這項產品技能,你真的掌握了嗎?

導語:數據分析能力作為產品經理的必備技能,在求職面試和職業發展中備受關注;目前市面上有較多關於數據的學習課程和書籍,但如何合理、科學、充分的利用數據,洞察需求的本質,是苦惱很多產品經理的難題;本文基於筆者過往在數據學習和實戰案例中所提煉出的方法論,希望能幫助大家更全面看待此項能力。

這項產品技能,你真的掌握了嗎?
一、行業觀察

筆者是站長出身,早期接觸大多是網頁數據分析,從cnzz(已併入友盟)/51la(轉型做企業服務),到後來的百度統計、谷歌分析(後者算是數據分析屆的鼻祖,百度則是借鑑谷歌做產品本地化,國內其他家則是借鑑百度)。

近些年隨着增長營銷和行為數據分析的火熱,誕生出像GIO、神策數據等產品形態也逐步佔據頭部地位;再到BI領域,不論過往國外大盤Tableau、PowerBI還是國內低調的帆軟,都隨着這兩年tob業務的興起被更多關注,其他還有像阿拉丁專注某個特定領域的分析工具。

整個行業用“百花齊放”形容也不為過,但更多還是基於數據分析需求的細分;目前國內背靠阿里強大資源的友盟,有整合行業所有解決方案的勢頭。

二、經歷&實戰

筆者的產品歷程大體分為網站產品——C端會員產品——B端SaaS產品三個階段,每個階段都在與各式各樣的數據打交道。

隨着業務的變遷,分析數據的指標和維度在發生變化,但底層邏輯依舊不變,下面依次展開交流:

1. 網站產品

從關心頁面收錄、排名到頁面內容、體驗,從網站推廣到網站的策劃和運營,為後續轉行互聯網產品打下堅實基礎。

主要關注數據維度:頁面權重、搜索排名、收錄量、搜索關鍵詞、訪問來源、頁面PV/UV/停留時間/跳出率/熱力度/行為流(谷歌叫法,百度叫頁面上下游,專業術語叫桑基圖);如果涉及跨國業務,還要關注區域、人羣、語言等分佈情況,其他如人羣畫像、設備等信息更多時候建議只用於參考,因為數據會受限於對應平台的數據獲取、整合、分析能力。

SEO實戰案例:官網全年訪問量同比提升80%+,重點關鍵詞排名從不在第一頁提升至穩定前三。

SEO看似與互聯網產品工作關聯不大,但實際上對數據能力要求不低,本文暫不具體講解路徑。

2. C端會員產品

從遊戲付費會員的平台激活率到遊戲特權的使用率,再到APP的活躍和付費用户數,都是基於產品形態的變化而隨之調整。

相對遊戲會員,視頻會員的主要衡量指標較為穩定,業內主要看的是大盤有效會員數(即統計週期內,處於正常狀態的會員量,即沒有過期、凍結、查封等情況)。

會員實戰案例:另闢蹊徑,低成本大幅提升激活率。

背景説明:早期的遊戲付費用户的平台激活率(成功綁定手機用户/用户大盤)一直在50%上下徘徊,整體運營策略是通過定期專題活動進行數據拉動;但非活動期增長明顯乏力,且一旦遇到集中過期節點,數據下滑較為嚴重。離當年目標55%仍有較大距離,如何破局?

第一步:盤活流量

因為過往站長經驗,對於流量有天然嗅覺,發現當時一些過期的活動頁面,排名和訪問量依舊不低,但頁面均是生硬提示“活動已過期”,直接導致用户流失。

如果對這些過期頁面進行合理干預,引流至指定頁面,原本流失的流量將被重新盤活;基於思考形成落地方案通過後,隨即對營銷系統進行小幅迭代,功能上線後整體流量提升將近10%。

除過期活動頁面外,通過數據分析整體流量的運營仍大有可為;當時發現熱門遊戲活動頁面頁面訪問量大,但形態較為孤立,與官網平台之間缺少鏈路,無法形成閉環,即在流量池和蓄水池中間缺少橋樑。

因為活動內容不能也不適合直接干預,更多突破口放在平台所能掌握的部分,所以牽頭策劃並推動落地活動頁面模板,除規範活動內容外,分別在頁面的頭部和底部帶上平台固定導航入口;除新活動全部按新模板執行外,也對重點舊頁面進行批量改造;模板全面覆蓋後,最終將平台官網的訪問量環比提升30%。

上述操作,後續也被司內其他會員產品和平台所參考借鑑。

第二步:平台玩法

盤活平台流量後,開始思考如何將這些用户流量實現激活自運轉,助力整體目標達成,需要尋找有力的抓手。

在眾多用户需求中,最終圍繞“特權圖標點亮”作為平台試點,基於以下幾點考慮:

  • 對會員尊貴身份的追求是剛需,馬斯洛需求順位第二
  • 當時QQ面板的圖標仍有較大吸引力,可借勢運營
  • 用户心聲中,用户對於圖標的點亮/熄滅較為敏感

抓手和策略確定後,通過在官網和活動top通欄新增身份判斷、點亮指引等功能,從試點運營逐步變成平台機制,有效推動整體激活率提升,年底到達歷史新高65%+,超出預期完成目標。

可能有讀者會疑惑,為何將激活率設定為核心業務指標?付費用户是來自遊戲大盤,並非由會員平台產生,要想精細化運營這批高價值用户需與平台先建立紐帶;而在當時手機短信、電話專線是會員產品的主要營銷和服務手段。

隨着會員權益和品牌認知的不斷深入,觸達用户手段的豐富,衡量指標也再改變。

3. SaaS產品

tob業務核心是做商家服務(常見有軟件工具、數字化升級、垂直領域解決方案等服務),服務質量直接影響營收、商家數、續費率等關鍵指標。

實戰案例:通過優化商家流程,推動產品服務標準化

背景説明:早期為了快速搭建平台和完成新老業務遷移,在部分產品體驗上做了一定取捨,也為此埋下了隱患;當渠道業務陸續展開後,出現平台商家數的增長和商務的BD節奏存在較大差異,比較影響數據的分析、決策。

問題剖析:

初步分析是商户從入駐到使用產品的週期過長導致,短則1-2天,長則3-5天,且在不同產品、商家表現出不同特徵;如何全局去解決問題?需要透過表象繼續深挖,找到本質原因。

最後提煉出核心兩點:產品標準化、自動化,最大程度減少理解、操作、溝通成本;其次對商家整個鏈路上增加監控,及時運營幹預。

執行策略:

將各產品服務流程按最小顆粒度進行拆解,統計各階段當前耗時、期望耗時,一是有助於抽象出公共部分進行集中優化,其次便於後續效果評估。

過程中還涉及較多內部流程優化等動作,最終通過1個月的優化,整體商户接入耗時從平均2天降至0.5天以下,數據反饋也回到正軌。

三、數據觀點1. 明確核心指標及統計維度

不同業務、階段會有不同的考核目標,找準當前業務的核心指標尤為關鍵,上到影響公司發展的戰略規劃,下到影響業務落地開展,都需要領導者有相關的預判和洞察能力。

明確核心指標後,統計維度也需提前達成共識,避免後續出現分歧和扯皮。

2. 辨證角度看待數據結論

大廠的市場部門,每年投入不小開支在高大上的調研報告上面,筆者看過花費百萬的報告,坦白説對業務幫助較為有限;日常項目彙報中的數據表現,也會出現投機取巧的選擇性彙報。

當然這些情況不是普遍現象(如果是,建議趁早離開),主要想表達觀點是:不輕信和過於依賴數據,保持對數據的敬畏和辨證,才能更好駕馭數據。

3. 關於數據驅動

數據驅動概念提出已久,很多老闆會認為只要引入市面成熟工具,組建數據部門就能實現,但結果往往事與願違。

追其根本是沒有掌握內核驅動力——數據運營思維,構建思維體系需要從上至下重視,先升級思維認知,再結合工具系統,實踐運用,才有可能實現數據驅動業務的目標。

四、結語

一項新技能的掌握都會經歷瞭解、熟悉、精通,除了理論知識基礎外,更為重要的是實踐結合和保持迭代,祝願大家在新的一年裏都能收穫更多的實用技能。

作者:疤哥產品説,前鵝廠高級產品經理,現任上市公司產品總監,10年+網站/會員/平台/B端產品及運營經驗。公眾號:疤哥產品説(以產品對話,聊工作人生,交江湖好友)。

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題圖來自Unsplash,基於CC0協議。

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