PM如何使用数据来驱动产品设计和迭代?

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作者:清水加尔文
为什么是数据驱动?< > >
我们将互联网分为3个阶段:2000

  • 2000-2006年,在交通的时代,有三大门户,
  • 2006-2011年,用户的年龄,如快乐,FB,比用户量的日常生活,和其他
    2012年,订单时代,如O2O、互惠金、生活权等等,数量、水比数量多。
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    可以看出,随着互联网行业的发展,成熟、精加工产品大多是新产品代表的总趋势,而改变需要依赖于数据的支持,从而过滤掉大量的负优化、伪需求,更好的提高效率,这是数据驱动的真正价值。
    数据驱动的另一个重要意义,就是海量用户的真实行为,与传统的用户研究不同,传统的用户研究是一个抽样调查,数据的可靠性和准确性是有限的,并且是由整体数据驱动的,真实的行为更接近于用户。
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    统计学相关概念:概率论和数理统计,掌握基础数学知识。
    数据库技术积累:理解数据库的原理,掌握sql语句的常用语法
    excel基本操作:合并、拆分列、公共函数、图表制作等。
    数据分析实际过程
    在开始进行数据分析之前,最重要的是要进行清晰的数据分析,以提高用户保留率。或者你想改进功能模块的使用?
    例如,如果你想取消目标,如果你想提高你的收入,那么如何弥补收入的减少?计算收入的公式是什么?然后,对相关组件进行分析,找出瓶颈和不足之处,并对其进行改进。
    一般的数据分析分为以下4个步骤:

    数据获取:在产品中添加一个埋葬点,并定义用户在适当的使用场景中收集和收集的数据类型
    <数据建模:将收集的数据重组为 >
    数据分析:用多种分析方法对数据进行研究。
    索引:可转换为监控产品并评估效果的关键指标
    >
    > >应着重说明哪些指标?< > >
    不同类型的产品,如电子商务、社交网络、游戏、工具等,对于不同的平台(PC、移动终端等)有不同的关键数据指标。
    移动终端的常用指标: >
    注册用户:对于带有帐户系统的产品,注册帐户中的用户数是 > >

    活跃用户数:DAU(日活跃人数),MAU(月活跃数)


    新用户帐户:每日活动,同一天新安装的用户占到 > >
    用户保留率:第二天保持率和周保持率
    通道转换率:一个频道成功地转换了用户数/频道,查看转换入口的用户数
    在pc端的公共指示器: >
    总PV:每日总页面浏览量,反映了网站的普及度
    平均页面数:用户打开Web站点的平均页数,反映Web用户的价值>
    平均访问时间:网站的用户值是 >
    各渠道的流量来源比例:按比例优化SEO和SEM,了解用户素质构成的比例>。
    每日总UV:每天独立访客数,反映了网站的普及程度。
    商业收入指数:广告回收率、显示率、点击率、转化率等。
    常用数据分析方法 P > P >

    abtest:实验组和对照组的建立,类似的比较,但略有不同的


    模型:触摸转换漏斗、激活、保留、推荐,实现了每一步都必须折叠,可用以分析现金流用户瓶颈的价值。
    数据驱动的产品设计和迭代实际案例
    这是搜索引擎反转的一个例子,它使搜索结果页面的左白色和放大版在回复后评估实际收入的变化情况。
    树立实验目标:全面测量用户产品

    资料全部来自网络,如果有问题可以发邮件到站长邮箱