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社交產品方法論(八):數據分析的二三事

時間:2021-08-06 09:30|來源:網絡整理|編輯:|點擊:

數據分析如何指導產品優化?實用的數據分析方法有哪些?帶著這2個疑問,請聽我為您慢慢分享。

 社交產品方法論(八):數據分析的二三事

作為產品的設計師,我們做出的決策要邏輯自證。盡量避免“我認為”或“我覺得”這類主觀拍腦袋的決策。因此,用數據驅動產品迭代是一個產品設計方法論,也是我們必須掌握的一項能力。

如 何做數據分析驅動產品迭代?我們可以分為三個步驟。

第一步:明確數據分析的目的

數據分析的目的一般有2個:

了解產品或指定功能表現

驗證假設

驗證假設的數據需要根據具體情況來設計。了解產品或指定功能的數據主要有5個維度:

產品規模,如:DAU/MAU,付費

產品健康度,如:新增,留存,使用時長

用戶屬性,如:用戶畫像屬性,終端數據屬性

用戶行為,如:用戶使用產品的路徑

渠道質量,如:各個渠道的新增留存

我們可以自建后臺收集以上數據,這是自由度最大化的做法,但成本較高。也可以利用第三方數據分析平臺的SDK快速構建,如:友盟或神策。對于競品數據,我們可以通過艾瑞,易帆進行查詢。

通過收集到的數據,我們可以判斷產品目前處于產品發展的哪個階段,從而制定相應的產品策略。 詳見《社交產品方法論(一):自上而下的思考產品》。

 社交產品方法論(八):數據分析的二三事

產品發展階段

切記數據分析一定要有目的性的去做。對于每一個收集的數據,要問自己,我們可以做些什么優化的事情嗎?如果不能回答這個問題,可能這個數據本身就沒有太多意義。比如:我們收集了日活數據,一定要思考如何提升日活,日活需要提升到多少,相應的我們需要做哪些事。單純的天天盯著日活數據毫無意義的。

第二步:確定收集的數據指標

明確數據分析的目的后,我們需要收集相關的數據來幫助我們決策。數據指標的選擇要有重點,盡量選擇當下對產品最具有建設意義的,不要為了收集數據而收集。

我們可以參考下在《Lean Analytics》一書中,Alistair 和 Benjamin 提出的用戶生命周期 AARRR 5個階段,根據每個階段確定相應的重點數據指標。

A:acquisition (獲?。?/strong>,如何獲取用戶。數據有推廣點擊量,單個用戶獲取價格等。

A:activation(獲?。?/strong>,如何激活用戶。數據有新增,注冊成功率等。

R:retention(留存),如何留住用戶。數據有留存,活躍,使用時長等。

R:revenue(付費),如何讓用戶付費。數據有付費金額,付費頻率等。

R:referral (推廣),如何讓用戶推廣。數據有分享量,點擊量等。

第三步:選擇合適的分析方法

針對不同的目的和場景,我們需要選擇合適的分析方法。

最常用的就是“埋點”,對不確定的事件進行埋點。比如:預埋一個功能的用戶量,使用頻率,付費數量等。從而判斷該功能的表現如何,或者判斷功能優化后是否起了作用。其次,對若干套無明顯區別的方案,我們可以使用 A/B Test,讓用戶投票哪一種方案更好。

最后,推薦下《Lean Analytics》一書中提及的漏斗分析方法,根據用戶所處不同階段,假設用戶預期行為,用數據驗證假設從而驅動產品迭代。

細節如下:

 社交產品方法論(八):數據分析的二三事

Tunnel Analysis

綜上,數據分析的邏輯圖如下:

 社交產品方法論(八):數據分析的二三事

數據分析邏輯圖

舉幾個筆者最近分析的案例

(1)產品首頁的游戲模塊布局優化

分析目的:了解功能優化效果

收集數據:產品留存和游戲模塊使用時長

分析方法:埋點,取上線前后一周時間對比

(2)連擊禮物2種動效的選擇

分析目的:驗證哪一種連擊禮物動效更能促進付費

收集數據:禮物的贈送數量

分析方法:A/B Test,根據送禮玩家的UID對2取模分為A/B組,取每組的禮物贈送數量平均數。結果需要考慮統計顯著性和置信區間。

三、語音房小程序各流程優化

分析目的:數據驅動產品模塊優化;

收集數據:每個漏斗階段用戶轉化率,使用時長,分享轉化率;

分析方法:漏斗分析。

 社交產品方法論(八):數據分析的二三事

漏斗分析圖

四、根據用戶行為進行精細化運營

分析目的:產品策略優化

收集數據:最先使用的功能,功能日活,好友數,留存

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