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一文看懂:互聯網產品分析,該如何做?

大數據 數據分析
總有同學們在抱怨:“說的是做產品分析,可實際上每天都在埋點,建表,寫SQL,對口徑,找bug,我分析啥了?到底啥是產品分析?”今天簡單分享一下。

本文轉載自微信公眾號「碼工小熊」,作者愛學習的小熊妹。轉載本文請聯系碼工小熊公眾號。

大家好,我是愛學習的小xiong熊妹。

總有同學們在抱怨:“說的是做產品分析,可實際上每天都在埋點,建表,寫SQL,對口徑,找bug,我分析啥了?到底啥是產品分析?”今天簡單分享一下。

所謂產品分析,特指對互聯網產品:APP/小程序/H5一類的分析。不是傳統企業口中的“產品”哦(傳統企業的,參見之前分享的《商品分析》)。

傳送門:一文看懂:商品分析如何做?

一、產品分析是什么?

產品分析,指的是分析互聯網產品的用戶使用情況。諸如:有多少用戶在用產品,使用哪些功能,使用時長,操作流程中轉化/跳出等等。這些數據一般是服務產品經理的,幫助產品經理們監控產品發現情況,了解功能優劣,選擇更好的產品改版方案。

注意:產品分析的有些指標,是和用戶分析共用的,比如DAU、MAU、流程轉化率等等,也因此會引發一些混淆。

區分的方法也很簡單:產品分析是服務產品經理的,最后指向的是要不要修改頁面,增加/減少功能,優化路徑等等產品上的改進。用戶分析是服務用戶運營的,最后指向的是要不要投放內容,要不要推優惠券等用戶相關的動作。

那么,產品分析該如何做呢?

二、產品分析有哪些內容?

產品分析包括三個部分:

  • 市場情況分析
  • 日常數據監控
  • 新功能測試

市場情況分析,指分析產品市場表現,比如:

  • 產品累計注冊用戶,潛在用戶數量估算
  • 產品活躍用戶,DAU(日活躍)/月活躍(MAU)
  • 產品付費用戶,轉化率(多大比例付費)/平均收入(ARPU)
  • 產品的新用戶獲取數量、質量(轉化率/平均收入)
  • 整個行業的競品數量、累計用戶、活躍/付費/新增情況

這些數據,是用來支持產品經理們的BRD/MRD文檔的,用于下面宏觀性判斷:

  • 產品賽道是否有潛力
  • 當前發展速度是否夠快
  • 下一步是加速還是穩步發展

日常數據監控,則是監控產品日常表現,常見的,比如:

產品整體指標,比如DAU/MAU,轉化率,轉化率,在線時長……

關鍵流程指標,比如新用戶注冊流程,主要活動流程、交易流程

主要功能指標,比如某功能使用人數,使用次數,使用時長這些監控,主要用來發現問題,找優化機會。比如發現活躍人數少,成交人數少了,就會進一步看:用戶卡在哪個環節?是不是某個步驟出了問題?進而思考解決方法。

新功能測試,指測試產品功能/設計的改變,是否達到預期。從眾多的設計方案中,找一個數據上表現最好的方案。新功能測試,包含事前的多版本測試(ABtest)以及事后的監控。日常工作中,產品的改版/升級/優化,都是很常見的,因此要經常做。

那么,這么分析,有沒有個啥模型可以套用呢?是有滴。

三、產品分析有啥模型?

產品分析,最常用的就是漏斗模型。因為很多產品功能都不是一步完成的,需要很多步,因此自然形成了漏斗,可以用漏斗模型,觀察哪一步流失的用戶多,進而做改善(如下圖)。

同時,用戶進入APP/小程序以后,往往有很多路徑可以走。甚至用戶可以直接從站外廣告,進入落地頁,完成交易。這樣就會形成很多個路徑,有很多個漏斗。

此時就涉及兩個問題:

站外到站內引流,什么路徑更好走?

站內流量分配,怎樣分效率最高?

因此,有一些分析人員,會把這種多漏斗路徑合并展示,做一張全站流量轉化地圖。這種方法也被稱為UJM(User Journey Map)模型。對于有明確行為終點的產品(比如交易型產品)UJM方法還是很好用的。

那么問題來了,為什么產品分析有理論,有方法,有模型,但是日常工作中大家還是覺得很艱難呢???

四、為什么感覺做的很瑣碎?

首先,產品分析本身就很瑣碎。產品頁面經常更新,為了獲取數據,埋點經常要隨著新頁面動來動去,因此需要消耗精力去做。而且ABtest只是簡稱,很多時候測試版本很多,要搞各種埋點,工作就是麻煩。

其次,很多產品經理自己沒啥主見。很多產品經理就是領導的傳聲筒,根本輪不到他寫BRD/MRD(或者隨手寫寫湊數),至于為啥要上這個功能?也不太清楚,不是領導命令的,就是照著競品抄的。

這種糊里糊涂的狀態下,自然沒有清晰的分析思路。不是看著DAU波動大呼小叫,讓分析為啥漲為啥跌,就是做完測試,拼命抓著數據分析師,問為啥有差異……很多小伙伴的痛苦經歷就是這么來的……


責任編輯:武曉燕 來源: 碼工小熊
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