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四个案例解析:数据分析是如何指导产品设计

2018-02-10 18:28 来源:青年创业网
  两年之前,那时我刚开始做产品,当需要做数据分析时,我总是一头雾水,完全不知道该如何下手。我想做好,我真的非常想做好,可我却真的不知道该怎么做。经过这两年大大小小项目的不断锤炼,摸索、尝试、碰壁、复盘、再尝试,终于能够根据数据分析的结果,做出成功的产品设计,最终呈现出良好的结果。现在呢,每天到公司第一件事就是看数据,对昨天各平台的流量、各页面的转化、各品类各入口各目的地的销量,心中有数。从数据中发现问题,进行进一步的分析,及时调整优化。   我在网上曾不断的找有关的文章,一直没有找到有含金量的东西,所以,我决定自己写一篇,把自己认为有价值且能迅速用于实战的东西分享出来:   以“手机淘宝”App为例,打开淘宝App,选择阿里旅行:   
四个案例解析:数据分析是如何指导产品设计
    由于我是一直做旅游产品的缘故,所以还是拿旅游App做为案例。通过对这个App的观察,可以把影响数据的因素概括如下:   
四个案例解析:数据分析是如何指导产品设计
    简单地理解就是,当我接到的任务是需要提高GVM指标的时候,我就会思考,影响GVM的维度到底是什么,这里根据我自己对业务的经验,把影响维度拆解为客单价、订单量、以及政策等外部环境。   这样细分还不足够,因为如果笼统地说订单量,显然不足以完全衡量全部的影响因素,因此需要思考影响订单量的因素又是什么,这里我们挖掘到的是流量以及转化率这两个维度,以此类推。这就是把笼统的维度细化为可以衡量的数据维度。   下面是数据分析的具体过程:最简单的逻辑是,发现问题——解决问题,也就说是带着具体的问题来做数据分析,而找到答案,就需要对数据做清洗、模型分析、分析结果评估等过程。   
四个案例解析:数据分析是如何指导产品设计
    案例解析   案例一:产品第一版本上线后,发现首页向下转化率极低,才25%。需要紧急提高首页的转化率。   思考过程:先查询首页每一个入口的向下转化率。发现数据集中在首页的“搜索”模块,而其他模块,比如“热销低价商品推荐”,点击率都极低。基于对我们产品业务的了解来进行分析,我们产品属于旅游环节中的中下流。用户到我们的界面上来时,基本已选好目的地了。那么他们主要就使用搜索来查询他们想要的目的地,然后再筛选他们感兴趣的旅游商品。而“热销低价产品推荐”由于只命中了单一目的地,且商品不一定是用户感兴趣的,它击中用户需求的几率较低,所以点击率极低。   解决方案:   1)、在首页增加了更多热门目的地的入口,并且设计了一个成本极低“运营管理后台”,对目的地进行人工运营配置。   2)、把商品分类提到首页,方便用户选择目的地时同时选择商品类型,进行更精准的搜索,同时让用户在首页了解到我们有哪些类型的商品。   3)、删除了“热销低价商品推荐”模块,增加了“主题游”作为尝试   后评估:最终首页向下转化率提高至68%。措施1提高了约25%的转化率(每两周查询一遍所有目的地的点击数据,把点击率低的目的地更换为近期较热门的目的,反复替换,最终达到较高的点击率为止。);措施2提高了约10%的转化率;措施3提高了约8%的转化率   案例二:发现某一个渠道带来的流量的转化率极高,从进来的流量到下单付款,转化率能有约10%,而我们一般的转化率才2%~3%。   思考过程:分析这个渠道的流量质量,发现与其他渠道差别不大,都是对旅游有需求的普通用户,且各自的商品类型都差别不大。然后横向对比所有渠道的流量、转化率、设计、所在位置、用户在此处的需求,发现主要原因是这个渠道入口的“设计”与别的渠道不同,这一种设计形式带来的转化率要明显高于其他的设计形式。   解决方案:根据实际情况,把这种设计移植到其他渠道   后评估:此平台(web端)的订单提高了约15%   案例三:在参与一个独立App时,发现一个功能的入口点击率很高(90%),但使用率不高(60%)   思考过程:查询与之相关的数据,从入口进来的用户流量都分布在什么位置,然后发现用户进来后都集中在新手引导上,反复的左右翻看新手引导(滑动操作的数据是UV的4倍),且停留时长能有20多秒,发现用户的注意力都集中到了新手引导上面。   解决方案:在新手引导的最后一页,增加一个“使用功能”的按钮   后评估:此功能的使用率从60%提高到了80%   案例四:公司攻略部门愿意与我们导流量的合作   思考过程:攻略每天有10万多UV,若能给我们的商品导流量,一定会促进我们商品的销售。我们平台(Web端)每天才6000的UV,若能有10万级的流量入口,对我们商品销售的帮助一定是极大的。然后考虑到数据越是在下游,就越精准,转化率也就越高。   解决方案:在搜索结果页、攻略详情页,增加相应目的地的我们商品的入口。推荐每个目的地销量最好的商品。保证用户在攻略的界面看到的会是他们需要的商品。   后评估:上线一周后评估,一周仅成一个订单,远远没有达到预期的一天至少5个订单。后来经过与攻略产品经理的沟通,分析,发现主要原因是攻略的用户主要是出行前15天至两个月的用户,属于旅行前期的规划阶段,看攻略是为了选择去哪里玩,而去哪儿玩都没有确定,怎么会在此时就购买旅游商品呢?而我们的用户普遍集中在出行前的三天至七天,是用户确定了目的地、机票酒店都已经订好了。才会在我们这里提前3~7天预订出境WiFi、包车、导游翻译…   最后,数据分析是需要不断的实践总结,成功都是靠失败的经验教训堆积而成的。在这个过程中,除了学习产品设计、数据分析的方法以外,更重要的是:了解业务,沉浸到业务当中去,成为自己业务的骨灰用户,知晓业务的方方面面,产品经理一定要做到比团队中的任何人都更了解业务!这样才能够做出成功的产品设计。   原文链接:数据如何指导产品设计   为了让每一个人都能学会数据、运用数据,我开设了一门系统数据采集和分析课程,用视频教学来让你快速学会数据采集,详情可以看我简书主页信息。具体内容   1、学会如何获取数据   我准备了《不用代码,10分钟学会微博、知乎、豆瓣、淘宝、京东等网站数据采集》课程,这部分课程已经有5节课了,可以随时回看。   2、掌握数据分析方法和模型   准备了《100个必备的思维分析和决策模型》、《2000份知名500强公司分析报告》、《百度数据分析培训方法》,并且后续还会配备讲解课程和视频。   3、做出准确的分析结果并且可视化   准备了亚马逊、百事可乐都在用的《数据可视化课程》,轻松实现模型假设和数据挖掘,做出好看的分析图片做出准确的可视化效果,快速挖掘出市场真正的需求。
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