产品经理成长系列(九)——数据分析思维
关于数据分析,网上有很多的相关书籍和文章,涉及的面也有多——数据分析的方法、工具、指标、思维。对于产品经理来说,主要需要了解并掌握的是数据分析的思维。
数据分析思维就是要有分析数据的意识,在意识的基础之上建立一套成熟的分析流程体系。今天这篇文章介绍的就是数据分析主要步骤:发现问题、提出假设、选择表征、收集数据、验证分析。
1.发现问题
产品经理要善于发现产品业务中的异常数据,特别是其核心数据。那对于一款产品来说,它的核心数据有哪些呢?主要有这几个维度:活跃、留存、营收等等。产品经理要做到每天去跟踪这几类重要数据,当出现明显异常时要及时发现并追踪。
对于自己现在负责的产品——流量池(承接各大搜索引擎流量,将搜索引擎用户转化为我们产品的用户),它的核心数据就一个,即APP产品的激活数(通过流量池转化而来的产品用户数目)。在开始一天的工作前,自己会把昨天的用户激活数据过一下,与上周同周期进行对比。如果数据无明显涨幅或下跌,则暂时不去理会,等到一周数据总结时再整体分析。如果数据出现了明显波动,就要分析数据,找出异常的原因。
2.提出假设
针对第一步发现的问题,提出假设。这个假设一定要是建立在合理的逻辑推理之上,比如APP新用户次日留存下降,可能的原因有版本更新导致的用户体验不友好、新增的用户不是产品目标用户群体、运营活动结束、竞争对手的相关动作、产品出现bug等等,今天空气不好(与天气环境无关的产品)则明显是一个不太可能的原因。提出的假设一方面要建立在合理的逻辑推理之上,另一方面可以结合过往的经验来看,要抓住主要原因,丢弃那些繁枝末节。
一般来说有两种路径提出假说,归纳的方式和演绎的方式。归纳就是提出任何可能的因素,团队成员可以进行头脑风暴,将可能的因素先罗列出来再排除,演绎就是根据模型来推演。比如产品营收出现下降,营收=购买用户*客单价,购买用户=新用户购买+老用户购买,新用户购买=新激活用户*转化率,这样一层层推演,找到模型中出现数据异常的环节。
还是以自己负责的流量池产品为例。如果第一步中发现了流量池转化的APP激活数出现了明显下降,那么合理的假设包含:流量下降、更换了运营位素材、节假日的影响、新上线了引流运营位、产品业务存在周期性(比如彩票,双色球开奖是周二、周四、周日,所以这几天之外的用户量肯定就少)。有些假设可以直接排除,比如有没有更好素材、是否是节假日。
3.选择表征
将假设中所选择的变量进行数据量化。
比如对于问题“引流运营位效果下降”,需要定义好“效果”是通过该位置的激活人数下降了?还是该位置带来的新用户留存降低了?如果是前者,那可能的假设有:流量下降、素材对用户的吸引力降低。流量下降可定义为页面的访问UV降低了,素材对用户的吸引力不够即运营位点击UV/页面UV的比值降低了。
4.收集数据
对于一款互联网产品来说,数据的收集并不难,难的是对数据的处理,需要剔除掉错误的、无关的数据。
5.验证分析
最后一步就是对最初提的问题和假设进行验证,这需要从收集到的数据中去分析,就是寻找问题与假设之间的关系。比如A运营位引流的激活人数下降,通过分析数据发现该页面的UV没有降低,但是A运营位的点击率下降了,并且该页面中其它运营位的点击率没有下降,所以我们可以分析得出的是该运营位素材出现了问题。
当分析得出结论后,我们需要进行验证,将发现的问题修改后再次观察数据是否恢复正常。如果数据恢复正常,就代表提出的假设是对的。如果没有,则代表问题与假设之间不成立,它们之间没有相关关系,需要再次重复数据分析的步骤。