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如何理解数据到底怎么驱动产品优化?

公主发布于 2015-11-06 13:09查看:8369回复:8

HI,又跟大家见面啦HI,又跟大家见面啦,我们今天说说产品运营的商业模式,大家知道产品运营的商业模式有那些啊?看看一定会有很多的疑问,好啦,事不宜迟,我们赶紧一起说说啦。


 首先我们来剖析一下产品优化。产品优化在百度百科的意思是:在不改变产品性质的情况下对产品结构上的调整,使产品具有更大的使用价值和价值。互联网产品更是如此,我们现在看到市面上绝大多数的互联网PM其实做的都是优化的活儿,即在网站或者APP整体性质不变的情况下的局部调整。
那么产品经理根据什么来进行产品优化呢? 依作者看来,产品优化主要可通过这几个途径:直接的用户研究结果、业务与客服反馈、数据分析、领导的要求、竞品分析与舆情监测。今天不说那么多,主要讲如何通过数据来指导我们产品优化,力求把它讲透。
学过统计学的都知道,数据分析简单来说分描述性数据分析和探索性数据分析。所谓探索性数据分析就是我们经常说的关联规则、聚类、时间序列等等,能够从表面的数据中挖掘一些潜在的规律和意义。顾名思义,描述性数据分析即是对数据进行统计和汇总分析。描述性数据分析分析角度一般为对比和细分,通过数据在不同维度的表现总结出有意义的结论。
我们讨论产品数据优化也是遵循描述性数据分析的思路,具体分统计、对比和细分三个维度来阐述产品数据的优化步骤。顾名思义统计即是对一件事情的描述性概括,对比则是加入时间、位置等对比维度来阐释差异性,细分则是为了具体化每一个环节和流程的数据分析。
1、统计
产品经理需要对页面负责,细化到页面每个按钮、入口、banner等基本元素,而这些元素是可以通过定义事件实际监测的到的。基于这个考虑,我们就可以通过这些数据来模拟用户的行为习惯,知道某个页面哪些地方是用户经常光顾的、哪些是压根不点的。据此就可以进行页面的优化和分析。
具体如何实现以上需求,作者整理了一个较为周全的方案供大家参考,这也是作者在实际工作中证明行之有效的案例。

在中华人民共和国境内从事产品生产、销售活动,必须遵守中华人民共和国产品质量法。生产者、销售者依照该法规定承担产品质量责任。该法所称产品是指经过加工、制作,用于销售的产品。国务院产品质量监督部门主管全国产品质量监督工作。国务院有关部门在各自的职责范围内负责产品质量监督工作。县级以上地方产品质量监督部门主管本行政区域内的产品质量监督工作。县级以上地方人民政府有关部门在各自的职责范围内负责产品质量监督工作。

2.国家对产品质量实行以抽查为主要方式的监督检查制度,对可能危及人体健康和人身、财产安全的产品,影响国计民生的重要工业产品以及消费者、有关组织反映有质量问题的产品行抽查。抽查的样品应当在市场上或者企业成品仓库内的待销产品中随机抽取。对依法进行的产品质量监督检查,生产者、销售者不得拒绝。
3.消费者有权就产品质量问题,向产品的生产者、销售者查询;向产品质量监督部门、工商行政管理部门及有关部门申诉,接受申诉的部门应当负责处理。保护消费者权益的社会组织可以就消费者反映的产品质量问题建议有关部门负责处理,支持消费者对因产品质量造成的损害向人民法院起诉。因产品存在缺陷造成损害要求赔偿的诉讼时效期间为二年,自当事人知道或者应当知道其权益受到损害时起计算。因产品存在缺陷造成损害要求赔偿的请求权,在造成损害的缺陷产品交付最初消费者满十年丧失;但是,尚未超过明示的安全使用期的除外。军工产品质量监督管理办法,由国务院、中央军事委员会另行制定

正如上图所示,我们把某APP的首页按照no\\\\\\\\区块\\\\\\\\细分进行切割,从而能够把页面中每一个元素(按钮、图片、链接等)都能够有效的定义出来。如head区块**有4类细分,分别为head_sidebar\\\\\\\\head_search\\\\\\\\head_scan\\\\\\\\head_cart,这样整个APP头部的所有元素都已经定义完毕。
将需要监测的页面定义完之后,后面就是监测实现的问题了。作者在这里推荐百度统计和友盟中的事件追踪,通过自定义trackevent事件来实现页面追踪,详情可参考百度统计:http://tongji.baidu.com/open/api/more?p=guide_trackEvent
不过统计工具的监测事件可能有所局限,具体适用的范围为:

基于以上问题,读者还可以通过自定义监测事件来完成对页面的监控,自定义事件摆脱了工具的局限性,能够更灵活的去做页面**事件的铺设。由于涉及到技术层面的问题,这里就不过多的赘述。
2、对比
谈到对比,不得不说下ABTesting。A/B 测试简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,记录下用户的使用情况,看哪个方案更符合设计。
用一个电商的APP举例子,假如这个App有100万在线用户,通过控制台可以控制这些用户看到不同的测试版本。假如其中50 万用户看到左边版本,产生了10万购买;另外50万用户看到右边版本,产生了40万购买。这个试验数据说明右边版本产生的转化率更高,可以通过控制台将这 个版本推广到所有100万用户。

百度百科替我们整理了五大常见的测试元素,即在什么情况下我们可以使用AB测试:
标题
长标题还是短标题 疑问句还是陈述句 正式语气还是非正式语气 强调卖点 A 还是卖点 B 图片
大图片还是小图片 照片还是绘图 客户还是产品 布局
单列销售信函布局还是多列布局 3页的形式还是1 页的紧凑形式 销售切入点
质量还是便利 功能还是服务 赚钱还是省钱 转换激励
强调免费送货还是退货自由 列出所有的激励措施还是什么都不列 电话订购转换还是在线表格转换 在实际进行AB测试的时候,往往有两种方法,一种是传统的由技术人员制作多个页面,然后通过URL重定向进行分类流量,而另外一种方法是通过专业的AB测试软件。前者需要花费较多的人力物力,而且在数据的分析上也比较麻烦,而后者则无需任何编程技术,基本能通过这些软件自带的编辑器实现。目测主流的测试工具包括:
Google Website Optimizer
搜索巨头提供的免费A/B测试工具。一个很好的入门级工具,但是没有一些先进的功能。
Visual Website Optimizer
一个易于使用的A / B测试工具,包含功能:如所见即所得的编辑器,单击地图,访问者分割和标签等。
Unbounce and Performable
集成着陆页设计的A / B测试工具。
Vertster, SiteSpect, Webtrends Optimize and Omniture’s Test&Target
企业级测试工具。
AB Tester
中国首款免费A/B测试工具,包含可视化编辑、数据统计、精准投放等功能。
3、细分
细分也可以说是针对产品流程的转化。拿电商APP举例,有注册流程、登录流程、下订单流程、加入购物车流程等,产品经理需要根据不同的流程来优化用户体验。
分享一个作者之前通过数据优化产品的真实案例:
首先介绍一下背景,作者所管理的产品是一个PC端的应用网站,用户使用网站的交易系统首先必须注册。因此注册就成为用户了解产品的首要和关键。
通过对注册流程进行了分析,注册流程总共有三步: a、第一步:填写用户昵称、联系方式等 第二步:绑定银行卡 第三步:详细信息 第四步:注册成功页面

上图是用GA统计出来的每一步转化率,具体发现的问题:第一步到第二步、第二步到第三步跳失非常严重,带给用户非常不好的用户体验;第三步到第四步跳失率明显少
3.1、分析第一步的页面信息,发现第一步是要求用户绑定一张自己的身份证号,用户出于安全性的考虑,大多在这步开始流失。
解决:假如将输入身份证号作为一个事件,分析解决的思路可以分为:
事前解决—:充分的提醒功能(给用户安全感)
事中解决—:简化绑定程序 如通过读取用户IP,判定用户身份证预留前六位地址码;提醒用户16 or 18位身份证区别;根据用户习惯调整输入框:姓名、身份证类型、身份证号
事后——:输入完成之后,弹出安全协议,增加用户的安全感
3.2、第二步跳失的原因是在于需要用户绑定银行卡
事前:跳过银行卡验证,放至其他页面或者后续页面
事中:充分的提醒功能,说明原因,方便用户去找合适的银行卡;后台识别,如果用户在此处流失,客服安排跟进电话沟通
3.3、第三步跳失明显趋少
说明用户如果走到这一步,已经基本都可以成为公司用户。第三步页面是填写相关详细信息,考虑到进入到这一步的用户注册意愿性已经很强,因此一些重要的信息可以放置此处填写,同时可以用必填项和选填项引导用户。
通过以上分析,就可以对注册流程有一个清晰大致的优化方向。当然在流程分析过程中,工具也非常重要。作者用的比较习惯的是GA和百度统计的漏斗,他们基本可以满足大多数流程优化的需求,部分公司也会采用自主开发的形式去做流程分析和优化。
统计、对比和细分构成了产品经理的数据分析和数据优化思路与框架。
  最好的就是要自己去实践一下真的想法,有句古话叫做不做不知道,一做吓一跳哦!!!请到观看。。

 

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