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社交产品方法论(八):数据分析的二三事

作者:觊时娱乐共羸欢乐时间:2018-10-22 22:35浏览:

  数据分析如何指导产品优化?实用的数据分析方法有哪些?带着这2个疑问,请听我为您慢慢分享。

  作为产品的设计师,我们做出的决策要逻辑自证。尽量避免“我认为”或“我觉得”这类主观拍脑袋的决策。因此,用数据驱动产品迭代是一个产品设计方法论,也是我们必须掌握的一项能力。

  验证假设的数据需要根据具体情况来设计。了解产品或指定功能的数据主要有5个维度:

  我们可以自建后台收集以上数据,这是自由度最大化的做法,但成本较高。也可以利用第三方数据分析平台的SDK快速构建,如:友盟或神策。对于竞品数据,我们可以通过艾瑞,易帆进行查询。

  通过收集到的数据,我们可以判断产品目前处于产品发展的哪个阶段,从而制定相应的产品策略。 详见《社交产品方法论(一):自上而下的思考产品》。

  切记数据分析一定要有目的性的去做。对于每一个收集的数据,要问自己,我们可以做些什么优化的事情吗?如果不能回答这个问题,如何更好的规划经营好一个游乐园可能这个数据本身就没有太多意义。比如:我们收集了日活数据,一定要思考如何提升日活,日活需要提升到多少,相应的我们需要做哪些事。单纯的天天盯着日活数据毫无意义的。

  明确数据分析的目的后,我们需要收集相关的数据来帮助我们决策。数据指标的选择要有重点,尽量选择当下对产品最具有建设意义的,不要为了收集数据而收集。

  我们可以参考下在《Lean Analytics》一书中,Alistair 和 Benjamin 提出的用户生命周期 AARRR 5个阶段,根据每个阶段确定相应的重点数据指标。

  最常用的就是“埋点”,对不确定的事件进行埋点。比如:预埋一个功能的用户量,使用频率,付费数量等。欣法官在线 上市公司从而判断该功能的表现如何,或者判断功能优化后是否起了作用。其次,对若干套无明显区别的方案,我们可以使用 A/B Test,让用户投票哪一种方案更好。

  最后,推荐下《Lean Analytics》一书中提及的漏斗分析方法,根据用户所处不同阶段,假设用户预期行为,用数据验证假设从而驱动产品迭代。

  数据分析作为一种方法论,可以在产品设计的各个阶段发挥作用。我们设计产品时,时常问自己三个问题:这个需求值得解决吗?设计方案能解决需求吗?如何用数据验证我们的假设?

  从概率论的角度而言,样本量足够大的数据接近于真理。可能从李世石输给阿尔法狗的那天起,信自己就注定比不上信数据了。

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