如何通过数据分析指导移动产品设计?

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本文作者以Airbnb为例,简单地讲一下自己数据分析的经验。enjoy~

以下是Airbnb结构图:

如上图所示,Airbnb的页面局部流程可简单分为这样的结构,取每一个界面的英文首字母简称。接下来进行分析:

  • 一般重心以提高D(商品详情页,以下均为简写)界面的UV为主,如果D到O的转化率较低,那么问题是出在D界面,可能是商品不好,或描述不好……
  • 一般从O界面到付款的转化率都比较高,所以就不再展开说明了。一般这里的转化率都会在65%以上,若是低于65%,那么就有必要进行优化
  • “D的总UV” = “L到D的UV” + “G到D的UV”
  • “L的转化率” =“L到D的UV” 除以 “L的总UV” 还可以进一步跟踪,L这部分的流量到O界面的转化率如何
  • “G的转化率” =“G到D的UV” 除以 “G的总UV” 还可以进一步跟踪,G这部分的流量到O界面的转化率如何
  • “H到L的转化率” = “L的总UV” 除以 “H的总UV”
  • “H到S的转化率” = “S的总UV” 除以 “H的总UV”
  • 为了便于理解,整体的数据会呈现如以下的漏斗模型的结构:

  • 以提高D的UV为重心,观察H、L、S、G界面中每一个界面的数据,每一个界面之间的转化率,包括其最终的下单率。可以有针对性的进行迭代。
  • 每一个界面的UV高低、每一个转化率的高低,都可以基于业务的进行分析。用户为什么在这个界面流失多?是没有找到他想要的东西吗?或者找起来很困难?或者首屏的产品不够吸引人?首屏的内容用户看不懂?。。。
  • 一般来说,减少层级关系,能减少中间损失,提高转化率。中间少了一个界面,就能让流量直接到下一个界面。所以电商类的产品尤其要注意用最少的界面来完成整个交易。
  • 首页的流量是最多的,而用户的需求是最不明确的。此时,应以最大限度的覆盖用户的功能为主,以致最大化的命中用户的需求。一般来说,首页的功能模块是最多的,是最难设计的,也是需要花的时间最多的!
  • 电商类产品以提高转化率,达成最终售卖为重心。知道了每一个界面每一个模块的转化率,有针对性的进行优化设计。同时为了快速积累经验,可以经常观察同行业竞品的设计,想办法得到对方的数据。如果他们的产品设计数据比较好,那么我可以借鉴,如何数据不好,那我们就引以为戒。

(以上数据均为虚拟的假设数据,不是真实数据)

一般情况下,我会对每一个界面中的每一个可跳转的模块,做一个如上图是数据图示:

  • 可以方便直观的看到每一个模块的转化率,易于发现问题,有针对性的对流量不好的模块进行再设计
  • 一般至少取5天的平均值,单日的数据误差太大
  • 一般取UV作为参考,因为PV在转化率方面意义不大
  • 观察哪一个模块数据高,增强拓展数据好的模块,弱化缩小数据差的模块。具体情况还要根据详细的业务逻辑进行分析。
  • 对于新产品,修改模块的布局,对数据提升较大大;对于成熟产品,修改模块的布局,对数据提升不大,或者说成熟产品的数据本身已经很高,很难再往上提升,同时用户已经习惯了这样的布局,改变是很难被接受的。
  • 对于成熟型产品,要对数据要进行更加的细化。比如用户都是怎样的群体,来自什么地区,各自的需求是什么,根据不同用户的不同需求进行相应的优化。

然后,有了以上的这些作为基础,以此展开更加深入的分析:

  • 基于对自己的“业务”的了解,对自己的“用户”的了解,来分析为什么数据会呈现这个样子。可以大胆的猜测,然后再通过数据来验证自己的猜测是否正确。分析用户深层次的动机,这往往是最有用的,也是最难的。
  • 通过以上这些分析,你一定会发现很多很多需求,但别着急做,把所有的需求整理起来。有些需求可以整合到一个需求里,一次性解决多个问题;有些需求,没有必要做;有些需求只要用极少的成本就能带来很大的收益。
  • 对每一个需求能带来的数据提升进行有依据的预测,根据预测的数据分值从高到低,安排优先级,优先做对产品影响最大的需求。

写在最后的话

进行任何的产品设计,都应该是有数据支持、有理论依据、有正确的逻辑推导的,绝不该是凭空瞎想,或者拍大腿武断的做决定。

具体的业务需要具体的去分析,经验分享是学方法不是学结果。

做产品需要积累。刚开始的时候会很难,但你对自己的产品越了解,对业务越熟悉,做起来就会越容易,决定也会越来越正确。所以,不推荐产品同学频繁跳槽,最好是能够从一个产品的立项,从第一个用户到获得了10W用户,再做到成熟稳定… 以此完整了解一个产品的生命周期。

没有人任何的决定都是正确的,没有任何的产品每一次的改版都是成功的,乔布斯、张小龙都不例外。我们的努力是为了往成功的方向上走,每一次的尝试与挫折都会让我们离成功更近一步。

最后,祝大家都把产品做的越来越好!

 

本文由 @小和 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自 Pixabay,基于 CC0 协议

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