以一款政務App的為例,聊聊如何確定數據需求和埋點

大部分的數據分析文章,方法論居多,示例較少。而本文通過示例展開,結合遇到的具體場景和實際問題的思路,分享瞭如何根據產品功能、產品結構、業務流程確定數據分析的需求,並進而確定埋點,供大家一起參考和學習。

數據反饋是產品迭代時對舊功能、舊結構進行改進的重要依據。那如何確定數據分析需求和埋點呢?

以筆者的經驗,一般是:

這樣描述還是太抽象了,筆者以一款政務App的互動版塊為例來聊一聊如何確定數據需求和埋點。(出於保密要求,採用原型圖進行説明)

見下圖,互動版塊是羣眾向政府反饋意見的渠道,該互動版塊包含四個互動欄目,分別對接不同的政府部門,四個欄目有各自的主題,以方便用户在特定主題下進行有方向的反饋。

各個欄目的結構也是類似的,從互動版塊進入後,一般是先到欄目的詳情頁,也就是對欄目主題進行介紹的頁面(下圖左),在該頁面如果用户想留言可進入下一級的留言頁(下圖右),填寫留言內容和個人信息並提交。不過,也有欄目的詳情頁和留言頁是合二為一的。

大致瞭解產品後,正式開始梳理數據需求和埋點。

數據分析的目的是改進產品,讓產品更好地滿足用户和政府的需求,也是讓產品的作用發揮得更好。互動版塊的作用可以從用户、政府兩個角度來看:

從用户的角度來説,互動版塊的主要作用,一是閲讀內容獲取信息,二是提交留言表達訴求;相對應地,從政府的角度,互動版塊的作用,一是呈現內容傳遞信息,二是收集留言瞭解百姓訴求。

因此,通過數據:

一方面要瞭解用户對內容的偏好,例如更喜歡哪個欄目,方便調整內容的層級和排序等,為此,可以多關注流量的橫向對比,例如不同欄目間的流量對比;

另一方面要關注在提交留言時,流程順不順暢、便不便捷,是否有影響用户留言慾望導致用户中斷留言的環節或功能等,為此,可以多關注留言過程各環節的轉化率,可通過不同欄目間橫向對比更好地判斷轉化率的高低。

此外,不論是內容閲讀還是留言提交,所涉及的一些功能按鈕(例如留言頁的賬號登錄入口)是否設置合理,有多少人在用,也是應進行數據分析的,分析的方式可以採用流量對比(例如與同頁面其他功能按鈕的流量對比),也可以採用轉化率的對比。

上述分析角度默認為以全體用户為分析對象,那不同類型的用户,他們的行為有沒有區別呢?

瞭解不同類型用户的行為差異,對於產品改進也是有意義的,因此,可將用户分為已登錄已認證用户、已登錄未認證用户、未登錄未認證用户三種類型。其中,已登錄已認證用户可認為是忠誠度最高的核心用户,已登錄未認證用户次之,未登錄未認證用户可認為是遊客,忠誠度最低。可從流量、轉化率等角度探索他們之間的行為差異。

經過上述分析,已對數據分析的需求大致心裏有數了。

鑑於產品結構並不複雜,可以梳理產品結構並以遍歷的方式,將所有有價值的埋點羅列出來,逐項分析其價值進行篩選。遍歷的方式也可以防止遺漏。

首先是將產品結構以表格的方式呈現,如下圖。

在本圖中,每一個單元格內容都是一個可埋點項,例如第一個表格中的“互動”,若埋點統計的就是在首頁點擊底部“互動”導航項的次數。

對單元格內容進行標號,明確層級關係。例如“4.1”就是“4”的子級,這樣在梳理數據需求表示轉化率的時候也比較方便,4-4.1轉化率即表示用户進行留言選登頁面後,有多大比例點擊了該頁面的“我要留言”按鈕。

然後對上述表格進行遍歷,設計數據需求。

大的方向就是前面提到的,內容方面和留言轉化率方面。

例如上圖第一個表格,沒什麼好説的,對比進入不同導航項的流量即可,瞭解用户偏好。

第二個表格,可對比用户從互動大廳進入不同欄目的流量,從而瞭解用户對各欄目的偏好,但要考慮到欄目的排列次序也會影響流量。某一頁面點“我要留言”進入留言頁的轉化率,如果該頁面結構相似,也可以橫向對比,例如3-3.1、4-4.1的轉化率,對比的意義就在於瞭解是“留言回覆”更能促進用户留言,還是“留言選登”更能促進用户留言。

第三個表格可以發掘的東西很多,例如各欄目的留言各環節轉化率對比,不同類型用户的留言各環節轉化率對比,各欄目留言頁頂部登錄、認證入口的使用率對比等。

上述這些“靈感”要記錄下來,在上述三表格右側列一表格,行行對應地記錄想到的數據需求。如下圖。

這樣得到的數據需求已比較詳細,但比較雜亂,因此需要整理。

對記錄的數據需求“靈感”進行整理,使其結構更整齊、規範,同時進行增刪修改。得到如下圖所示的詳細的數據及埋點需求(部分)。

從整體上來説分為三大項內容,第一大項為留言頁外部,包括APP各導航項、互動大廳裏各欄目入口等。

第二大項為留言頁-不同登錄狀態用户間的對比,該項主要為了解、對比不同類型的用户對留言的參與程度、完成程度。一般來説已登錄已認證用户認為是核心用户,已登錄未認證用户認為是重要用户,未登錄未認證用户認為是遊客。

第三大項為留言頁-不同欄目間對比,該大項主要為了解、對比不同欄目的數據情況,包括各欄目的流量、留言各環節轉化率、各功能按鈕的使用率等。

以上思路供讀者參考。

作者:九平均律,3年產品人。

本文由 @九平均律 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基於CC0協議

版權聲明:本文源自 網絡, 於,由 楠木軒 整理發佈,共 2078 字。

轉載請註明: 以一款政務App的為例,聊聊如何確定數據需求和埋點 - 楠木軒