你是這樣獲得數(shù)據(jù)的嗎?
所有人都在說,用數(shù)據(jù)說話。運(yùn)營有運(yùn)營數(shù)據(jù),營銷有營銷數(shù)據(jù),產(chǎn)品肯定也有產(chǎn)品數(shù)據(jù),各自的出發(fā)點(diǎn)不同,關(guān)注的數(shù)據(jù)和指標(biāo)還是有些不同的,你關(guān)注的又是哪些數(shù)據(jù)?你的數(shù)據(jù)又是從何而來的?
一、工欲善其事,必先利其器
說到數(shù)據(jù)就想到統(tǒng)計(jì)了,數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)一般分為自建統(tǒng)計(jì)平臺和第三方統(tǒng)計(jì)平臺。從性價(jià)比的角度來說,還是使用第三方統(tǒng)計(jì)平臺,嵌入一個(gè)SDK,添加上統(tǒng)計(jì)代碼即可。第三方統(tǒng)計(jì)平臺也是非常多的,比如:友盟、talkingdata、騰訊云分析等等,孰優(yōu)孰劣,各有分說。下面以友盟平臺的定義來作說明。
產(chǎn)品經(jīng)理比較關(guān)心的數(shù)據(jù)有以下這些:
二、關(guān)注這些字段,這樣就夠了嗎?
其實(shí)遠(yuǎn)不夠,還要進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和解讀。字段之間的串聯(lián)和解讀,才能真正了解產(chǎn)品、了解用戶。
其中,了解用戶在應(yīng)用中的使用情況及使用路徑,我覺得是至關(guān)重要的,也是我倒騰比較多的東西。獲得此信息的途徑有三個(gè):應(yīng)用商店評價(jià)、應(yīng)用反饋、頁面訪問路徑。應(yīng)用商店評價(jià)和應(yīng)用反饋,是用戶的主動行為,主動主觀不全面;頁面訪問路徑是被動收集的,被動客觀相對全面。
用戶的頁面訪問,其實(shí)是有路徑可循的。比如:注冊流程、購買流程等等。以我們可以感知得到的流程,把相關(guān)的頁面串聯(lián)起來看,用戶會遵循設(shè)定好的流程瀏覽,哪一環(huán)出了問題,一目了然。友盟也提供了類似頁面沙漏的功能,查看用戶瀏覽過程。
并不是所有東西有路徑可循的。比如用戶瀏覽路徑,這個(gè)應(yīng)該就是無章可循了。此時(shí)只能針對重點(diǎn)頁面和表現(xiàn)比較差的頁面進(jìn)行逐一分析了。對于什么是重點(diǎn)頁面,這個(gè)不言而喻,就是核心業(yè)務(wù)所在的頁面。表現(xiàn)比較差的頁面,就是平均訪問時(shí)長比較短和跳出率比較高的頁面,加入頁面特性和訪問次數(shù)來進(jìn)行權(quán)重考量,會更客觀一些。
順便說一下,在做頁面分析前,要先了解友盟中提供的頁面是不是和應(yīng)用中的頁面一一對應(yīng),這是最基礎(chǔ)的。還會有一種情況就是程序共用了一個(gè)頁面,此頁面在應(yīng)用中多處使用,要做好區(qū)分和標(biāo)記,這樣才能區(qū)別出相同頁面的不同數(shù)據(jù)的情況。
三、用戶行為和問題頁面基本可以清晰的定位了,這樣就夠了嗎?
還是不夠的。首先用戶行為,只是針對頁面來說的,一個(gè)頁面的用戶點(diǎn)擊行為又是如何?問題頁面的情況也是一樣,用戶為什么會在這個(gè)頁面離開?用戶在這個(gè)頁面做了什么?這個(gè)問題其實(shí)友盟有給出解決方案,就是使用自定義事件。
定義好頁面,定義好對應(yīng)頁面的行為,配置好友盟事件管理,程序進(jìn)行埋點(diǎn),這樣就等著接收數(shù)據(jù)吧。注意,前后臺命名統(tǒng)一才會接收到數(shù)據(jù)哦。沒有數(shù)據(jù),去創(chuàng)建數(shù)據(jù);有了數(shù)據(jù),去分析數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在有了頁面的訪問量,用戶在頁面中的行為數(shù)據(jù),對于分析頁面的問題,就跟進(jìn)了一步。
四、對于數(shù)據(jù),你還需要了解的兩個(gè)功能。
這兩個(gè)功能是什么呢?一個(gè)是漏斗管理,另一個(gè)是用戶群。這兩個(gè)功能是要建立在已經(jīng)設(shè)置了自定義事件的基礎(chǔ)上才能用,也算是友盟的新功能吧,這兩個(gè)功能讓我聯(lián)想到了Google Analytics的目標(biāo)設(shè)置和群體細(xì)分,有點(diǎn)類似吧。
首先說一下漏斗管理,可以這樣理解,把我們想要追蹤的用戶行為,以事件的形式進(jìn)行串聯(lián)查看。比如:注冊流程、產(chǎn)品引導(dǎo)流程等等。這個(gè)功能比頁面訪問路徑更進(jìn)一步,兩個(gè)功能輔助地看,能更清晰地知道用戶的瀏覽路徑的情況。
再說用戶群,友盟給的用戶群的細(xì)分緯度只有兩個(gè):一個(gè)是活躍用戶,另一個(gè)是事件觸發(fā)情況。能夠倒騰的,就是這個(gè)事件觸發(fā)情況了。基于產(chǎn)品的用戶模型,通過事件觸發(fā)把我們的用戶細(xì)分出來,數(shù)據(jù)細(xì)分后就更精確了,數(shù)據(jù)的霧霾就是在你面前消散。順便說一下,Google Analytics群體細(xì)分是我最經(jīng)常使用的,Google提供的分析緯度之多,讓人驚嘆。
總結(jié):
沒有數(shù)據(jù),去創(chuàng)建數(shù)據(jù);利用好平臺的功能,結(jié)合自身需要,去創(chuàng)造更多的數(shù)據(jù)和細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù);有了數(shù)據(jù),就去分析數(shù)據(jù)吧。
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