数据驱动产品和运营决策

主要是围绕如何用数据驱动产品和运营决策,内容分成四部分:

1.数据驱动

让业务人员真正掌握数据,自助式满足数据需求,数据驱动决策,可以解决许多常见问题。

认识数据金字塔。

在我看来数据可以做内容非常多,但是都需要先把底层的数据建好,然后在这个基础上创新一系列算法。现在大家对数据的认识可能还在产品感应、运营分析方面,但是再过两年,可能更重要的是怎么让数据在产品中流动起来。

首先想一想我们如何做决策?无论拍脑袋做决定,还是想清楚原因再做决定,都有各种各样的弊端,最好的方式就是我今天所说的——数据驱动。

举一个例子,一个网站是绿色背景好还是蓝色背景好?如果支持率争执不下,就通过点击量来选择,绿色背景的网站点击量更高那就选择绿色,这样我们避免了思考的时间,可以先把好的方式利用起来。

真正做好数据驱动是一件挑战很大的事。我2007年去百度,每天要接受几百封重要数据的邮件。百度的文化里,对技术工程师非常重视,产品经理提的需求都会被要求写明预期效果,等到功能上线后,技术会通过数据判断是否符合预期。相比而言,创业公司在数据方面的支撑和思想始终有限。

常见的问题有如下几个:

工程师不够,需要排队跑数据,错过决策的最佳时机。

内部开发的仪表盘,只能看到宏观数据,无法把数据拆解。

数据孤岛,不同团队拥有的数据无法贯通。

我认为理想的状态是让业务人员真正掌握数据,数据的不透明将会导致大家对决策的相互理解不同,能够让大家获得一样的视野很重要。

我前面讲的情况是需求驱动,大家提出需求,让工程师来满足,更理想的状态应该是: 有一个非常完善的数据源头,在这个基础上每一个业务员都可以分析数据,自助式满足数据分析需求。

我们来看一个宏观的数据金字塔,分为四个环节。

数据采集:数据采集是最重要的环节,数据底层采集好,后续的分析都比较容易。如何做好数据采集?一个是采集数据全,一个是数据维度细。

数据建模:底层数据是混乱的,为了方便业务人员的使用,底层数据需要打通,进行建模,让它更加易于理解。

数据分析:不管是渠道分析、用户分析,还是用户留存情况,都需要对在底层数据采集、数据建模的基础上去做,围绕一个目标转。

指标:每个阶段都应该确定你最关心的指标,根据当前阶段的工作目标,确定大家努力的方向,这里需要把指标定义出来。

数据驱动产品改进

把数据驱动引入到产品迭代的过程中,可以避免产品经理“一言堂”的盲区。

大家想一想,我们做产品的时候经常围绕一个模式,想到一个点子,落地下来。但是产品上线了很难判断自己的新功能好不好。这里缺少了数据驱动的环节,把数据驱动真正引入到产品迭代的过程中,是更加科学的做法。如果按照上图左边的循环来看,产品的成功与否非常依赖于产品经理本身的悟性,但是如果是右边的循环,具体是谁做的就没有那么重要了。我们做完几个功能,分析数据,找出问题出现在哪里。大家可以对号入座,看看自己有没有真的基于数据做决策。

举几个神策数据客户的例子,比如36氪去年做改版,为了看到改版的结果,他们让一批用户用上了新页面,部分用户依旧使用老页面,观察用户使用情况和点击量,判断是否需要改版,并非新的一定会变好。

开眼发现安卓的app下载率比iOS版本低,难道是安卓的用户不喜欢下载app么?后来运营人员把屏幕拉长,发现下载情况根本显示不出来,所以显得下载率很低。

Worktile 发现用户注册试用转化的流失率非常高,所以他们跟踪了数据,发现用户注册完还需要再登录,而正常的产品应该注册完就进入登录状态,经过修改后,试用率立刻提升了很多。

数据驱动运营监控

通过细化分析海盗法则 AARRR 模型,教互联网人自问三个问题:1.你怎样获得用户?2.你的用户怎么留下来的?3.你如何从用户身上赚到钱?

海盗法则为大家提供了很好地模型,它把运营分成了五件事。 很多互联网公司需要了解三个问题:

你怎样获得用户?

你的用户怎么留下来的?

你如何从用户身上赚到钱?

通过这三个角度就可以进行很好的运营分析,可以通过更细化的分析把这五部分做好。

用户触达:用户触达的基本分析就是渠道监控,如果不依靠自然流量,哪些投放渠道对我们的 APP 更重要,无论是下载渠道还是宣传渠道,全部监控起来。

用户激活:大家对这个肯定不陌生,市场进行投放,将用户引进来,是远远不够的。更多的要关注用户是否真的激活了,只有用户的使用实现了你的产品的核心价值,用户才被激活了。尽快找到魔法数字(Magic number),把ID打通。

用户留存:关注留存、提升留存、利用留存。

我们为什么要关注留存?每一个初创互联网公司都要迈过两道坎:一是做一个有用的产品,二是成立赚钱的生意,通过量化分析关注获客成本。

怎样提升留存?最基本的是两点:一是我们要满足客户需求,才能留存,二是用户体验要好。

大家为了提升留存,使用了各种各样的手段。

如何利用留存?提升留存后,依然要时刻关注留存,利用留存。比如 Worktile,周留存较好的用户更容易变成留存用户,如果周留存较低,就很难转化,这样我们可以针对这些即将流失的用户多花一些功夫,提升整体的转化情况,利用规律优化运营流程。

用户引荐:用户并非全都是花钱买来的,代价过大,最好的模式应当是老用户推荐新用户,重视引荐的威力,关注老用户发出的邀请和激活情况,然后进行改进,提升引荐的数量和质量。

比如PayPal,用户邀请好友使用后,两人均可以拿到4美元,他们用这种方式获取用户,看似每个用户有4美元的成本,但是这个用户可以带来足够大的价值。

营收:每一个产品都是为了赚钱,对于如何变现,我们需要关注。

4.数据驱动商业决策

公司上层有数据驱动的思想,通过数据驱动商业决策,才能让公司真正实现数据驱动。

产品改进针对产品经理,运营监控针对运营人员。一个公司真正实现数据驱动,挑战还是很大的,需要公司上下都有数据驱动的思想,最重要的是老板本身有数据意识,通过数据驱动商业决策。

比如我在百度待了多年,对百度文化很了解,再研究谷歌文化,就像重新定义了一个公司。用数据说话,是理所当然的事情,国内的创业公司,很多时候没有数据的支撑,还是在乱拍板。

比如我们神策数据,这是官网的访问数据:神策数据早期访问数据神策数据近期访问数据

根据这个数据,我们可以知道用户的来源,如果我们建立新的分部,就可以基于这个数据,由此看来,能不能拿到数据很重要。

来源:神策数据

关键字:产品经理, 产品运营, 数据

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