現(xiàn)在，越來越多的公司以數(shù)據(jù)來驅(qū)動產(chǎn)品進行迭代，從中我們可以看出數(shù)據(jù)的重要性。

在產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作中，往往會與各種數(shù)據(jù)打交道，而越來越多的公司現(xiàn)在也都在以數(shù)據(jù)來驅(qū)動產(chǎn)品進行迭代。無論是新功能也好，老功能優(yōu)化也罷，都離不開數(shù)據(jù)。

今天就和大家聊聊我對數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品迭代的理解：

定目標(biāo)

無論是部門還是項目，在做產(chǎn)品工作的時候，都需要有一個非常明確的目標(biāo)，比如我所做的是招聘業(yè)務(wù)，那么我的目標(biāo)就是用戶簡歷數(shù)、用戶報名職位的轉(zhuǎn)化率等。這些目標(biāo)一方面是方向，指引我工作時的重心；另一方面是KPI，量化我的工作成功。

在定目標(biāo)時，對于一個全新的業(yè)務(wù)或者產(chǎn)品，我們沒有已有數(shù)據(jù)做參考的時候，我們可以去參考同類競品，然后去估算一下我們努努力，也許可以達到的數(shù)據(jù)。

這個數(shù)據(jù)具體取什么，也很重要。一般都會取你所負(fù)責(zé)項目對公司、對業(yè)務(wù)貢獻最突出的地方。

比如我負(fù)責(zé)的招聘產(chǎn)品，本質(zhì)上是對流量的轉(zhuǎn)化，那我們的目標(biāo)可能就會定為xx轉(zhuǎn)化率；比如銷售，本質(zhì)上是收入，那目標(biāo)可能就是銷售額。

目標(biāo)一旦明確后，產(chǎn)品經(jīng)理所做的工作，就會朝著這個目標(biāo)去努力思考，自然效果就會更加聚焦，結(jié)果也可以量化。

產(chǎn)品迭代

在做需求、設(shè)計產(chǎn)品時，我首先思考的是這個改動是要達成什么樣的目標(biāo)：提升轉(zhuǎn)化率？優(yōu)化用戶體驗？或是增長某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

在明確了目標(biāo)后，我再去思考如何改動會提升相關(guān)數(shù)據(jù)。

比如強制用戶注冊登錄，是否可以提高用戶注冊數(shù)？是否會影響新用戶的留存率等。我可能在上線前做出一系列假設(shè)，這些假設(shè)在沒有看到數(shù)據(jù)前，都只是推斷，并不能反映用戶的真實行為。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品迭代速度快，主要原因是通過小步快跑的迭代方式，可以反復(fù)的試錯，糾正，優(yōu)化。保證始終是朝著好的方向嘗試著。

如果是大的功能，在上線后，我會觀察整體的各項指標(biāo)是否發(fā)生了變化。如果發(fā)生了變化，是否是因為這個功能引起的。

如果數(shù)據(jù)變好了，說明印證了我們的猜想，符合我們的預(yù)期；如果數(shù)據(jù)不好 ，就要進一步細化數(shù)據(jù)，定位原因，再次進行優(yōu)化，直到我們得出明確結(jié)論。

A/B測試

A/B測試，通俗講就是同時上線A方案和B方案，觀察2個方案的數(shù)據(jù)好壞，從而決定使用哪個方案。這是最常見的數(shù)據(jù)驅(qū)動手段，由于它可以控制除改動點之外的其他變量，因此它的對比比較客觀，結(jié)論也會非常準(zhǔn)確。這里我講一下關(guān)于A/B測試的流程。

有很多提供A/B測試的第三方服務(wù)。在App內(nèi)接入它的sdk后，我們就可以在App啟動時調(diào)用sdk，實現(xiàn)AB分組。它會均勻的將用戶進行AB分組，比如啟動App有100個用戶，它會隨機將50個用戶劃為A方案，另外50個用戶劃為B方案。

這樣對于AB兩組用戶，他們在相同時間，相同版本，看到的內(nèi)容是不一樣的，通過埋點觀察兩組試驗數(shù)據(jù)，就可以很明顯的對比出這兩個方案的優(yōu)劣勢。從而幫助我們選擇好的方案。

當(dāng)然，在AB實驗中，我們可以控制流量的分配，避免改動對所有用戶產(chǎn)生影響，降低風(fēng)險。

一般在做A/B的時候，基本流程是這樣子的：

AB測試可以對比舊版方案、新版1方案、新版2方案，同時在線上運營多個方案。既可以優(yōu)中取優(yōu)，又可以新舊對比。通過數(shù)據(jù)來決定使用哪個方案就OK了。

據(jù)說頭條曾經(jīng)一個版本中同時跑著幾十個AB測試，可見數(shù)據(jù)驅(qū)動的威力以及AB測試的重要性。

日常數(shù)據(jù)監(jiān)控

作為用戶端產(chǎn)品，平時也會做過用戶訪談，會和用戶聊天，了解用戶的真實訴求。但是在實際工作中，這樣的機會并不算多，大部分時間是悶頭做需求，這時候，就體現(xiàn)出了數(shù)據(jù)驅(qū)動的重要性。

對于C端產(chǎn)品來說，數(shù)據(jù)其實是用戶行為的真實反饋。用戶在產(chǎn)品上的大部分行為，并不會直接告訴你，但是通過數(shù)據(jù)，我們可以分析用戶的使用路徑，需求的滿足程度，從而衡量產(chǎn)品的價值。

我每天來公司第一件事，是檢查昨日的APP核心指標(biāo)數(shù)據(jù)，看是否有異常。這個工作平時很簡單，但一旦發(fā)生異常，就需要盡快定位原因。

一般轉(zhuǎn)化率相關(guān)的數(shù)據(jù)波動在上下2%以內(nèi)是可以接受的，但如果差距過大，就需要排查原因。排查的思路一般是：

1. 數(shù)據(jù)是否有誤，可以聯(lián)合多個指標(biāo)即可快速確認(rèn)，如無誤，就要分析原因
2. 最近是否有發(fā)版，是否是因為版本中的改動造成的用戶行為變化
3. 是否是因為用戶畫像變了，和市場投放渠道是否有關(guān)，分渠道看具體數(shù)據(jù)，確認(rèn)異常數(shù)據(jù)的渠道來源
4. 和新老用戶是否有關(guān)系，分新老用戶觀察數(shù)據(jù)，定位改動點
5. 和運營活動是否有關(guān)，和運營部門溝通，確認(rèn)最近的運營內(nèi)容改動

基本通過以上幾個角度，就可以定位出問題原因。這個工作雖然平時很簡單，但若遇到問題，就需要你的數(shù)據(jù)分析能力以及經(jīng)驗來快速確認(rèn)問題，從而修復(fù)。

總結(jié)

數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品，不僅僅是產(chǎn)品的工作方法，也是一個公司的風(fēng)格。一般技術(shù)型驅(qū)動的公司，都會尤為看重數(shù)據(jù)。在這一年中，我所學(xué)到的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法也在逐漸完善，也越來越受用這種思維方式和工作習(xí)慣。

當(dāng)然，僅僅靠數(shù)據(jù)驅(qū)動，也會陷入一些盲區(qū)，畢竟數(shù)據(jù)是死的，它反映的只是客觀事實。正如張小龍所說“善良比聰明更重要”，如果一味追求數(shù)據(jù)的好看，也會與初衷背道而馳。

因此，如何尋找一個平衡點呢？

#專欄作家#

王偉華，微信公眾號：夜漫產(chǎn)品（learnerwwh），一只略帶文藝情懷的產(chǎn)品汪，擅長社交，資訊領(lǐng)域產(chǎn)品，心理學(xué)愛好者，目前正處于知識體系搭建階段。

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