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

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張小龍曾經(jīng)說：“產(chǎn)品是研究人性，不是研究邏輯。”

那么產(chǎn)品是否沒有權(quán)責邊界？改進是否沒有對錯優(yōu)劣？并非如此，需求決定了產(chǎn)品優(yōu)化的方向，而量化需求的指標同樣可以用來量化產(chǎn)品改進。

驅(qū)動利器：數(shù)據(jù)驅(qū)動下的產(chǎn)品決策（上）表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品改進主要貫穿于三個階段：探尋、測試和驗證。數(shù)據(jù)驅(qū)動下的產(chǎn)品決策（中）通過一個現(xiàn)象級案例的故事，舉例介紹了如何探尋到產(chǎn)品改進切入點，并進行改進。本篇作為收尾之作，延續(xù)中篇案例，介紹測試和驗證的數(shù)據(jù)分析方法。?

數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品的第二階段是測試環(huán)節(jié)，由于邏輯與第三階段相同，本文不再贅述。第三階段是驗證環(huán)節(jié)，主要作用是對改版后的新功能是否有效進行評估。

驗證落地頁改版效果

圖1 落地頁改進驗證策略

產(chǎn)品改進需要依照改進目的和新功能的具體內(nèi)容，找到合理的驗證指標，如下：

• 落地頁結(jié)構(gòu)是否發(fā)生變化，如果結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，可能會直接影響數(shù)據(jù)，驗證失去意義；

• 跳出率有沒有降低；

• 用戶結(jié)構(gòu)有沒有變化。

首先通過檢測得知，落地頁結(jié)構(gòu)沒有發(fā)生變化，仍然是答主頁和問題頁占了絕大多數(shù)，隨后發(fā)現(xiàn)七日內(nèi)跳出率相差了 35%，一次性用戶也有了 25% 的減少，數(shù)據(jù)表明落地頁改版效果非常明顯。

驗證首頁改版效果

圖2 首頁改進策略

首頁改進有兩個目的：

• 提升問題的消費量，尤其是主推的免費內(nèi)容消費量；

• 改變用戶的消費習慣，分流用戶從首頁入口消費，讓首頁起到作用。

首頁改進有三個驗證指標：

• 免費/付費問題的日均消費量和消費占比；

• 問題消費主要頁面的分布變化；

• 首頁到消費問題的轉(zhuǎn)化率變化，瀏覽首頁的人有多少消費了問題。

根據(jù)日均消費量的統(tǒng)計圖，改版后日均消費量 3800 相比改版前的 1000，有了非常大幅度的提升，當然付費問題也不可避免受到了約五分之一的沖擊。這里需要產(chǎn)品經(jīng)理根據(jù)當前業(yè)務(wù)需求進行評估，如果這樣的結(jié)果是可以接受的，那么改版就是成功的。

圖3 首頁 7 日問題消費主要來源頁面評估

根據(jù)上圖對 7 日問題消費的主要來源頁面的分析，發(fā)現(xiàn)改版前消費主要來源于直接點擊，占比 45%，而改版后個性化推薦用戶占比提升至 33%，這意味著從落地頁進入產(chǎn)品的用戶有很多都愿意點擊個性化推薦模塊，對免費內(nèi)容進行消費；首頁提升占比至 27%，說明首頁消費也得到了提升；從絕對數(shù)據(jù)來看，所有數(shù)據(jù)都有所提升。

圖4 改版前后用戶在首頁點進問題卡片并消費的轉(zhuǎn)化率

首頁點進問題卡片并消費的轉(zhuǎn)化率相對改版前有明顯的上升，這是由于首頁承載了更多的免費內(nèi)容，且大部分都分布在第一屏或第二屏，因此用戶的轉(zhuǎn)化意愿大大增強。

如果追求更細致的驗證，可以通過數(shù)據(jù)對比免費功能的體驗是否對付費形成大幅度沖擊，這才是最根本的目標，因為免費內(nèi)容的提供也是為了更高的留存，最終將他們轉(zhuǎn)化為付費用戶。

答主答題量是否提升

圖5 答主答題量驗證策略

對答主答題量的改進主要有三個目的：

• 提升答題人數(shù)；

• 減少答主被提問的馬太效應(yīng)；

• 減小答主問題被消費的馬太效應(yīng)；

簡單介紹前兩個驗證指標：

• 答主日均答題人數(shù)；

• 被提問答主的分布。

圖6 答題人數(shù)與用戶分布對比

根據(jù)上圖，7 日日均答主答題人數(shù)從 200 增加到了 400，提高了 100%，被提問的答主的分布也有所改變，改版前大 V 與普通用戶被提問的比例達到了 9：1，改版后相對更加合理，變成了 7：3，馬太效應(yīng)有了顯著的減弱。

對新功能的評估

圖7 新功能評估策略

本文中篇共改版了四個新功能：

• 關(guān)注引導；

• 重新規(guī)劃推薦位；

• 增加 UGC 的討論功能；

• 增加 UGC 的新手提問功能。

對新功能評估，需要關(guān)注四個評估指標：

• 功能的使用率和使用深度；

• 功能相關(guān)的轉(zhuǎn)化率；

• 使用功能的人群分布，分別是答主、提問者、新用戶還是老用戶，分別對產(chǎn)品有不同的意義；

• 新功能對用戶粘性和付費轉(zhuǎn)化有什么作用。

如果新功能比較多，需要對新功能建立一個評估的指標體系，將新功能的效果分為使用得分和功能價值得分。

使用得分與使用頻率和使用深度兩個方面直接相關(guān)，通過兩個方面的評估得出總使用得分。

價值得分有粘性價值、交易價值、內(nèi)容價值三個方面，粘性價值與用戶留存相關(guān)，交易價值與用戶付費轉(zhuǎn)化有關(guān)，內(nèi)容價值與促進用戶生產(chǎn)內(nèi)容有關(guān)。通過對三個方面的分別評估得出功能價值得分。示例圖如下，我們可以看到功能價值總分最高的是關(guān)注引導功能，每一個新功能對優(yōu)化產(chǎn)品的貢獻方向不同，而推薦功能在三個方面均不突出。

圖8 新功能價值得分示意圖

將使用得分和價值得分結(jié)合，可以制成更直觀的象限圖：

圖9 新功能使用得分和價值得分象限圖

縱軸是價值得分，橫軸是使用得分，推薦和首頁新手提問功能使用得分高，但是價值得分低，通過象限圖，業(yè)務(wù)人員可以確定以后的優(yōu)化目標是增加這兩項功能的價值表現(xiàn)。對于關(guān)注功能來說，價值得分很高，使用得分偏低，所以今后優(yōu)化方向可以定為擴大使用面；討論功能在兩方面都差強人意，所以可能需要考慮這個功能的必要性。

從中篇和下篇的大型現(xiàn)象級產(chǎn)品示例 WEB 版的數(shù)據(jù)分析過程中，相信你也可以將對數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品決策的方法認知轉(zhuǎn)化為更加具象的思維。APP 版產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析指標可能相對有所差異，如用戶結(jié)構(gòu)不同，行為方式不同，用戶主要觸達首頁，這些會導致完全不一樣的評估方案。但是擁有數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維，就可以找到自己真正的評估方式。

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總結(jié)

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