产品经理,你真的懂产品数据吗?

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女生对男生常说的一句话就是“你们男生就是爱说谎”。男生爱不爱说谎,豌侠暂且不做讨论。但是数据的谎言,倒是把做产品的人害得挺惨。“世界上有三种谎言:谎言、十足的谎言和统计数字”。别误会,这可不是我说的,是人家马克吐温老人家说的。比如看着某电商的数据,这订单量多的吓人,但是真正完成支付的少得可怜。比如一个老旧的故事,某个小岛经过数据统计,鞋子的销量为零。因为岛上的人不穿鞋子。那就说明这个岛上的人不需要鞋子了吗?

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处理数据的多样性就是要通过数据看到问题的本质,剥离表现看问题的本质。就像豌侠刚一开时提的问题“男生就是爱说谎?”,对于这个问题,女生们不必问,要学会剥离表象看到问题的本质,嘴上怎么说由Ta,主要是看平常Ta的行动咯。透过数据表象,看问题的本质不止适合做产品分析,也适合男女朋友之间的相处。居然透过数据表象,看问题本质那么重要。豌侠就来说说如何通过数据看到问题的本质。

首先来了解,产品中常用到哪些衡量数据的指标:

基础产品数据

IP:Internet上的每一台主机都分配有一个唯一的32位地址,该地址称为IP地址,也称作网际地址。当然现在内容创业大火的前提下,IP也解释为知识所有权或内容内容所有者。IP也指知识所衍生的周边文化。

PV:PV(page view)即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标.即页面流量。

UV:(unique visitor)、独立访问量、独立用户。

装机量:装机量指产品被下载到手机,拥有的独立UID的量。

激活量:指用户下载,并完成首次启动软件的用户量。

注册用户数:指用户下载运行,并且完成注册的用户数。

人均页读数:即评价每个人访问页面的数量。如3-4page以上。

人均停留时长:人均访问的时长。如人均访问时长,360秒。

同时在线人数:即可承载的同时在线人数,如并发量,50-100万。

流失率 :是指用户的流失数量与全部用户数量的比例。

跳出率 :跳出率是指在只访问了入口页面(例如软件登录页)就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。

转化率 :正式成为用户的数量和未知意向的潜在型客户的数量的比率。二跳率(一跳、二跳、三跳):漏斗模型,没进入一个层级用户的流失率。

日活:当日访客/总用户数。

周活:7日内访客(去重)/总用户数。

月活:30日内访客(去重)/总用户数。

留存率=登录用户数/新增用户数*100%(一般统计周期为天)

新增用户数:在某个时间段(一般为第一整天)新登录应用的用户数;

登录用户数:登录应用后至当前时间,至少登录过一次的用户数;

活跃用户数:登录用户数-新增用户数;

次日留存率:(当天新增的用户中,在第2天还登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第3日留存率:(第一天新增用户中,在往后的第3天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第7日留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第7天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第30日留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第30天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数。即月留存率。

渠道增量:不同的推广渠道,用户的质量也不同。便于分享用户访问路径以及每个推广渠道带来的效果。
核心产品数据

针对不同的产品有不同的差异,比如不同产品的核心业务不一样,可能其他的数据也会有,但是侧重点不一样。UGC产品更看重的是:UGC量 ;电商产品更看重的是:订单量、交易额、销量、ARPU值(用户人均消费额) 等;视频类产品更注重的是:播放时长……。

用户环境数据

产品获取用户的基本地理位置,如GPS、IP等。以及使用的手机型号、手机品牌、屏幕大小、移动端系统(IOS还是安卓)、PC端的是IE8、Firefox、chrome等。网络情况,用户是在哪种网络情况下操作的?wifi、3g、gprs、平均网速等。这些基本的用户环境使用数据。

有了对产品数据的一个基础的了解,那么我们应该如何收集到我们想要的数据呢?

1、埋点

对想要获取的数据进行埋点监测,如想要获取页面的跳转率,对用户进出进行埋点,想要获取用户功能点的点击次数,进行功能点埋点……。进行触发点击以及功能逻辑点击统计。最直接的方法就是拉来技术,沟通要这样的数据,能否通过什么有效行为实现这个数据统计效果?

2、引入第三方数据统计平台

引入第三方统计数据平台,进行代码嵌入,追踪基本的产品数据和用户环境数据。至于核心的产品数据,豌侠建议还是自己公司进行数据追踪比较好,因为核心数据掌握在自己公司的手里还是比较踏实、安心的。

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3、上报

进行用户操作行为的上报,如用每次登陆APP是会进行用户使用记录或者用户触发事件记录。在退出APP是进行数据批量上传服务器。并对每份数据进行用户ID识别。便于用户数据的归类,数据的再利用。

那么数据收集上来了,如何对数据进行使用呢?

不要忘了,数据的谎言。辨别数据的真假,就是去实践。在追踪收集到用户使用数据反馈的问题上,去对问题实践的操作体验,进行产品的优化迭代,比如用户某个页面的流失率出现了波动,完全偏离了日常的范围。这时就需要产品去实际反复体验这个页面,找出可能处在的问题。利用数据作为你的论点的有力依据,比如你想要进行某个功能点的改造,为什么需要对这个功能点进行迭代?这时候就需要收集到的数据,作为你论点的支撑。数据的使用不局限于此,根据用户的操作产品习惯,或者操作兴趣进行需求预测,预测用户的需求趋势。进而创造出用户未知的需求满足点。

结语

对于数据,不能全信,也不可不信。有位老人家不是说嘛,实践是检验真理的唯一标准,但是豌侠想说的是实践是检验数据谎言的标准。不是将就首位呼应吗,怎么判断“你们男神就是爱说谎呢”中男生是否爱说谎呢?豌侠说“行动是检验谎言的唯一标准” 。好了,豌侠所说的都是没用的,大家自行体会。

 

作者:豌侠说(微信号:wanxiashuo)

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评论( 2

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  1. 看完这篇文章,感觉就像男女正在不可描述,前戏刚完,某一方睡着了

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  2. 说的很好!很受启发。

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