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产品经理必会的10种数据分析方法
 
来源:51cto 发布于: 2017-8-25
来自于要资料   356 次浏览     评价:      
 

随着人口和流量红利的下降,互联网行业必然会朝着精益化运营的方向发展。数据分析在很多互联网人的工作中越发显得重要,而对于产品经理来说,更是如此。本文将为产品经理介绍数据分析的基本思路,并基于此,衍生出 2 个常见方法和 7 个应用手段,希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。

一、数据分析的基本思路

数据分析应该以业务场景为起始思考点,以业务决策作为终点。基本思路为 5 步,首先要挖掘业务含义、制定分析计划、从分析计划中拆分出需要的数据、再根据数据分析的手段提炼业务洞察,最终产出商业决策。

接下来我们用一个案例来具体说明这 5 步思路:某国内 P2P 借贷类网站,市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放,吸引网页端流量;最近内部同事建议尝试投放 Google 的 SEM;另外,也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下,产品经理该如何进行深度决策?

1. 挖掘业务含义

首先要了解市场部想优化什么,并以此为核心的 KPI 去衡量。渠道效果的评估,最重要的是业务转化:对 P2P 类网站来说,是否『发起借贷』远远比『用户数量』重要。

所以无论是 Google 还是金山渠道,都要根据用户群体的不同,优化相应用户的落地页,提升转化。

2. 制定分析计划

以『发起借贷』为核心转化点,分配一定的预算进行流量测试,观察对比注册数量及 ROI 效果,可以持续观察这部分用户的后续价值。

3. 拆分查询数据

根据各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单类型数据,进行用户分群。

4. 提炼业务洞察

在不同渠道进行投放时,要根据 KPI 的变化,推测业务含义。比如谷歌渠道的效果不好,可能因为谷歌大部分的流量在海外,可能会造成转化率低。而金山网络联盟有很多展示位置,要持续监测不同位置的效果,做出最后判断。

5. 产出商业决策

最后根据数据洞察,指导渠道的投放决策制。比如停止谷歌渠道的投放,继续跟进金山网络联盟进行评估,而落地页要根据数据指标持续地进行优化。

二、常见的数据分析方法

(一) 内外因素分解法

内外因素分解法是把问题拆成四部分,包括内部因素、外部因素、可控和不可控,然后再一步步解决每一个问题。

社交招聘类网站,一般分为求职者端和企业端,向企业端收费方式之一是购买职位的广告位。业务端人员发现『发布职位』数量在过去的 6 个月里有缓慢下降的趋势。对于这类某一数据下降的问题,从产品经理的角度来说,可以如何拆解?根据内外因素分解法分析如下:

1. 内部可控因素

产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化;

2. 外部可控因素

市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化;

3. 内部不可控因素

产品策略(移动端/PC端)、公司整体战略、公司客户群定位(比如只做医疗行业招聘);

4. 外部不可控因素

互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化;

(二) DOSS

DOSS 是从一个具体问题拆分到整体影响,从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。

某在线教育平台,提供免费课程视频,同时售卖付费会员,为付费会员提供更多高阶课程内容。如果我想将一套计算机技术的付费课程,推送给一群持续在看 C++ 免费课程的用户,产品经理应该如何辅助分析?

按 DOSS 的思路分解如下:

1. 具体问题

预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。

2. 整体

首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析,之后进行延伸,比如对整体的影响,除了计算机类,对其他类型的课程都进行关注。

3. 单一回答

针对该群用户进行建模,监控该模型对于最终转化的影响。

4. 规模化

之后推出规模化的解决方案,对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模,将课程推荐模型加入到产品设计中。

三、数据分析的应用手段

根据基本分析思路,常见的有 7 种数据分析的手段。

(一) 画像分群

画像分群是聚合符合某中特定行为的用户,进行特定的优化和分析。

比如在考虑注册转化率的时候,需要区分移动端和 Web 端,以及美国用户和中国用户等不同场景。这样可以在渠道策略和运营策略上,有针对性地进行优化。

(二) 趋势维度

建立趋势图表可以迅速了解市场, 用户或产品特征的基本表现,便于进行迅速迭代;还可以把指标根据不同维度进行切分,定位优化点,有助于决策的实时性;

(三) 漏斗洞察

通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径,分析每一个转化节点的转化数据;

所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗,无论是注册转化漏斗,还是电商下单的漏斗,需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多,第二是关注流失的人都有哪些行为。关注注册流程的每一个步骤,可以有效定位高损耗节点。

(四) 行为轨迹

行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看 PV、UV 这类数据,无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹,有助于运营团队关注具体的用户体验,发现具体问题,根据用户使用习惯设计产品,投放内容;

(五) 留存分析

留存是了解行为或行为组与回访之间的关联,留存老用户的成本要远远低于获取新用户,所以分析中的留存是非常重要的指标之一;

除了需要关注整体用户的留存情况之外,市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度,或各类内容吸引来的注册用户回访率,产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等。

(六) A/B 测试

A/B 测试是对比不同产品设计/算法对结果的影响。

产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试产品效果,市场可以通过 A/B 测试来完成不同创意的测试。要进行 A/B 测试有两个必备因素:

有足够的时间进行测试;

数据量和数据密度较高;

因为当产品流量不够大的时候,做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样体量的公司,每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往公司数据规模较大时使用会更加精准,更快得到统计的结果。

(七) 优化建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时,我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模,预测该商业结果的产生;

例如:作为一家 SaaS 企业,当我们需要预测判断客户的付费意愿时,可以通过用户的行为数据,公司信息,用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方式进行一些组合和权重,得知用户满足哪些行为之后,付费的可能性会更高。以上这几种数据分析的方法论,仅仅掌握单纯的理论是不行的。产品经理们需要将这些方法论应用到日常的数据分析工作中,融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具,可以事半功倍,更好的利用数据,实现整体增长。

   
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