用数据来指导产品

一.数据指导产品优化

数据在产品工作中非常重要,但是往往在工作中容易忽略。数据代表着理性,直觉代表着感性。

当我们察觉到了用户的需求点/痛点时,要推出一款产品,或者做一项功能,往往感性占据了主导地位,这是产品0-1 的过程。

一旦产品上市,或功能推出后,就需要严谨的运营数据和用户的反馈作为更新迭代的依据,往往理性占据主导地位,这是1-100 的过程。尤其是你的产品在千万级别用户时,一定要通过数据做判断:这个功能上,还是不上。否则,只靠感觉,可能会被开发骂死,最后,用户的反馈可能也不会好。

只靠数据做产品可能会导致产品显得一板一眼:交互做的很好,用户用起来很舒服,能顺利的完成任务,但是缺少一点情感;相反,只靠感觉做产品可能有很多不确定性,所以,我们在做产品时,理性和感性的成分都要有,彼此相互配合才是最佳的。

案例1

作为leader,你更喜欢哪种描述方式呢?

小明,用了很多形容词堆砌,描述了新功能是如何好的,显得过于主观,更像是一个普通的用户在做产品的描述;

老明,用数据,从客观中性的角度描述了上线后的结果,更像是一产品经理在做反馈。

案例2

经过四个版本的迭代,新版和老版的对比数据如上图所示:改进需求中,新版的数据比老版的数据均有了较大的提升;新增需求中,也用数据表现出了功能上线后的表现情况。当项目结束后,要写感谢邮件的时候,有这样一个数据表也是对同事一个很好的证明。

总之,凡是需求,必须有数据统计项;凡是改进,必须有数据对比。用数据来保证稳定的产出,用数据来做迭代的依据。


二.数据能帮我们做什么

1. 用户分析:用数据给用户分类,同时打上相应的标签,方便后期做用户分析;

2. 确定需求优先级:影响面大/影响范围广/使用高频的功能点,优先级高;

3. 评估上线后的效果:用上线前后的数据对比,来评估迭代效果;

4. 推广方式&渠道的选择:通过运营数据调整推广方式和渠道。

案例:某交友网站注册流程

迭代前的流程:

思考:现在的流程有什么问题?

现象:哪一步出了问题?

原因:为什么出现这个问题?

影响面:出现问题的频率和受影响的用户量有多大?

数据表现·转化率:

从转化率上看,第二步出问题了,转化率由上个页面的76%降到了36%。至于第三步有没有出问题先画个问号。

用户转化率变化可以大体分为两个原因:操作步骤太多,导致用户没有耐心选择离开;填写的内容太难,需要用户不断的思考,导致用户没耐心选择离开。

解决方案:

方案A:作为交友网站来说,详细的个人信息是必须的,即是网站匹配合适的交友对象的需要,也是其他网友了解彼此的渠道,所以方案A不合适;

方案B:用户需要填写的资料没有少,增加了进度条。行为层面的操作没有改变,只是改变了情感上的隐喻。此方案可以考虑;

方案C:将原来的一个页面变为了三个页面:2.1“基础资料”填写最简单;2.2“筛选资料”最麻烦;2.3“职业信息”也相对简单。目的在于,2.1很容易填写,当用户填到2.2时,最难的一步已经填写完,考虑到“沉没成本”,用户会耐着性子填写完2.3。此方案也可以考虑。

针对方案B和C,可以采用A/B测试进行判断。

上线后结果:

方案C:

第二步到第三步的转化率,由改进前的36%,上升到了改进后的49%(67%×84%×87%)


三、数据的重要性

评估效果:说明哪种方案的效果好;

提供依据:说服boss做你的项目;

直观可视化:直观展示数据,有说服力。

数据与产品需求是有直接关系的,在产品工作中一定要树立数据思维。

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