分析方法。 最常用的就是“埋点”,对不确定的事件进行埋点。比如:预埋一个功能的用户量,使用频率,付费数量等。从而判断该功能的表现如何,或者判断功能优化后是否起了作用。其次,对若干套无明显区别的方案,我们可以使用 A/B Test,让用户投票哪一种方案更好。 最后,推荐下《Lean Analytics》一书中提及的漏斗分析方法,根据用户所处不同阶段,假设用户预期行为,用数据验证假设从而驱动产品迭代。 细节如下: Tunnel Analysis 综上,数据分析的逻辑图如下: 数据分析逻辑图 举几个笔者最近分析的案例: (1)产品首页的游戏模块布局优化
(2)连击礼物2种动效的选择
三、语音房小程序各流程优化
漏斗分析图 四、根据用户行为进行精细化运营
小结数据分析作为一种方法论,可以在产品设计的各个阶段发挥作用。我们设计产品时,时常问自己三个问题:这个需求值得解决吗?设计方案能解决需求吗?如何用数据验证我们的假设? 从概率论的角度而言,样本量足够大的数据接近于真理。可能从李世石输给阿尔法狗的那天起,信自己就注定比不上信数据了。 尽请关注下一篇:社交产品方法论(九):产品运营的二三事。 相关广州微营销课程阅读
作者:小强Joey,一个努力ing的社交产品经理。 本文由 @小强Joey 于。, 题图来自 Pexels,基于 CC0 协议 |
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关键词:2年, 产品优化, 初级, 数据