本文基于神策數(shù)據(jù)推出的《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)品決策》在線(xiàn)課程數(shù)據(jù)分析師演講進(jìn)行整理。

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產(chǎn)品為了滿(mǎn)足當(dāng)前階段的需求，需要具備不同的表現(xiàn)形態(tài)。現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品往往伴隨用戶(hù)短期內(nèi)的大爆發(fā)，初期上線(xiàn)版本必然有其局限性，后續(xù)需要大量的功能改進(jìn)和體驗(yàn)優(yōu)化。

誠(chéng)然數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并非就是產(chǎn)品的一切，但數(shù)據(jù)是打磨產(chǎn)品的一大重要方法，通過(guò)數(shù)據(jù)定位問(wèn)題，找到優(yōu)化切入點(diǎn)，通過(guò)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)估，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心思想。產(chǎn)品優(yōu)化要兼顧視覺(jué)體驗(yàn)、信息體驗(yàn)和需求體驗(yàn)等方面，而數(shù)據(jù)考驗(yàn)是產(chǎn)品嶄露頭角的必經(jīng)之路。?

在昨天的驅(qū)動(dòng)利器：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)品決策（上）里，策小編為大家介紹了方法論，本篇通過(guò)一個(gè)大型現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品（共享經(jīng)濟(jì)類(lèi)）案例，具體展示如何利用數(shù)據(jù)做到產(chǎn)品體驗(yàn)改進(jìn)和產(chǎn)品功能優(yōu)化，下篇?jiǎng)t為大家展示產(chǎn)品新功能測(cè)試/驗(yàn)證階段數(shù)據(jù)分析方法。

大型現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品（共享經(jīng)濟(jì)類(lèi)）案例

產(chǎn)品信息：

本產(chǎn)品的主要的交易標(biāo)的為問(wèn)題，用戶(hù)行為主要可以分為兩大類(lèi)：生產(chǎn)問(wèn)題，包含了提問(wèn)和回答兩個(gè)環(huán)節(jié)；收聽(tīng)問(wèn)題，本質(zhì)是對(duì)問(wèn)題的消費(fèi)。產(chǎn)品的產(chǎn)品頁(yè)面主要包含三種：問(wèn)題頁(yè)、答主頁(yè)、列表頁(yè)，其中列表頁(yè)包含了分類(lèi)列表頁(yè)、搜索列表頁(yè)、首頁(yè)等。這個(gè)產(chǎn)品是消費(fèi)性和社區(qū)性的結(jié)合體，可以提供非常豐富的用戶(hù)行為分析素材。

留存如何提高？抓住新訪(fǎng)用戶(hù)

假設(shè)產(chǎn)品監(jiān)測(cè)情況如下圖，新訪(fǎng)用戶(hù)正常上升，但是實(shí)際活躍用戶(hù)曲線(xiàn)卻不健康，呈現(xiàn)停止的趨勢(shì)：

圖1 用戶(hù)活躍情況

產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析師我推測(cè)可能是用戶(hù)留存差，新用戶(hù)沒(méi)有留存，老用戶(hù)也在流失。隨后我通過(guò)日常指標(biāo)監(jiān)測(cè)，對(duì)推測(cè)進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)新用戶(hù)的次日留存跌到了 5%，7 日留存只有 3%，這意味著新訪(fǎng)用戶(hù)存在大量流失；對(duì)實(shí)際活躍用戶(hù)的流失進(jìn)行了分析，判斷老用戶(hù)沒(méi)有大量流失。這個(gè)現(xiàn)象展示出了產(chǎn)品的問(wèn)題是用戶(hù)粘性低，也確定了產(chǎn)品近期的第一關(guān)鍵指標(biāo)是次日留存，提供了產(chǎn)品改進(jìn)的方向：優(yōu)化用戶(hù)留存，提升用戶(hù)粘性。

由于新用戶(hù)的粘性取決于用戶(hù)首次觸達(dá)產(chǎn)品的體驗(yàn)，所以追蹤目標(biāo)被設(shè)定為落地頁(yè)。新用戶(hù)的落地頁(yè)為問(wèn)題頁(yè)和答主頁(yè)，占比 70%，經(jīng)觀測(cè)跳出率非常高，所以產(chǎn)品改進(jìn)方向縮小為優(yōu)化落地頁(yè)跳出率。

圖2 落地頁(yè)分布

落地頁(yè)的價(jià)值有三個(gè)方面：

• 提供快速認(rèn)知，幫助用戶(hù)理解產(chǎn)品價(jià)值；

• 激發(fā)用戶(hù)興趣，促成用戶(hù)留存；

• 直接轉(zhuǎn)化付費(fèi)用戶(hù)。

通過(guò)落地頁(yè)面的分析結(jié)果，產(chǎn)品人員發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品沒(méi)有給新用戶(hù)更多的嘗試和緩沖空間，直接要求新用戶(hù)付費(fèi)聽(tīng)取答案，但是客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品認(rèn)知有限，無(wú)法轉(zhuǎn)化，最終流失。綜上，進(jìn)一步確定優(yōu)化策略：增加免費(fèi)內(nèi)容，讓不愿意轉(zhuǎn)化的新用戶(hù)體驗(yàn)，提高留存率，促進(jìn)后續(xù)付費(fèi)轉(zhuǎn)化，同時(shí)還不能讓有意愿付費(fèi)的用戶(hù)受到大幅度沖擊。

根據(jù)下圖中的扇形圖，消費(fèi)問(wèn)題的瀏覽來(lái)源中，直接來(lái)源占比 45%，個(gè)性化推薦占比僅有 5%，所以需要把免費(fèi)內(nèi)容入口放在個(gè)性化推薦，承載位置放在占比 10% 的首頁(yè)。

圖3 改版方向分析

首頁(yè)改版要從功能出發(fā)，首頁(yè)有兩個(gè)功能：

• 幫助用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品快速產(chǎn)生認(rèn)知；

• 對(duì)用戶(hù)進(jìn)行有效分流，幫助用戶(hù)抵達(dá)他們想去的頁(yè)面。

改版原則：曝光量最大的地方通常擁有最高的轉(zhuǎn)化率，所以首頁(yè)上方承載的一定是轉(zhuǎn)化率最高的模塊。對(duì)平臺(tái)首頁(yè)進(jìn)行改進(jìn)方式如下，為新用戶(hù)提供內(nèi)容，為優(yōu)秀答主提供關(guān)注功能吸粉。

答題量下降，怎么辦？

這個(gè)產(chǎn)品的產(chǎn)品生態(tài)如下圖：

圖4 產(chǎn)品生態(tài)圖

產(chǎn)品的核心標(biāo)的是問(wèn)題，圍繞問(wèn)題有兩種行為，一種是對(duì)問(wèn)題進(jìn)行消費(fèi)，包含“聽(tīng)問(wèn)題”的用戶(hù)行為，一種是對(duì)問(wèn)題的生產(chǎn)，包含“問(wèn)問(wèn)題”和“回答問(wèn)題”，提問(wèn)和回答需要供需平衡，相互促進(jìn)，才能呈現(xiàn)健康的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

假設(shè)日常監(jiān)測(cè)指標(biāo)有變，該產(chǎn)品的每日新增回答數(shù)在兩個(gè)高峰后開(kāi)始了大幅下降，這個(gè)情況意味著用戶(hù)可消費(fèi)的產(chǎn)品數(shù)不足，平臺(tái)的 GMV（成交總額）、日活等指標(biāo)都會(huì)受到影響。

圖5 日常監(jiān)測(cè)答題量

回答總數(shù)的下降可能受兩個(gè)因素影響：人均答題數(shù)下降和答題人數(shù)下降。通過(guò)獲取的數(shù)據(jù)，每日人均答題數(shù)的曲線(xiàn)初期有滑落，隨后呈現(xiàn)平穩(wěn)健康的趨勢(shì)，所以問(wèn)題被細(xì)化到：答題人數(shù)減少，怎么辦？

答題人數(shù)減少有兩個(gè)原因：

• 答主愿意回答，但是沒(méi)有人提出相關(guān)問(wèn)題。

• 有知識(shí)的人不愿意回答問(wèn)題。

  （1）答主流失，不再回訪(fǎng)網(wǎng)站；

  （2）仍然訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，但是不回答問(wèn)題。導(dǎo)致這種情況的原因比較復(fù)雜，可能是問(wèn)題質(zhì)量不高，答主沒(méi)有興趣回答；也可能是答主對(duì)回答問(wèn)題功能本身產(chǎn)生了厭倦。

通過(guò)對(duì)近七天沒(méi)有答題的用戶(hù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)分為三個(gè)類(lèi)型：

• 近七天沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站；

• 近七天訪(fǎng)問(wèn)了網(wǎng)站；

  （1）沒(méi)有收到過(guò)提問(wèn)，無(wú)法答題，推測(cè)用戶(hù)對(duì)他提問(wèn)的意愿不強(qiáng)烈。

  （2）收到了提問(wèn)，但是不回答問(wèn)題，推測(cè)他對(duì)于提出的問(wèn)題質(zhì)量不滿(mǎn)意。

對(duì)這三種用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)結(jié)論如下圖，訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站但是沒(méi)有收到提問(wèn)的用戶(hù)占比 50%，而不再訪(fǎng)問(wèn)和訪(fǎng)問(wèn)但是不答題的用戶(hù)中，明星大 V 占比 80%，體現(xiàn)了明星大 V 在產(chǎn)品引爆期參與度強(qiáng)，后期逐漸退出的正常市場(chǎng)現(xiàn)象。所以改版優(yōu)化方向更加細(xì)化為：提升沒(méi)有人提問(wèn)的答主的用戶(hù)體驗(yàn)，同時(shí)一定程度上提高明星大 V 的參與度。

圖6 用戶(hù)分布情況

改善沒(méi)有收到提問(wèn)的答主的用戶(hù)體驗(yàn)，合適的舉措為建立普通答主的成長(zhǎng)體系。

最重要的改進(jìn)功能是，讓答主可以不依靠提問(wèn)者提問(wèn)模式，主動(dòng)產(chǎn)出 UGC（用戶(hù)原創(chuàng)）內(nèi)容。

所以第一個(gè)舉措是設(shè)立新功能，當(dāng)答主注冊(cè)后，讓新功能帶動(dòng)回答問(wèn)題的用戶(hù)產(chǎn)生 UGC 內(nèi)容，主動(dòng)體現(xiàn)自身答復(fù)水平，展示亮點(diǎn)，吸引粉絲，一定程度上也可以吸引明星大 V 參與。

第二個(gè)舉措是減少被提問(wèn)者的馬太效應(yīng)：排序靠前的答主收到的提問(wèn)較多，但是沒(méi)有意愿回答，排序靠后的答主有意愿回答，卻收不到問(wèn)題。所以?xún)?yōu)化決策細(xì)化至對(duì)列表頁(yè)進(jìn)行改進(jìn)。具體表現(xiàn)為兩點(diǎn)方案：

• 在列表卡片中體現(xiàn)答主回答問(wèn)題意愿；

• 對(duì)答主的排序做相對(duì)分散的模型，不再只與回答數(shù)相關(guān)，讓活躍度、新鮮度也參與考評(píng)，并進(jìn)行隨機(jī)排布。

圖7 列表頁(yè)改進(jìn)措施

以上兩個(gè)模塊改進(jìn)案例，一定程度上體現(xiàn)出了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思想和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化的策略，具體詮釋了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品改進(jìn)的第一階段：探尋切入點(diǎn)，對(duì)癥下藥改功能。下篇將會(huì)進(jìn)入驗(yàn)證（測(cè)試）效果階段。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的没有思路？一个数据案例，拯救你的产品优化切入点的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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