6

产品分析,有经验的人都这样做

 2 years ago
source link: https://www.woshipm.com/data-analysis/5772754.html
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client

很多互联网产品经理做产品分析,会做得很心累,产品分析做了半天却没有输出什么价值性的东西。那么产品分析应该怎么做呢?作者总结了一些相关经验,希望对你有所帮助。

a3R7LotDNBLaubqaqgFy.jpg

很多互联网公司的同学做产品分析做得很纠结。每天忙着算各种点击率、转化率、活跃率,到头来还被嫌弃“没有分析出价值”。

到底完整的产品分析该怎么做?产品分析也分战略层、战术层、战斗层,想分析得清楚,得层次分明,重点突出才行。

01 理想的产品分析做法

战略层:整个产品的定位、发展态势、绩效表现的分析。

这一块分析常常是产品经理在BRD或者MRD里,描述了产品的战略定位、发展目标,之后通过数据追踪目标达成(如下图)。

iMt3YaICwMOCuRUdR82V.png

当然,很多公司的基层产品经理,自己都不知这些文档长啥样(或者干脆就是随手瞎写的)。因此只能通过一些更简单直接的方法判断当前的战略目标,比如最常用的产品生命周期法(如下图)。

WDCzyUeN6bIrRjk28arp.png

战略层的分析,理应是最先开始,最先需要明确的分析。因为后续每一个具体功能,每一项具体设计,每一次迭代优化,都是为了达成战略目的服务的。但是这恰恰是很多产品分析最缺的部分。

因为在很多公司里,以下种种因素,都会导致战略分析没有做到位,从而导致目标感缺失,引发后续各种问题。

  • 老板本人才是真产品经理,其他人只敢唯马首是瞻。
  • 新来的产品经理不了解过往情况,只知道依葫芦画瓢。
  • 公司规模太大,职能切分太细,每人只顾自己门前雪。

战术层:某一个具体功能模块的效果分析。

每个功能模板都有其作用,有些功能是通用的,比如:

  • 登录:实现用户登录。
  • 首页:实现站内流量分配。
  • 个人中心:查看个人基本资料。

有些则根据产品属性有区别,比如:

  • 交易型产品:商品展示→详情→订单确认→支付→物流信息
  • 内容型产品:内容展示→浏览→完成浏览→转发/收藏
  • 工具型产品:(以导航为例)起点→终点→路径选择→导航→结束

根据任务不同,又能分成核心功能和辅助功能。比如,交易型产品的核心功能就很聚焦:完成交易。只不过为了提升交易效益,会增加诸如文字种草、视频种草、活跃签到、种树浇水等等功能,因此关注每个功能的使用率、跳出率、转化率、促成交易的GMV即可。

6KuKk99Y7xIQkq8xK2hO.png

内容型产品的分析会略复杂,因为用户完成一次流量行为的时间可能很短。在登陆后,会进行一系列动作。并且内容型产品往往提供多种话题(时政、科技、体育、二次元……)、多种产品(视频、图文、语音……)、多种形式(PGC、UGC),因此用户行为更杂乱。

此时,常常先对用户进行分层,区分出轻中重度用户,再看用户的整体活跃市场和内容数量,再看具体行为分散在哪些功能上,每一种功能的使用情况。

9VeRqxbZeFZ5XLXyy6Tm.png

战术层的核心就是解决轻重缓急的问题。

  • 到底哪些要优化,哪些要新增,哪些要删除
  • 优化方向是什么,提升到多少合适
  • 新增方向是什么,起到什么作用

先解决了这些战术层问题,再谈战斗层:具体按钮是红是蓝,具体点击是多是少……就非常清晰。达成目标是评价功能点的最高级标准。

当然,实际操作的时候,这一步也是经常被省略的。很多基层产品经理就是:

  • 因为老板让做,所以做
  • 因为对手做了,所以做
  • 因为调研了用户,用户说需要,所以做

至于做成啥样,完全没有具体预期(或者是随手写一个)。后续分析就更混乱了。

战斗层:某一个具体页面/按钮/流程/玩法的设计。

战斗层的分析最为人熟知的就是ABtest。因为直接上ABtest,可以很无脑地终结设计层面的争吵,哪个数据表现好就用哪个。ABtest如此流行,以至于很多厂子,连数据分析师都懒得用传统的分析方法了,“遇事不决,ABtest!”

ABtest确实是解决争议的最快速手段,特别是涉及一个页面上按钮左边/右边这种设计类问题。当产品经理们争执不定的时候,直接上ABtest能让大家快速闭嘴。

但ABtest不是万能神药。因为用户行为一定是多因素综合影响的结果,用户行为路径越长,累积到最后的影响因素越多,特别是涉及现金交易的流程。

因此,如果用户行为真的在末端断掉,很难短时间内拆分清楚。企业实际环境也不像实验室那么干净,用户口碑交叉影响、当季流行的时事、舆论风潮、营销偏好等无法收集数据的因素,都会影响结果,因此ABtest更适合解决流程前段的设计问题,流程越靠后,测试结果越容易失效(如下图)。

umFyjlMDPgBCCiwbC3E3.png

更不要说,很多产品经理站在本位主义角度,非让数据证明自己负责的功能没有问题。并且尤其喜欢拿运营活动、外部因素等很难量化的事说事。这种浑水摸鱼,且把水越搅越浑的做法,只能让分析更无所是从。最后变成大型相互甩锅现场。

02 产品分析为啥难做

小结一下,理想中的产品分析,应该这样展开:

y63puxmyQdHYzSg7QehV.png

这样层层分解,目标清晰,落地效果自然容易衡量。可实际上很难这么理想。产品的实际效果(诸如DAU、转化率)不单单受产品影响,也和商品搭配、促销力度、活动支持、用户习惯等诸多因素有关,单纯在分析层面,想一一解答清楚都很困难。

更糟糕的是:在相当多厂子里,真正的产品经理只有老板一人!挂着产品经理头衔的诸位,其实都是忠实复制粘贴老板命令即可。再加上国内互联网圈子里相互抄袭风气浓厚,导致产品目标更不清晰,灵活性更大,效果更难观察。

经常做分析的同学去问产品经理:为什么做这个功能?这个功能的定位是啥?目标是啥?得到的答案就是:

  • “老板让做的”
  • “我看对手也这么做的”
  • “上线了指标不好看,改改”

无目标,无逻辑,无思路。三无产品,当然让做分析的同学更糊涂。

这里当然也有做数据分析的同学自身局限性,很多做分析的同学一问三不知:

  • 产品的定位、目标受众、竞争对手是谁?
  • 产品的功能模块流程怎么走?各自什么作用?
  • 设计思路是啥?之前数据如何?对应哪些客群?

啥都不知道……

导致实际上的产品分析,做出来是这个效果(如下图)

5kbj13xL45nkStvBwCxi.png

三无产品遇上三不知的数据分析师,那除了列举“PV/UV/转化率,点击/跳出/GMV”就真的不知道咋分析了。

专栏作家

接地气的陈老师,微信公众号:接地气的陈老师,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

给作者打赏,鼓励TA抓紧创作!

Recommend

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK