墨记 产品新人如何快速上手数据分析?
6个月前
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作为一个产品人,最骄傲的事情大概就是从零开始设计打磨出一款精美且实用的产品。作为互联网圈最具活力和创造力的一个群体,几乎每一位PM心里都有一幅伟大的产品图景;然而悲催的是,夹在坑爹需求和要命研发之间的PM们,也都习惯了戏称自己为产品汪……许多产品人甚至会在画原型到凌晨之后茫然地问自己:越做越累越累越做,自己到底图什么呢?说好的对产品的掌控力呢?说好的话语权呢?说好的极致体验呢?说好的“伟大的产品经理”呢?现实为何如此骨感……


所幸是,近几年从硅谷刮来一阵“增长”风,在Dropbox、Facebook、Uber、Airbnb等大厂,PM带领着一众明星团队打造出了许多牛逼的数据增长案例。反究其原因,发现原来数据才是秘诀所在!有了漂亮的数据结果,既能牢牢掌控用户行为,又能拍在桌面上说服boss证明自己,何乐不为!


然而即便有如此利器,为何很多产品团队却并不敢对自己的产品展开大刀阔斧的数据分析。造成这个现象的原因很多,其中的两类理由尤其值得注意:1、数据分析虽好,但这不是产品的工作;2、数据分析太难了,门槛太高新手害怕。


那么不妨让我们来探讨一下这两个问题吧:

为什么产品人应该关注数据,新手又该从何上路?


一、 为什么产品人应该关注数据 ?


如上文所言,对于很多PM来说,设计、打磨、跟进研发和迭代,直到自己的“孩子”能顺利上线,是最重要也最有成就感的工作。那么问题就来了:

孩子管生不管养,回头万一学坏了,是谁之过?


很多产品人潜意识里觉得,产品上线了就万事大吉啦~ 数据好不好看、用户开不开心是运营的事儿,与我何干。其实不然,一手促成的产品,作为PM,难道不想看着它越来越好么?


所以,一个负责任的产品人应该关注数据。不管你在做一个全新的设计、还是在维护老的功能,总有一些数据能清晰地反映出PM的工作成效,比如人们常说的PV/UV、DAU、留存率、装机量。以及,更重要也更细致的:版本更新率、功能使用率、核心用户转化率、新迭代对留存的贡献度……等等。


观察用户的实际使用方式、关注产品细节的数据表现、循序渐进地实验迭代,才能使得产品数据不断被优化,从而帮助PMs获得对产品的掌控力和话语权。



二、数据新手怎么办? 


开始讨论产品经理必须关注的数据指标之前,我们先明确一下方向:这里我们只讨论普通PM需要关注的基础数据,暂不讨论BI分析和数据运营的其它细节。


那么让我们从一个类比开始。

都说PM就是产品的亲爹,那这个世界上的第一个“亲爹”PM大概就是(假如存在的)天父吧:

1)假如上帝是产品经理

2)那么地球就是他的产品(之一)

3)而人类则是这个产品的用户


一旦接受了这个设定,我们就可以画出一幅这样的示意图:


blob.png

图中不难看出,在【地球】这个App里,上帝会关心的基础数据有4个:

1)地球存活过的总人数——总装机/总访客

2)目前地球上的人口数——活跃用户

3)每年出生的人数——新增用户

4)每年的死亡人数——流失用户


并由此可以推出另两个基础指标:

1)人均寿命——留存/用户生命周期(LTV)

2)人口迭代效率/繁衍——传播


总结如下图:

blob.png


新增用户、活跃用户、留存用户、传播效率、流失情况,是产品人必须关注的5项基本指标。

让我们来逐一拆解这5项指标


1. 新增

上帝视角:地球上每年有1.4亿人出生


产品视角

新用户增加的数量和速度

产品平均每天有1000位新用户(日新增用户数)

产品上月新增了3万位用户(月新增用户数)


微解读:新用户数量的快速增长,是产品增长的基础。


2.  活跃

上帝视角:目前,地球上总人口数为70亿(70亿人活着)


产品视角

有多少人正在使用产品

产品平均每天有2千用户活跃(日活跃用户数,亦称「日活」或「DAU」)

产品上月共有5万名活跃用户(月活跃用户数,亦称「月活」或「MAU」)


微解读:只有活着的用户,才有可能为产品带来价值。


3. 留存

上帝视角:人类的平均寿命为72岁


产品视角

用户会在多长时间内使用产品

每100位新用户,在新增的第二天还有多少人使用产品?(次日留存率)

每100位新用户,在新增的一周后还有多少人使用产品?(周留存率)


微解读:用户使用产品的时间越久(活的长久),对产品的潜在价值越大。


4. 传播

上帝视角:一对夫妻一般会在23岁左右生下他们的第一个孩子,平均每对夫妇生育2个孩子


产品视角

平均每位老用户会带来几位新用户?(病毒系数)

老用户一般在注册(新增)后多长时间带来新用户?(传播周期)


微解读:如果你的产品,新用户主要靠病毒传播的方式增长,那么,只有在病毒系数大于1的时候,产品才可能出现爆发式的指数增长;同事,传播周期越短,增长速度越快。


5. 流失

上帝视角:地球上曾经有1,080亿人生活过,如今都已逝去


产品视角

一段时间内流失的用户,占这段时间活跃用户数的比例(流失率)


微解读:只有当产品新用户增长的速度大于老用户流失的速度时,产品的活跃用户数才会是正增长。


blob.png


为了便于理解和记忆,我们将上述5项指标统称为「上帝指标」


于此同时,对于多数互联网产品来说,还会涉及到用户付费、广告点击等涉及商业变现的用户行为。这个时候我们就需要祭出5项上帝指标和总访客之外的第七指标:付费 Revenue。


所有能给产品和公司带来收益的行为,都可被认定为”付费行为“,这其中包括但不限于:订单、点击广告、送鲜花、积分兑换等。


话说到这儿,我们就可以从「上帝指标」中推导出适用于几乎所有的互联网产品的「AARRR用户分析模型」了:

  • 获取(Acquisition):用户如何发现(并来到)你的产品?

  • 激活(Activation):用户的第一次使用体验如何?

  • 留存(Retention):用户是否还会回到产品(重复使用)?

  • 传播(Referral):用户是否愿意告诉其他用户?

  • 收入(Revenue):产品怎样(通过用户)赚钱?

 

关注数据、关注「上帝指标」、关注2A3R。至此,产品人已经踏出了产品数据分析的第一步:清楚看见每一次迭代对用户的普遍影响。所以,别等啦!赶紧把自家产品的数据挖出来,感受一下站在上帝视角手执利剑的感觉吧!


BTW,如上文所说,理解「上帝指标」只是产品人在数据分析之路上的第一步。如何通过数据分析精细化地衡量版本迭代效果、如何挖掘出产品优化的关键点、如何发现用户的”惊艳一刻“、用户画像和同期群又是是什么鬼……产品人的执剑之路还真是遍布魑魅魍魉。




本文来自诸葛io 产品VP于晓松。首发于诸葛io(IDzhugeio)公众号。

诸葛io,数据智能决策平台。通过数据分析,来帮助产品提升转化率、提高留存、优化以及迭代衡量。定期出产适合CEO、产品经理、运营喵、市场汪等群体阅读的优质数据分析文章。点击我,马上免费试用~


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