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产品数据分析应该怎么做,我来告诉你

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-07-10 | 作者:admin

1 - 产品数据分析应该怎么做,我来告诉你

 

在这样一个【数据驱动】的时代,很多产品团队都选择在产品早期就引入或搭建数据分析平台,并希望能够通过数据驱动产品的快速成长,但即便如此,大多数的初创企业还是难逃失败的厄运。除去战略、经营等导致企业死亡的情况,数据分析的“深度不够”也是让产品铩羽的重要原因——大多数企业构建的数据分析平台仅仅能看一些统计指标——而这并不足以指导产品改进,并使之走向成功!

 

第一章:产品数据分析的三个层次

对产品用户和行为数据的研究可以大致划分为宏观层、微观层和中间层三个层次:

 

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宏观层:由一系列的数据指标构成。如产品每日的“活跃用户数”、“新增用户数”、“订单数量”、“点赞的次数和人数”、“次日或7日留存率”等,这些指标能够帮您从整体上把握产品的运营状况;

 

微观层:由产品中每个用户及其行为的细节数据构成。如每一个用户的年龄性别……、他在什么时间打开应用、做了什么、他的购物车里都有哪些商品等,这些数据可以让您去深入的了解和理解每一个用户以及用户的行为?

 

中间层:中间层由一系列相互关联的分析方法、模型以及相应的数据构成。如行为分析、漏斗、留存、细分、画像洞察等等。

 

第二章:决定成败的【中间层】

【中间层】是至关重要的一层——针对您产品和业务目标展开的大部分分析,都需要在中间层的方法模型支持下完成。这是因为:

 

1、 宏观层的数据指标过于概括,虽然可以帮您了解产品的整体状况,却很难基于这些指标直接构建出切实的产品改进策略;

 

2、 而微观层的行为的数据量实在太大,海量细节让人无从下手。

 

1 - 产品数据分析应该怎么做,我来告诉你

 

如果,中间层能够基于丰富的维度提供有效的方法和模型,您就有机会对存在问题的宏观数据指标进行逐级深入的剖析(Drill down),逐步缩小问题的范围和人群,甚至深入微观层洞察相关的用户及行为,直至对问题原因得到清晰的认识(或有效猜测)——并据此构建出产品改进策略并逐步改进,产品就有机会走向成功。

 

相反,如果中间层缺失,或提供的方法模型不能支持您对问题指标进行足够的剖析,您就只能回到“看数据→拍脑袋”的老路上去,产品快速增长并最终走向成功的几率将因此降低。

 

2 - 产品数据分析应该怎么做,我来告诉你

 

第三章:典型实例剖析

以某【视频分享社区】产品为例:

1、 发现问题

该产品的运营负责人通过数据发现:新用户在注册第二天只有20%人回访(【宏观层】」指标“次日留存率”低);

 

2、 深入分析

接下来,她将某天新增的用户划分为“第二天回访的用户”和“第二天不回访的用户”两个群体(作者按:【中间层】的人群细分),并且:

 

对这两群用户从各个维度进行了分析对比(作者按:【中间层】的细分、群体画像、行为分析等方法),结果发现这两群人的一个典型区别是:

 

  • “回访的用户”往往在首次使用时就“拍摄了至少1段视频”并且“分享到微信朋友圈”;
  • 而“不回访的用户”大多在首次使用时“没有拍摄视频”或“没有分享到朋友圈”。

根据上述差异,这位运营负责人猜测——首次使用时“拍摄并分享”会影响到第二天及以后的留存率。

 

3 - 产品数据分析应该怎么做,我来告诉你

 

于是,她进一步在两个群体中各抽取了少量用户,并查看他们的行为记录(作者按:【微观层】的用户及行为细节数据),发现:在首次使用时“拍摄并分享视频”的用户,往往会在收到朋友圈好友评论时返回应用,以便查看或回复评论。并且,得到评论较多的用户很快会“拍摄新的视频”。而“没有拍摄和分享视频”的用户则情况刚好相反。这位运营负责人的想法通过这些细节数据得到验证。

 

第四章:总结

宏观层的指标相对容易得到。而选择或构建合适的分析工具将中间层和微观层“解锁”,才是决定数据分析成败的关键!