澳门新葡亰官网想成为数据产品经理,当产品经理遇到数据分析这个槛

澳门新葡亰官网 5

原标题:想成为数据产品经理,先掌握这些数据分析方法论

本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑,希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。澳门新葡亰官网

一个优秀的数据产品经理必须要具备各种技能,
要了解自己的用户,明晰用户的核心需求,而最重要的是一定要掌握数据分析技能、会用数据分析工具。让我们通过文章来看看:有哪些实用的数据分析方法吧。

▶如何获取数据,获取什么样的数据?

澳门新葡亰官网 1

Q1:一个电商平台,应该着重关注什么数据,怎样设计数据后台?

产品经理的概念在不断泛化。近些年来,随着互联网行业的发展,越来越多的企业意识到了大数据和精细化运营的重要性,为了更好地挖掘数据的价值,指导业务的优化和发展,数据产品经理应运而生,他们基于数据分析方法发现问题,并提炼关键要素,设计产品来实现商业价值。

A1:电商数据的核心指标一般有:GMV,Transations(交易数量),ASP(均价),购物车大小,用户的复购率,购买频次,年度复购率。这样的指标很多。:我觉得有三类的指标需要关注,第一:交易数据,第二:用户行为数据,第三:用户来源数据。

虽为产品经理,但要真正解决核心问题,不免要在前期和中期进行大量的数据分析工作,那么,实用的数据分析方法有哪些呢?

这里面,我觉得您可以根据自己的资源状况来设优先级。最直接的就是交易数据,然后最重要的是行为数据,因为所有的电商提供的是“互联网产品”而不仅仅是“所销售的产品”。第三就是流量的数据的分析,因为这里涉及到获取客户的成本。

一、业务分析类1.1 杜邦分析法

Q2 :
如何收集自己需要的数据,面对杂乱无序的数据该如何分析,如何保证数据的准确性

杜邦分析法目前主要用于财务领域,通过财务比率的关系来分析财务状况,其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标,以此了解问题出在了哪儿,从而对症下药。

A1:不同行业,不同业务会有相同宏观的指标,也有细化到本行业,本业务的指标。需要从宏观到微观的拆解指标。大量的数据如何为我们所用?需要了解产品业务,明确问题的本质,大量的深入的产品实践。大胆的提出假设,然后通过数据理性的验证。我们还会有更多的线下线上活动帮助大家拆解数据分析指标。

以电商行业为例,GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标,当GMV同比或环比出现下滑时候,需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

关于数据准确性可以不同的工具去验证。比如同时安装多个数据统计工具。比如比较客户端和服务端的数据统计差异。

澳门新葡亰官网 2

Q3: 做内容的网站,如何结合业务判断需要获取哪些和用户相关的数据?

GMV下降如果是因下单用户减少所造成的,那么是访客数(流量)减少了,还是转化率下降了呢?如果是访客数减少了,那是因为自然流量减少了,还是因为营销流量不足?

A3:最基本的指标是:页面浏览量、访问量、独立访客数、跳出率、页面停留时长、网站停留时长、退出率、转化率,页面退出率……

如果是自然流量下降的话,可能需要在用户运营和产品运营端发力,如果是营销流量不足,那么可以通过营销活动或者站外引流的形式增加曝光量。

内容热度:分享次数、推荐次数、点赞次数、评论数

同样,如果是转化率的问题,那么需要对用户进行细分,针对不同阶段的用户采取不同的运营策略,关于用户的部分,这里不做赘述,有兴趣的朋友可以关注后面的文章。

用户:新用户、活跃用户、沉寂用户占比的变化,增长的趋势等等

最后,如果是因为客单价不高,那么需要进行定价及促销的方案优化,比如识别具有GMV提升潜力的商品进行定价优化,评估当前促销的ROI,针对选品、力度和促销形式进行优化。同时通过关联商品的推荐或商品套装促销的形式,激发用户购买多件商品,也可以有效提高客单价。

Q4:
不强制登陆的app,如何定义独立用户。目前我们是获取手机信息,但并不准确

1.2 同比热力图分析法

A4:不强制登录,可以在app和设备的基础信息在不侵犯用户隐私的情况下,计算一个比较固定的ID。这个ID应该基本上能够判断一个稳定的用户。但是它并不和手机号码或者设备号做深度绑定。在网站上类似cookie的方法。

同比热力图分析法这个名称是我自己造的,其实无非是把各个业务线的同比数据放到一起进行比较,这样能更为直观地了解各个业务的状况。

Q5: 若想了解某个行业,有哪些平台可以拿到相对靠谱数据以供分析?

澳门新葡亰官网 3

A5:这个部分需要的工具有很多,看您的业务是以App为主,还是Web为主。基本上应该从流量,市场占有率,还有用户交互使用深度、舆情等角度入手。每一个都有不同的工具能够辅助。比如说Alexa,AppAnnie,艾瑞的互联网行业研究报告,Gartner的研究报告,IDC,TalkingData的游戏行业研究等等都是一些好的起点。

构建一张同比热力图大致需要三步:

▶数据分析如何驱动产品优化?

  1. 按照杜邦分析法将核心问题进行拆解,这里仍以电商为例,我们将GMV拆成了流量、转化率、商品均价和人均购买量,即GMV=流量*转化率*商品均价*人均购买量;
  2. 计算每个业务各项指标的同比数据;
  3. 针对每一项指标,对比各业务的同比高低并设定颜色渐变的条件格式,以上图中的转化率同比为例,业务5转化率同比最高,为深橙底色,业务3转化率同比最低且为负值,因此设定为蓝色底色加红色字体。

Q1:2B企业应应用如何做基于数据驱动的产品设计与改进?

通过同比热力图的分析,首先,可以通过纵向对比了解业务自身的同比趋势,其次,可以通过横向对比了解自身在同类业务中的位置,此外,还可以综合分析GMV等核心指标变动的原因。

A1:SaaS企业的数据驱动产品设计非常重要。首先,最基础的开始是Product
Usage Metrics。因为SaaS产品都要解决一个企业应用的场景。
而这个场景在业务上的被重现频次,决定了SaaS软件的基本交互频次。所以登录批次,使用深度(事件数/访问)等最基本的指标是最粗放的指标。

除了电商业务的分析以外,同比热力图同样适用于互联网产品数据指标的监控及分析,该分析方法的关键点在于拆解核心指标,在本文后面的产品运营类方法中将会介绍相关指标的拆解方法。

最重要的,是产品每一个功能的使用者数量,使用的频次,转化漏斗,转化率。

1.3 类BCG矩阵

请记住,这些分析必须要在“用户”级别能够做分析,而不是一个单纯流量级别的分析,才有未来的核心意义。然后将usage在客户公司级别进行汇总,比较在公司级别的使用度,使用深度和未来的续约付费率一般呈正相关。

BCG矩阵大家都非常熟悉了,以市场占有率和增长率为轴,将坐标系划分为四个象限,用于判断各项业务所处的位置。

还有就是整个SaaS页面的优化,比如说注册流,注册转化率,注册用户向深度用户的转化率,深度用户向付费用户的转化率。SaaS的数据分析是很深入的话题,我就是分享一些最基本的指标。

这里想讲的并非传统的BCG矩阵,而是BCG矩阵的变阵,或者叫类BCG矩阵。

Q2:关于留存率,互联网金融借贷产品是典型的低频,一个人不可能经常上来借钱或者出借,看留存率还有意义么?

根据不同的业务场景和业务需求,我们可以将任意两个指标作为坐标轴,从而把各类业务或者用户划分为不同的类型。

A2:留存率有意义,因为留存是一个普遍的概念。唯一的一个就是您专注“频次”的不同。比如说买汽车,美国的整个汽车购买行为,不可能用天来衡量,而要用年。因此美国的汽车制造商,就持续的按照“月份”给每一个不同的区隔发送不同的营销方案。互联网金融也有他的产品生命周期,这要求您来制定营销策略,找到那个“频次”,以此为开始进行营销产品规划。

比如可以以品牌GMV增长率和占有率构建坐标系,来分析各品牌的状况,从而帮助业务方了解到哪些品牌是未来的明星品牌,可以重点发力,哪些品牌处于弱势且增长匮乏,需要优化品牌内的产品布局。

Q3: 支付转化率比较低,这种情况通过什么点,什么角度去分析用户行为?

澳门新葡亰官网 4

A3:先要全面的找到支付转化的全部关键转化路径,然后看每个转化路径上面关键点之间的转化率。比如到商品详情页面,可以从搜索页面、分类页面、频道页面、品牌页面、活动页面、首页、关联销售推荐、甚至直接访问到达商品详情页面。每个转化路径和转化量的占比都要考虑。然后再找出量大且转化率低的路径先优化,量小转化率高的路径可以加强并且scale。

除此之外,我们还可以根据以下场景构建类BCG矩阵:

Q4:针对工具类的app,有什么好的数据分析方法吗?需要注意哪些问题?

  • 分析商品引流能力和转化率:流量份额-转化率
  • 分析商品对毛利/GMV的贡献:毛利率-销售额
  • 基于RFM分析用户的价值:访问频率-消费金额

A4:我觉得取决于您的app在产品发展的哪个周期?工具类的APP,我个人认为核心,特别是早期还是应该关注“usage”,用户的使用度,和使用深度/黏度,也就是留存。然后要关注增长,其次未来要关注变现。用增长黑客的“海盗法则”来讲的话,就是在“AARRR”逻辑里面,首先关注留存(Retention)。

按照上述方法,大家可以根据需求大开脑洞,按照一定标准对研究对象进行分类分析。

澳门新葡亰官网 5

二、用户分析类2.1 TGI指数

●Acquisition 获取用户

在分析用户时,通常的做法是将目标用户进行分类,然后对比各类用户与总体之间的差异性,TGI指数提供了一个很好的方法,来反映各类用户群体在特定研究范围(如地理区域、人口统计、媒体偏好等)内的强势或弱势。

●Activation 激发活跃

TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

●Retention 提高留存

相关文章

Leave a Comment.