数据如何指导产品设计
两年之前,那时我刚开始做产品,当需要做数据分析时,我总是一头雾水,完全不知道该如何下手。我想做好,我真的非常想做好,可我却真的不知道该怎么做。经过这两年大大小小项目的不断锤炼,摸索、尝试、碰壁、复盘、再尝试,终于能够根据数据分析的结果,做出成功的产品设计,最终呈现出良好的结果。现在呢,每天到公司第一件事就是看数据,对昨天各平台的流量、各页面的转化、各品类各入口各目的地的销量,心中有数。从数据中发现问题,进行进一步的分析,及时调整优化。
我在网上曾不断的找有关“数据如何指导产品设计”的文章,一直没有找到有含金量的东西,所以,我决定自己写一篇,把自己认为有价值且能迅速用于实战的东西分享出来:
以“手机淘宝”App为例,打开淘宝App,选择阿里旅行:
由于我是一直做旅游产品的缘故,所以还是拿旅游App做为案例。通过对这个App的观察,可以把影响数据的因素概括如下:
好了,先说明一下:
1、数据分析的过程:
2、先把因素罗列出来是为了方便大家理解。在实际工作中,遇到一个数据呈现出来的问题,你自然而然就能联想到由哪些因素造成的,然后去查询分析相应的数据,找出具体原因。
3、电商类产品普遍以GMV为目标(不要说为什么不是用户体验,电商类和其他类产品在这点真的很不一样)。
4、大中型公司普遍都有自己的数据平台及相应的数据团队。每天早上看数据也是产品经理的日常工作。小型公司的话,建议自学SQL,自己在数据库中查询数据。其实我在去哪儿网也自学了SQL,因为这样更方便。先在我们的数据平台上看数据,发现异常,就自己在SQL里查询更详细的数据。不用去麻烦数据团队,因为大家手里的活都挺多的,自己查的话效率还更高。
5、 日常需要分析的数据纬度有:页面转化;商户/商品;用户纬度;市场环境;渠道推广;客诉纬度;财务纬度
6、数据分析的利器是Execl,重点要学会用“数据透视图”,这会对你的工作帮助极大。(以后我会专门写一个关于数据透视图的文章)
7、推荐看《谁说菜鸟不会数据分析》,这算是数据分析的入门书了。
案例一:产品第一版本上线后,发现首页向下转化率极低,才25%。需要紧急提高首页的转化率。
思考过程:先查询首页每一个入口的向下转化率。发现数据集中在首页的“搜索”模块,而其他模块,比如“热销低价商品推荐”,点击率都极低。基于对我们产品业务的了解来进行分析,我们产品属于旅游环节中的中下流。用户到我们的界面上来时,基本已选好目的地了。那么他们主要就使用搜索来查询他们想要的目的地,然后再筛选他们感兴趣的旅游商品。而“热销低价产品推荐”由于只命中了单一目的地,且商品不一定是用户感兴趣的,它击中用户需求的几率较低,所以点击率极低。
解决方案:1)、在首页增加了更多热门目的地的入口,并且设计了一个成本极低“运营管理后台”,对目的地进行人工运营配置。2)、把商品分类提到首页,方便用户选择目的地时同时选择商品类型,进行更精准的搜索,同时让用户在首页了解到我们有哪些类型的商品。3)、删除了“热销低价商品推荐”模块,增加了“主题游”作为尝试
后评估:最终首页向下转化率提高至68%。措施1提高了约25%的转化率(每两周查询一遍所有目的地的点击数据,把点击率低的目的地更换为近期较热门的目的,反复替换,最终达到较高的点击率为止。);措施2提高了约10%的转化率;措施3提高了约8%的转化率
案例二:发现某一个渠道带来的流量的转化率极高,从进来的流量到下单付款,转化率能有约10%,而我们一般的转化率才2%~3%。
思考过程:分析这个渠道的流量质量,发现与其他渠道差别不大,都是对旅游有需求的普通用户,且各自的商品类型都差别不大。然后横向对比所有渠道的流量、转化率、设计、所在位置、用户在此处的需求,发现主要原因是这个渠道入口的“设计”与别的渠道不同,这一种设计形式带来的转化率要明显高于其他的设计形式。
解决方案:根据实际情况,把这种设计移植到其他渠道
后评估:此平台(web端)的订单提高了约15%
案例三:在参与一个独立App时,发现一个功能的入口点击率很高(90%),但使用率不高(60%)
思考过程:查询与之相关的数据,从入口进来的用户流量都分布在什么位置,然后发现用户进来后都集中在新手引导上,反复的左右翻看新手引导(滑动操作的数据是UV的4倍),且停留时长能有20多秒,发现用户的注意力都集中到了新手引导上面。
解决方案:在新手引导的最后一页,增加一个“使用功能”的按钮
后评估:此功能的使用率从60%提高到了80%
案例四:公司攻略部门愿意与我们导流量的合作
思考过程:攻略每天有10万多UV,若能给我们的商品导流量,一定会促进我们商品的销售。我们平台(Web端)每天才6000的UV,若能有10万级的流量入口,对我们商品销售的帮助一定是极大的。然后考虑到数据越是在下游,就越精准,转化率也就越高。
解决方案:在搜索结果页、攻略详情页,增加相应目的地的我们商品的入口。推荐每个目的地销量最好的商品。保证用户在攻略的界面看到的会是他们需要的商品。
后评估:上线一周后评估,一周仅成一个订单,远远没有达到预期的一天至少5个订单。后来经过与攻略产品经理的沟通,分析,发现主要原因是攻略的用户主要是出行前15天至两个月的用户,属于旅行前期的规划阶段,看攻略是为了选择去哪里玩,而去哪儿玩都没有确定,怎么会在此时就购买旅游商品呢?而我们的用户普遍集中在出行前的三天至七天,是用户确定了目的地、机票酒店都已经订好了。才会在我们这里提前3~7天预订出境WiFi、包车、导游翻译...
最后,数据分析是需要不断的实践总结,成功都是靠失败的经验教训堆积而成的。在这个过程中,除了学习产品设计、数据分析的方法以外,更重要的是:了解业务,沉浸到业务当中去,成为自己业务的骨灰用户,知晓业务的方方面面,产品经理一定要做到比团队中的任何人都更了解业务!这样才能够做出成功的产品设计。
我的初衷是希望你看了之后能够有所收获,能够对你的工作和专业水平的提高,有那怕一点点的帮助。不然我就白写了 。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14