4 招教你搭建产品数据体系

2017-04-06 10:40:00

1.数据埋点是要从一开始就规划好吗？
2.怎么构建一套数据体系，从而适用于工作中？
3.如果没有数据，怎么来验证或评价设计的好坏？

产品设计基于数据而不依赖于数据。数据是反映产品设计效果的一种有力辅助手段，因此在设计一款产品、迭代一个功能，甚至完成一个优化前，最好都提前规划好衡量本次“更新换代”的数据体系。以下分享一下自己的数据体系搭建心得，大家一起交流。

【数据体系搭建四步走】

数据，无论是搭建一套完整的体系，还是单纯用于衡量某个功能的上线效果，一般而言可以从下面四个步骤进行：

1.明确要验证的业务/功能

2.明确衡量指标

3.寻找对比数据

4.明确获取数据渠道

1.明确要验证的业务/功能

数据是产品效果的表达方式，因此在搭建数据体系前，必须先明确业务所在领取、明确验证目标：

业务区分上，除市场份额、用户数等大家共同追逐的目标之外，互联网金融领域，更看重的可能是资金保有量、申购量、用户财富指数等；电商行业，更看重的可能是购买量、购买频次、复购周期等；社交类产品，更看重的可能是用户活跃程度、社区健康度和可持续性......

场景区分上，是功能优化迭代验证效果？是差异化竞争的对比分析？是基于用户场景的拉新、留存、促活？还是流失场景的挽留？

不同的业务、不同的目标，决定了我们要选取什么数据指标来衡量。

2.明确衡量指标

明确了业务/目标，下一步要确定的，就是选择合适的衡量指标。以下举例说明几个类型的指标：

A.转化率

转化率一般可分为注册转化率、申购转化率、场景用户转化率、入口转化率等。总的来说可认为是“路转粉”的过程。当然，我们在选择用户时，大多数情况下会有倾向性地面向潜在目标用户以提升转化率。

转化率的关键数据是每一步的UV和最终的用户转化数量，主要分为两种：

一是流程转化率，统计新用户从接触到最终使用的转化率，多用漏斗模型来表现转化率数据；

另一种是渠道入口转化率，多渠道可到达产品最终目标，对比每一个入口的转化率高低。

B.活跃度

活跃度可分为用户登录/访问频次、场景设置频次、申购/购买频次、互动频次等，主要是看用户在产品上的留存和活跃程度，比如用户近30天内登录过10次，用户近90天内发生了30次申购行为。有些产品/功能上线后，用户留存率很高，但是基本不活跃（僵尸用户），即可明确下一阶段的工作重点可能是促活。

C.健康度

产品的健康度在某种意义上说跟活跃度有点交叉，有些广义的概念可把活跃度包含于健康度内。

arpu值、用户流动性、会员体系下的用户升降级速度...都是衡量一款产品健康度的指标

以会员体系下的用户升降级速度为例：设计一套会员体系时，数据体系的搭建就必须有事前规划测算（一般耗费较长时间，因为一旦规则说出去了，就不好轻易做调整）、事中验证跟踪、事后微调（尽可能避免）。会员体系需要规划升降级曲线，一般达到的效果就是升级先易后难，降级留有一定buffer值。升级太快有导致体系被击穿的风险，降级太快用户不买账没粘性。升降级速度，体现的是该产品的健康程度。

D.流失

主要关注流失率、流失节点，好做出应对策略。很多产品做了一段时间后，发现流失率越来越高，但又无从下手解决问题。这个时候可关注用户的流失节点：用户主要是在哪一步开始流失的，用户流失的集中时间点是在什么时候，从流失节点着手进行产品优化、适当的流失挽留堵漏等操作。一个水缸多个孔，堵住其中1个或几个，水流失的速度自然就慢了下来。

E.渠道触达

产品上线后，触达用户的渠道多种多样：公众号消息、短信、push、广告投放等，统计分析各渠道的触达率和转化率，可为接下来的用户分层精细化运营提供更有效的辅助信息。