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产品经理最常用的几个数据分析方法

  • 发布:Glen
  • 来源:Glen
  • 时间:2018-04-16 14:56

看完本文,你能对互联网产品经理日常工作中常用的数据分析方法有个大体的了解。大部分基础的产品工作基本都能分析,其他行业我想应该也能复用。

漏斗模型

世界上的任何东西,发生相互之间的传递、转化时,一定会导致损耗,换句话说,你投入的资源不可能完全转化为你想要的东西。这就是漏斗模型的基本原理。下图举了个简单的例子,一个餐馆的就餐模型。从路上的人流到最后的就餐,每一步都是有转化的。

我们在做产品时,最常用的数据分析工具就是漏斗模型。某个功能上线后,监控从登录->曝光->点击->付费,是一条可以直观评价该功能品质的方法。用好这个,基本能解决产品70%以上的数据问题。

行为轨迹追踪(Event Tracking)

Event Tracking顾名思义,就是用户使用一个产品时,ta的操作行为轨迹路径。几乎100%的产品经理经常犯一个错误,那就是想当然。以为用户跟我们想的是一样的,但往往我们辛辛苦苦设计的产品流程, 但用户的使用方式会令我们大吃一惊。这个时候,做用户使用产品的行为轨迹追踪就很有必要了。他能跟踪用户使用产品时的操作路径和停留时长等,这个便于我们优化产品的使用流程。

上图的眼动分析就是一种行为轨迹分析,它会记录使用产品时的用户眼睛视角转移动态,并且记录使用时长。这个分析的成本还是蛮高的,因为你要请用户过来进行测试。当然也可以使用代码的方式实现,即将产品内的点击行为由始至终的记录,从父节点带到子节点再带到孙节点,以此类推,直到用户的操作行为中断。

用户运营模型&用户分类

互联网产品的用户是可以根据不同的特性进行分类的,针对不同类型的用户,我们需要制定不用的产品策略和运营策略,提高产品的体验和被接受程度。

一般来说可以将用户分为干系人(潜在用户)、普通用户(吃瓜群众)、目标用户(金主)、种子用户(大金主)。这样划分可以让我们在宏观上对不同类型的用户进行专项的运营。但是有时候这样的划分还是稍显粗略,所以我们还会用到用户细分:

分类是我们简化认识、理解世界最常用的方式之一。世界本为一体,我们为了便于理解,把原子及以下层面的事情叫做物理学,原子组成了分子,进入化学领域,有机大分子,又和生物沾边,生物越来越复杂,有了人类学,人类个体研究叫心理学,一群人就是社会学,衍生出经济、政治、文化、历史等(——引用自《人人都是产品经理2.0》)。我们在进行产品设计时,也需要对我们的用户进行非常深度的细分,便于我们做出最准确的决策。上图即为一个简单的用户分类,之前QQ秀的前辈,他在做产品设计时,将用户按照操作行为分成了50多类,帮助他做出了很好的决策。

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