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编程问答

数据分析的正确做法

發布時間:2025/3/15 编程问答 29 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 数据分析的正确做法 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

產品經理的核心工作流程,主要分為這樣幾步:①需求分析 ②可行性分析 ③產品策劃 ④產品設計 ⑤項目管理 ⑥數據分析 ⑦版本迭代。

刀哥把這個流程系統的梳理了下,寫成了一個系列,本文是這個系列的最后一篇:數據分析。

產品對于數據,就像飛機對于儀表盤一樣,沒有儀表盤的飛機,是盲飛,沒有數據的產品,是抓瞎。數據分析,對產品經理來說,太重要了。本文結合刀哥多年的工作經驗,來分享產品經理如何做數據分析,關注刀哥公眾號回復『數據分析』,可以獲取數據分析工具包。

01.數據分析

數據分析,就是將產品相關的數據進行收集、整理,然后通過數據分析的方法,總結出模型和規律,以指導決策。

做為產品經理,通過數據分析,可以獲知產品的運營情況,版本迭代的效果,數據還能指導運營策劃活動、做用戶分群、差異化營銷等。

數據分析,將決策模式由拍腦袋變為有據可循。

02.搭建數據體系

在做數據分析之前,要先弄清楚做數據分析的目的,即通過數據分析,得出什么結論,而要得出這個結論,必須有哪幾個指標支撐。

這就需要提前搭建數據指標體系,搭建數據指標體系,有以下幾種方法:

  • 海盜指標法

海盜指標法從用戶的角度,分成5個階段,每個階段都有核心指標。

1)獲取用戶。通過各種手段,讓更多人接觸到產品,就是我們常說的拉新,其核心指標有訪問量、注冊量、認證量、CAC等。

2)提高活躍度。用戶觸達到產品后,如何對其進行激活,并讓用戶持續活躍。每個產品都有一個核心價值,讓用戶接觸到核心價值才能發揮產品的作用,讓用戶受益。常見的指標如充值轉化率、消費轉化率、DAU、MAU等。

3)提高留存率。留存率是衡量產品價值最重要的指標之一,只有留得下用戶,才能持續獲得收益,提高用戶生命周期價值。Facebook針對游戲行業提出了一個40-20-10法則,即如果你想讓游戲的DAU超過100萬,那么新用戶次日留存率應該大于40%,7日留存率大于20%,30日留存率大于10%。

4)獲取營收。只有用戶愿意付費并持續使用產品才能獲得營收,獲得營收才能讓產品持續發展,如果不能形成這個商業閉環,產品無法持續,其核心指標有CLV(客戶生命周期價值)、ROI(投資回報率)、ARPU(每用戶平均收入)。

5)自傳播。好的產品會自傳播,常見指標有K值(傳熱系數)、NPS(凈推薦值),K值大于某個值,就會形成裂變,病毒式傳播。

  • 北極星指標法

北極星指標也叫唯一重要指標,之所以叫北極星指標,是因為這個指標一旦確定,就像北極星一樣高高閃耀在空中,指引著公司全員朝著同一個方向前行。

例如:讓你消磨時間的產品,北極星指標肯定是用戶花了多少時間在你的產品上;讓用戶提升效率的產品,北極星指標是使用量或者付費;讓用戶完成交易的產品是交易總額。

制定北極星指標,需要先確定企業的商業價值和產品的用戶價值,在明確這2個價值以后,再篩選出幾個核心的指標,最后通過內部討論確定北極星指標。

  • OSM

什么是OSM?

O代表業務目標(Object)。需要我們思考或回答,我們的業務、產品、甚至是其中一個小功能存在的目的是什么、能夠解決用戶什么問題、滿足用戶什么需求?

如果你是公司的負責人,想一想公司的核心目標是什么,可能是今年的營收、利潤額等。如果你是產品部門的負責人,那你需要思考未來幾年的產品方向、規劃、路線圖等。

S代表業務策略(Strategy)。是指清楚業務目標后,為了達成上述目標,我們應該采取的業務策略。

M代表的是度量(Measure)。用于衡量我們的策略是否有效,反應目標的達成情況。業務度量涉及到以下兩個概念:

一是KPI,用來衡量策略的有效性;

一個是Target,是預先給出的值,用來判斷是否達到預期。

03.數據采集

在搭建好數據指標體系以后,就圍繞這個體系來采集數據。

數據采集,最重要的是要定義清楚需要采集的指標項——把語文變成數學。例如:某APP,給運營部門目標:提升沉睡用戶付費激活率,至少提高一倍。

這個目標是個『語文』,要將其轉換成『數學』:

在定義了指標項以后,開始采集數據。

產品有兩種數據,一種是過程數據(又叫行為數據),一種是結果數據(又叫業務數據),行為數據在開發過程中會被舍棄,而行為數據又非常重要,可以用于分析用戶流失原因等,數據埋點是記錄過程數據的解決方案。

埋點是對特定事件進行上報和記錄。數據埋點,可以通過5W2H去收集數據。

1)What:采集什么事件?常見如曝光、點擊、啟動、退出、報錯。

2)Who:是哪個用戶在操作?識別用戶可以通過用戶ID、設備ID等,準確識別用戶是數據準確的前提,識別用戶后可以做用戶全流程分析、留存分析等。

3)When:事件發生在什么時間?

4)Where:事件發生在哪里?比如省份、經緯度、IP地址等。

5)How:觸發事件時,用戶的環境怎樣?包括硬件環境和軟件環境,硬件環境如設備、唯一編碼,軟件環境如操作系統、產品版本號。

例:一個標準的埋點事件

有些屬性是所有事件都需要記錄的,這種屬性叫通用屬性,如:

數據采集后,僅僅還是原材料,需要對原材料加工后,才能形成有用的信息,再結合決策者的知識,做出有效的判斷和下一步行動。

04. 常見分析模型

1)用戶分析

用戶分析,主要有幾個核心指標:新增用戶、活躍用戶、啟動次數。用戶分析,主要是看趨勢,支持按時間/版本篩選查詢。以友盟為例:

還有個常用的模型是用戶分群,用戶分群是將用戶信息標簽化,用戶分群又分為普通分群和預測分群。

普通分群是用用戶的普通屬性進行分群,以執行差異化的產品策略和營銷策略。預測分群是根據用戶當前的屬性及行為進行預測。例如投資用戶可以分為保守型、穩健型、激進型,然后根據預測可以給用戶推薦不同風險的投資產品。

2)留存分析

留存分析是分析用戶的參與情況和活躍程度,是衡量產品對用戶是否產生價值最重要的方法。通過留存分析,還可以掌握用戶生命周期長度,定位產品可改善的地方。

留存分析常見指標有新用戶留存和活躍用戶留存,以友盟為例:

3)渠道分析

按渠道統計新增用戶/活躍用戶/啟動次數,可以對比各渠道的質量。以友盟為例:

4)漏斗分析

漏斗分析是反應用戶行為從起點到終點各階段的轉化情況,主要價值在于監控轉化情況,還可以通過多維度切分,分析不同用戶群體的漏斗轉化情況。常見的應用場景如:電商普通會員、黃金會員、鉆石會員支付轉化率。

05. 數據分析工具

1)SQL

SQL是產品經理必備的數據分析工具,SQL語言也很簡單,掌握基礎的查詢語句,就可以獲得很多數據,推薦閱讀《MySQL必知必會》,刀哥有電子書,關注刀哥公眾號,回復數據分析,可以獲取。另外還有Tableau可視化教程、Python基礎、數據分析方法論等資料。

2)Tableau

刀哥強烈推薦產品經理去學一下Tableau,簡直是產品經理做數據分析的利器。通過SQL+Tableau,可以做出很多數據可視化報表,對數據監控、數據統計分析,有很大幫助,以下是刀哥用Tableau做的實時數據看板:

06. 寫在最后

產品存在的目的在于為用戶提供價值、為企業提供收益,那如何衡量產品是否提供了價值呢?答案就是數據分析,通過數據分析,可以讓產品經理及時獲知產品的運營情況。

數據對于產品,就像體溫對于人體、飛行速度對于飛機,是檢查產品是否健康的指標,當產品出現異常時,用戶數據、留存數據、業務數據都會出現異常,產品經理可以通過數據監控,及時調整策略,做版本迭代。

好的產品經理,應該是全棧的。具備數據分析能力,能通過數據驅動產品,能極大的增強自己團隊和領導的信任度。

數據分析意義在于通過數據總結模型和規律,指導決策,做到事半功倍。

數據分析首先要搭建指標體系,搭建指標體系有幾種方法:海盜指標法、北極星指標法、OSM模型。

然后是采集數據,采集數據首先要定義指標項,然后通過埋點獲取行為數據,行為數據+業務數據能全面反應產品運營情況。

產品經理常用的數據模型有用戶分析、留存分析、分布(渠道)分析、漏斗分析,掌握分析模型,可以更快速的定位問題。

以上,就是刀哥關于產品經理數據分析的分享,希望對你有幫助。刀哥公眾號:刀哥說。關注公眾號,回復『數據分析』,可以獲取數據分析工具包。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析的正确做法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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