新功能上线后，如何全面地进行数据验收？
新功能上线后，产品经理一般会对新功能进行数据验收及汇报，以验证数据效果及指导下一步的方向。那如何全面地进行数据验收呢？
笔者认为，做好以下四点即可：
- 上线前设计客群分组；
- 设计数据指标体系；
- 上线后对比验收数据；
- 分析数据原因及未来规划。
一、上线前的准备
1. 设计客群分组
设计实验组与对比组的作用是控制变量，保证数据验收的客观性。
1）实验组要求
除了新功能这一个变量，其他的变量尽量与对比组保持一致，其他变量包括时间、渠道、用户状态等。客群数量方面，要足够说明效果（一般需要1万以上的客群）。
2）对比组要求
没有新功能的变量，其他变量与实验组保持一致。客群数量方面，如果数据验收受客群数量影响，则实验组与对比组的数量要基本一致。
3）分组切量方法
如果仅是上线了一个新功能，需要新版与旧版进行对比，可采用灰度方法，通过控流开关实现控量分组；如果是要做多个方案的对比测试，则可采用A/B测试方法，通过接入吆喝科技实现（如果开发资源充足，当然可以自己开发A/B测试功能）。
2. 设计数据指标体系
1）确定业务目标
比如提升某个功能的转化率、提升某个业务的收入、提升功能留存等。
2）按用户路径拆解数据指标
用户数据：功能入口的流量、用户分群等
行为数据：每个环节的行为转化数和转化率，例如功能使用的用户数、功能点击率、付费率等。
业务数据：付费人数、收入、千次曝光收入等
3）数据指标再次细分
以上拆解的数据指标，为方便后面的深入分析，还可以按用户属性或事件属性再次拆解。例如按用户属性拆解，借款产品则可区分授信通过户、授信拒绝户；按事件属性拆解，区分登录方式、区分渠道等。
3. 提供埋点
1）埋点规范确定：埋点组成是页面+操作+区分类型的字段
2）前端埋点和后端埋点：结果性事件一般前后端都埋，包括成功事件、失败事件（失败还要埋失败原因）；过程性事件一般是前端埋点。
3）上报时机确定：大多数埋点的上报时机是比较显而易见的，所以文档里可以不用强调，比如曝光、点击的埋点。但是像上报时机有多个的情况，则需要跟开发明确。比如失败事件，是后台返回失败才算失败，还是前端抛出失败提示就算失败。
二、上线后的观察与分析
1. 对比验收数据
1）上线后对比数据是否符合预期
同期对比：实验组与对比组同期整体对比，看分组的业务数据提升或降低效果。比如看某个功能的转化率或某个业务的千次曝光收入等。基本上从同期对比就可以得出，新功能对业务指标是起到正向还是负向的影响。
前后对比：已经有同期对比了，前后对比还需要吗？答案是某些场景下需要。因为同期对比一般来说，需要开发做灰度切量的功能支持。所以如果新功能效果是显而易见的，且灰度功能做起来比较耗资源，我们可以选择上线后全覆盖，通过前后对比来看数据效果。
2）上线后分析新功能是否带来长期价值
一般来说，新功能只要看是否满足业务目标就足够了，但是我们还需要关注长期价值。一个好产品需要具备对用户有效用、对企业有收益、可持续这三个属性。
所以我们还要放宽视角，关注新功能的精准留存。如果用户有持续使用新功能，那说明新功能具备长期价值，值得继续深挖；如果用户只使用一次新功能，那说明我们对需求把控没有到位或新功能没有很好地满足用户需求。
3）上线后探索新功能的更多可能性
除了看新功能是否符合预期、是否具备长期价值，还可以详细分析新功能本身的数据，得到下一步优化的方向或获得需求洞察。
比如用漏斗分析看每一步的转化率，分析漏损在哪里；比如分客群看使用新功能的情况，分析哪个客群是新功能的核心客群；比如看用户使用新功能的频率和时间分布，分析用户对新功能的使用习惯。
2. 分析数据原因
一般来说，分析数据背后的原因，分为客观原因和主观原因：
1）客观原因
由于改变客观环境，带来的数据变化。比如缩短用户操作路径，减少用户操作；优化页面布局，使主要功能更聚焦；优化性能，提高接口返回数据速度，降低失败率；增加场景，提高曝光从而提高收入等。
2）主观原因
由于改变用户的主观意愿，带来的数据变化。比如增加奖励刺激，提高用户参与欲望；优化素材投放，提高用户点击欲望；客群本身的质量原因等。
3. 制定后续规划
根据新功能的数据结论及原因，确定接下来是要继续优化还是改变方向。继续优化一般是继续保留新功能，下一步计划是放量或优化后放量；改变方向是现有功能没有符合预期，但是从现有数据获得新洞察，可以换个方向尝试。
作者：狐檬，具有千万级互金产品和运营经验。微信公众号：小狐学产品
本文作者 @狐檬
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