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用上帝视角,看你的产品数据

5月25日 虎狼旗投稿
  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?
  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PVUV、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。
  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:
  假如上帝是产品经理
  那么地球就是他的产品(之一)
  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:
  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:
  地球存活过的总人数总装机总访客
  目前地球上的人口数活跃用户
  每年出生的人数新增用户
  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:
  人均寿命留存用户生命周期(LTV)
  人口迭代效率繁衍传播
  总结如下图:
  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:
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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
  第七指标
  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,更多分享,敬请关注。
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用上帝视角,看你的产品数据作为一个产品人,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……产品经理最花时间的2件事:异常逻辑梳理与数据处理产品设计中,每一个步骤都不简单。其中异常逻辑梳理、数据处理可能是产品经理们最需要花时间的两件事,也是最耗费精力的两件事。虽然很花时间,但每一秒认真投入其中的时间,将来……数据分析必备你不得不知道的11款数据分析工具毋庸置疑,大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长,将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见,……产品经理信息收集渠道大盘点无论是做市场调查、竞品分析还是产品设计等,高效率的收集信息是我们必须掌握的基本技能。我把自己整理的一些国内常用的渠道汇总起来分享给大家,也欢迎大家在评论里留言补充。一。n……一个优秀的数据产品经理是怎样炼成的?近些年来,随着GrowthHack、精益化运营、数据化运营等概念渐入人心,数据产品这个名字被提及的次数越来越多。但究竟什么是数据产品?数据产品如何来解决商业问题?如何现在……产品做得好,这不重要下午发了条微博说:20102014年夸奖一款APP,往往说“这产品做得真好”。但最近一年多,像这样的夸奖越来越少,因为行业水准不断提高,“产品做得好”已经成为常态。隔了会……乔布斯不做调研,张小龙不看数据:用户反馈该咋处理?乔布斯曾经说他从来不做市场调研,张小龙说他不看数据。他们二人的姿态曾令不少从业者大跌眼镜,摸不着头脑,也有不少从业者当真就从此否定了市场调研和数据的作用。关于怎样处理用户反馈,……谈项目经理与产品经理的工作范围及差别?每个人心中都有一个江湖,每个人对江湖的理解也各不相同。有人的地方就有江湖,心有多大,江湖就有多大,江湖在我们每个人的心里。江湖是兴风血雨,江湖是儿女情长,江湖是风起云涌,江湖是……产品设计对完整场景考虑的重要性我们在做产品设计和规划时如果仅仅聚焦于产品本身,那么在体验上的提升是有限的,必须要考虑产品被使用的完整场景。要有横向和纵向的思考,横向即可以打通周边的资源或模块,纵向则是对一个……产品迭代前,先用这10个问题评估下产品机会评估产品机会的目的在于淘汰馊主意,避免浪费时间和金钱;挑选合适的产品机会,团结团队,理解产品,整合资源,更好的打造一款爆品。结合《启示录》一书的内容与个人项目经验的思考,梳理了……细说好的需求需要具备哪些特质做产品需求要全面考虑,不要片面的给出结论,没有全方位的了解情况。快速的给出结论,没有认真沟通并反思原因。要避免这种现象,唯一的办法是多观察,多了解,不要轻易下结论。获取真实的用……简单的注册流程看产品的设计思路不同的产品,登录好注册的流程会有些许的差别,这里我们针对这一功能的用户体验做一个简单的分析,进而讲述一个我个人的思考问题的逻辑,供各位产品经理参考,都是个人的思考问题的习惯,请……
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