数据产品系列之（3）：判断数据产品价值的5种方法

上篇讨论了什么是数据产品，数据产品和业务产品的差异？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. 用户是否为产品买单？
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日，使用人数非常平滑，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业务形态。

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业务形态来定，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，需要看具体的业务场景来定指标。

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：比如微信公众号后台的统计功能中，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局规划自己的公众号内容，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删掉。

所以如果微信统计功能在提供了每篇文章的阅读、转发、在看、打赏这一列数据后，再追加一个删除文章、或者重新排版的操作入口，让号主根据数据做内容删除、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历史的阅读、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。

我们要根据实际业务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业务、产品发展规划和节奏。比如前面举了微信公众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，就要看数据产品和业务之间的协同边界，及资源的各种情况。

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

04 用户是否为产品买单？

收费是衡量产品价值的最直接的手段，这话放之四海皆准。

客户愿意花钱买产品，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业务情况。

有时候做产品，从产品构思那刻就是蹦着赚钱去的，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，可是放到公司大盘里，这点钱算个毛线。假设数据产品卖了1个亿，但公司整体营收上千亿，那1个亿对公司来说是个小事。有时候这个产品可以卖高价，但是数据产品依托于业务大盘，业务大盘在萎缩，客户不断在流失，却要这个数据产品去承担营收的压力，这时候皮之不存毛将焉附，产品也一定是难的。

所以，一方面数据产品能赚钱，就能证明产品的价值，但是赚的这点钱对公司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，有赚钱的底子，但到底要不要让数据产品来赚钱，这也要看公司整体的业务策略或者数据产品所在团队的策略。

渔歌曾经经历过，数据产品很牛逼，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，要做宣传吧，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，可是公司资源一共就这么多，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，但优先支持内部业务发展，赚钱还是要靠业务发展，所以通过数据产品赚钱这事就戛然而止。

能赚钱是好的，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赚钱，这里核心决策是公司整体的业务策略、数据产品赚钱的性价比，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，眉毛不是眉毛的产品好。

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公司环境、业务环境。如果公司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。如果公司无所谓用户满意度，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，然后在当下的组织中找到对产品和业务最有益的方式。

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拷问。

作者：西湖渔歌，微信公众号：西湖渔歌

本文作者 @西湖渔歌 。

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