产品运营中什么样的数据分析方法才是合适的

2016-11-23 15:12:34 weizhan 7

产品运营的日常工作中肯定是需要对于一些运营指标进行把控的。当面对杂乱无章的数据时,产品运营的小伙伴需要从不同的角度去分析产品的数据,进而得到有效的运营指导,对于产品运营工作的有效推进也是一个不小的贡献。那么什么样的数据分析方法才是合适的呢?今天菜头先生给大家介绍一下。

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  第一、多维事件分析

  所谓的多维事件,就是需要产品运营人员把用户在产品的所有触发的常规性动作进行拆解。以一个电商产品APP来说,用户从下载、打开、浏览、选定、支付等等,这些都叫做用户事件,虽然每个用的习惯都是不一样的,每种产品的业务流程也是不尽相同。但是同为互联网电商产品,其操作步骤其实最多也就20来种,因此存在很多的共性。

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  面对这些用户事件,其实就是一个个数据埋点,产品运营人员可以根据自己的需要让工程师埋点,并且在运营过后拉出自己需要的数据。

  这里举个例子,菜头先生曾经遇见过一个问题。就是分析一下最近网站支付情况的数据。总是发现最近支付的订单在减少。在流量和提交订单量稳定的情况下,支付行为的减少是不是在支付通道上出了问题。于是就把网站的支付通道拆解了一下,分成很多通道,并且埋点。经过一段相对稳定的运营之后,分析支付数据,发现拆解过的两个支付通道存在明显的变化,那么这时候就需要继续拆解、埋点拉数据,就会发现,每种支付通道在不同环境下的有效支付情况又是不一样的。因此,我们针对一些薄弱的支付通道下薄弱的支付环境进行了改进。

  第二、漏斗分析

  其实这个对于很多产品运营人员来说是最常见的数据分析方法之一。一般是规划产品数据埋点以后,拉出一段时间的数据,通过同比和环比的方式,分析一下一段时间内产品来了多少人、有多少人浏览、多少人下单、多少人支付等等。通过对用户拉新、留存、激活、转化的数据进行一系列分析,分析每一个阶段的比例,这样才能得出在哪些环节进行改进的策略,以期提高产品用户的转化率。

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  第三、A/B测试

  当一个产品在设计阶段时,总会面临二选一的选择。这个时候千万不要拍脑袋就把事情决定了。因为,有时候拍对了是幸运,但是拍的不对绝对是灾难。那么如何才能更好的决策呢?这个就需要进行一个A和B的决策。

  举个例子,当我们在设计产品push文案的时候一定会面临着好几种感觉都非常好的文案。但是到底哪种文案是最好的,是最令用户满意的,我们并不知道。因此,我们可以把两种方案都用上。各挑选一半的用户进行推送,看看到底哪个文案转化率更好就用哪个。这就是我们通常说的A/B测试。二选一,不好决断,拉出来溜溜就能决断了。虽然有时候我们都不知道为什么用户会选择这个,但是请记住用户的选择永远都是产品得以发展的正确方向。

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  其实,针对数据分析的方式其实还有很多,比如留存分析、用户画像分析、行为序列分析等等。但是不管哪一种方式都是给产品把脉的一种方式,用户是产品的生命力,因此在给产品把脉前,需要好好的给用户把把脉。

  图片来源于互联网


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