以一款政务App的为例,聊聊如何确定数据需求和埋点

大部分的数据分析文章,方法论居多,示例较少。而本文通过示例展开,结合遇到的具体场景和实际问题的思路,分享了如何根据产品功能、产品结构、业务流程确定数据分析的需求,并进而确定埋点,供大家一起参考和学习。

数据反馈是产品迭代时对旧功能、旧结构进行改进的重要依据。那如何确定数据分析需求和埋点呢?

以笔者的经验,一般是:

这样描述还是太抽象了,笔者以一款政务App的互动版块为例来聊一聊如何确定数据需求和埋点。(出于保密要求,采用原型图进行说明)

见下图,互动版块是群众向政府反馈意见的渠道,该互动版块包含四个互动栏目,分别对接不同的政府部门,四个栏目有各自的主题,以方便用户在特定主题下进行有方向的反馈。

各个栏目的结构也是类似的,从互动版块进入后,一般是先到栏目的详情页,也就是对栏目主题进行介绍的页面(下图左),在该页面如果用户想留言可进入下一级的留言页(下图右),填写留言内容和个人信息并提交。不过,也有栏目的详情页和留言页是合二为一的。

大致了解产品后,正式开始梳理数据需求和埋点。

数据分析的目的是改进产品,让产品更好地满足用户和政府的需求,也是让产品的作用发挥得更好。互动版块的作用可以从用户、政府两个角度来看:

从用户的角度来说,互动版块的主要作用,一是阅读内容获取信息,二是提交留言表达诉求;相对应地,从政府的角度,互动版块的作用,一是呈现内容传递信息,二是收集留言了解百姓诉求。

因此,通过数据:

一方面要了解用户对内容的偏好,例如更喜欢哪个栏目,方便调整内容的层级和排序等,为此,可以多关注流量的横向对比,例如不同栏目间的流量对比;

另一方面要关注在提交留言时,流程顺不顺畅、便不便捷,是否有影响用户留言欲望导致用户中断留言的环节或功能等,为此,可以多关注留言过程各环节的转化率,可通过不同栏目间横向对比更好地判断转化率的高低。

此外,不论是内容阅读还是留言提交,所涉及的一些功能按钮(例如留言页的账号登录入口)是否设置合理,有多少人在用,也是应进行数据分析的,分析的方式可以采用流量对比(例如与同页面其他功能按钮的流量对比),也可以采用转化率的对比。

上述分析角度默认为以全体用户为分析对象,那不同类型的用户,他们的行为有没有区别呢?

了解不同类型用户的行为差异,对于产品改进也是有意义的,因此,可将用户分为已登录已认证用户、已登录未认证用户、未登录未认证用户三种类型。其中,已登录已认证用户可认为是忠诚度最高的核心用户,已登录未认证用户次之,未登录未认证用户可认为是游客,忠诚度最低。可从流量、转化率等角度探索他们之间的行为差异。

经过上述分析,已对数据分析的需求大致心里有数了。

鉴于产品结构并不复杂,可以梳理产品结构并以遍历的方式,将所有有价值的埋点罗列出来,逐项分析其价值进行筛选。遍历的方式也可以防止遗漏。

首先是将产品结构以表格的方式呈现,如下图。

在本图中,每一个单元格内容都是一个可埋点项,例如第一个表格中的“互动”,若埋点统计的就是在首页点击底部“互动”导航项的次数。

对单元格内容进行标号,明确层级关系。例如“4.1”就是“4”的子级,这样在梳理数据需求表示转化率的时候也比较方便,4-4.1转化率即表示用户进行留言选登页面后,有多大比例点击了该页面的“我要留言”按钮。

然后对上述表格进行遍历,设计数据需求。

大的方向就是前面提到的,内容方面和留言转化率方面。

例如上图第一个表格,没什么好说的,对比进入不同导航项的流量即可,了解用户偏好。

第二个表格,可对比用户从互动大厅进入不同栏目的流量,从而了解用户对各栏目的偏好,但要考虑到栏目的排列次序也会影响流量。某一页面点“我要留言”进入留言页的转化率,如果该页面结构相似,也可以横向对比,例如3-3.1、4-4.1的转化率,对比的意义就在于了解是“留言回复”更能促进用户留言,还是“留言选登”更能促进用户留言。

第三个表格可以发掘的东西很多,例如各栏目的留言各环节转化率对比,不同类型用户的留言各环节转化率对比,各栏目留言页顶部登录、认证入口的使用率对比等。

上述这些“灵感”要记录下来,在上述三表格右侧列一表格,行行对应地记录想到的数据需求。如下图。

这样得到的数据需求已比较详细,但比较杂乱,因此需要整理。

对记录的数据需求“灵感”进行整理,使其结构更整齐、规范,同时进行增删修改。得到如下图所示的详细的数据及埋点需求(部分)。

从整体上来说分为三大项内容,第一大项为留言页外部,包括APP各导航项、互动大厅里各栏目入口等。

第二大项为留言页-不同登录状态用户间的对比,该项主要为了解、对比不同类型的用户对留言的参与程度、完成程度。一般来说已登录已认证用户认为是核心用户,已登录未认证用户认为是重要用户,未登录未认证用户认为是游客。

第三大项为留言页-不同栏目间对比,该大项主要为了解、对比不同栏目的数据情况,包括各栏目的流量、留言各环节转化率、各功能按钮的使用率等。

以上思路供读者参考。

作者:九平均律,3年产品人。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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