久久综合丝袜日本网手机版,日韩欧美中文字幕在线三区,亚洲精品国产品国语在线,极品在线观看视频婷婷

      <small id="aebxz"><menu id="aebxz"></menu></small>
    1. 產品經理數(shù)據(jù)分析方法

      時間:2022-06-25 03:00:57 科普知識 我要投稿
      • 相關推薦

      產品經理數(shù)據(jù)分析方法

        作為產品經理,你對用戶的需求了解多少呢?你知道用戶想要什么樣的產品嗎?下面是小編整理的產品經理數(shù)據(jù)分析方法,歡迎查看,希望幫助到大家。

        產品經理數(shù)據(jù)分析方法

        (一)內外因素分解法

        內外因素分解法是把問題拆成四部分,包括內部因素、外部因素、可控和不可控,然后再一步步解決每一個問題。

        根據(jù)內外因素分解法分析如下:

        1、 內部可控因素

        產品近期上線更新、市場投放渠道變化、產品粘性、新老用戶留存問題、核心目標的轉化;

        2、 外部可控因素

        市場競爭對手近期行為、用戶使用習慣的變化、招聘需求隨時間的變化;

        3、 內部不可控因素

        產品策略(移動端/PC端)、公司整體戰(zhàn)略、公司客戶群定位(比如只做醫(yī)療行業(yè)招聘);

        4、 外部不可控因素

        互聯(lián)網招聘行業(yè)趨勢、整體經濟形勢、季節(jié)性變化;

       。ǘ〥OSS法

        DOSS 是從一個具體問題拆分到整體影響,從單一的解決方案找到一個規(guī);鉀Q方案的方式。

        按 DOSS 的思路分解如下:

        1、 具體問題

        預測是否有可能幫助某一群組客戶購買課程。

        2、 整體

        首先根據(jù)這類人群的免費課程的使用情況進行數(shù)據(jù)分析,之后進行延伸,比如對整體的影響,除了計算機類,對其他類型的課程都進行關注。

        3、 單一回答

        針對該群用戶進行建模,監(jiān)控該模型對于最終轉化的影響。

        4、 規(guī);

        之后推出規(guī)模化的解決方案,對符合某種行為軌跡和特征的行為進行建模,將課程推薦模型加入到產品設計中。

        (三)數(shù)據(jù)分析的應用手段

        根據(jù)基本分析思路,常見的有 7 種數(shù)據(jù)分析的手段。

        1、畫像分群

        畫像分群是聚合符合某中特定行為的用戶,進行特定的優(yōu)化和分析。

        比如在考慮注冊轉化率的時候,需要區(qū)分移動端和 Web 端,以及美國用戶和中國用戶等不同場景。這樣可以在渠道策略和運營策略上,有針對性地進行優(yōu)化。

        2、趨勢維度

        建立趨勢圖表可以迅速了解市場, 用戶或產品特征的基本表現(xiàn),便于進行迅速迭代;還可以把指標根據(jù)不同維度進行切分,定位優(yōu)化點,有助于決策的實時性;

        3、漏斗洞察

        通過漏斗分析可以從先到后的順序還原某一用戶的路徑,分析每一個轉化節(jié)點的轉化數(shù)據(jù);

        所有互聯(lián)網產品、數(shù)據(jù)分析都離不開漏斗,無論是注冊轉化漏斗,還是電商下單的漏斗,需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多,第二是關注流失的人都有哪些行為。

        關注注冊流程的每一個步驟,可以有效定位高損耗節(jié)點。

        4、行為軌跡

        行為軌跡是進行全量用戶行為的還原。只看 PV、UV 這類數(shù)據(jù),無法全面理解用戶如何使用你的產品。了解用戶的行為軌跡,有助于運營團隊關注具體的用戶體驗,發(fā)現(xiàn)具體問題,根據(jù)用戶使用習慣設計產品,投放內容;

        5、留存分析

        留存是了解行為或行為組與回訪之間的關聯(lián),留存老用戶的成本要遠遠低于獲取新用戶,所以分析中的留存是非常重要的指標之一;

        除了需要關注整體用戶的留存情況之外,市場團隊可以關注各個渠道獲取用戶的留存度,或各類內容吸引來的注冊用戶回訪率,產品團隊關注每一個新功能對于用戶的回訪的影響等。

        6、A/B 測試

        A/B 測試是對比不同產品設計/算法對結果的影響。

        產品在上線過程中經常會使用 A/B 測試來測試產品效果,市場可以通過 A/B 測試來完成不同創(chuàng)意的測試。

        要進行 A/B 測試有兩個必備因素:有足夠的時間進行測試和數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)密度較高。

        因為當產品流量不夠大的時候,做 A/B 測試得到統(tǒng)計結果是很難的。而像 LinkedIn 這樣體量的公司,每天可以同時進行上千個 A/B 測試。所以 A/B 測試往往公司數(shù)據(jù)規(guī)模較大時使用會更加精準,更快得到統(tǒng)計的結果。

        7、優(yōu)化建模

        當一個商業(yè)目標與多種行為、畫像等信息有關聯(lián)性時,我們通常會使用數(shù)據(jù)挖掘的手段進行建模,預測該商業(yè)結果的產生;例如:作為一家 SaaS 企業(yè),當我們需要預測判斷客戶的付費意愿時,可以通過用戶的行為數(shù)據(jù),公司信息,用戶畫像等數(shù)據(jù)建立付費溫度模型。用更科學的方式進行一些組合和權重,得知用戶滿足哪些行為之后,付費的可能性會更高。

        數(shù)據(jù)分析的基本思路

        1、挖掘業(yè)務含義

        首先要了解市場部想優(yōu)化什么,并以此為核心的 KPI 去衡量。渠道效果的評估,最重要的是業(yè)務轉化:對 P2P 類網站來說,是否『發(fā)起借貸』遠遠比『用戶數(shù)量』重要。

        所以無論是 Google 還是金山渠道,都要根據(jù)用戶群體的不同,優(yōu)化相應用戶的落地頁,提升轉化。

        2、制定分析計劃

        以『發(fā)起借貸』為核心轉化點,分配一定的預算進行流量測試,觀察對比注冊數(shù)量及 ROI 效果,可以持續(xù)觀察這部分用戶的后續(xù)價值。

        3、拆分查詢數(shù)據(jù)

        根據(jù)各個渠道追蹤流量、落地頁停留時間、落地頁跳出率、網站訪問深度以及訂單類型數(shù)據(jù),進行用戶分群。

        4、提煉業(yè)務洞察

        在不同渠道進行投放時,要根據(jù) KPI 的變化,推測業(yè)務含義。比如谷歌渠道的效果不好,可能因為谷歌大部分的流量在海外,可能會造成轉化率低。而金山網絡聯(lián)盟有很多展示位置,要持續(xù)監(jiān)測不同位置的效果,做出最后判斷。

        5、產出商業(yè)決策

        最后根據(jù)數(shù)據(jù)洞察,指導渠道的投放決策制。比如停止谷歌渠道的投放,繼續(xù)跟進金山網絡聯(lián)盟進行評估,而落地頁要根據(jù)數(shù)據(jù)指標持續(xù)地進行優(yōu)化。

        產品經理市場調研的目的

        我們在做市場調研前,必須有一個自己的調研思路:我們要調研的對象,需要收集的數(shù)據(jù),需要達到的效果等。只有有了明確的目標,才能獲得更加有效的數(shù)據(jù)。

        1、通過調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心,為了更好的制訂MRD;

        2、為領導在會議上PK提供論據(jù);

        3、提高產品的銷售決策質量、解決存在于產品銷售中的問題或尋找機會等而系統(tǒng)地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息,及時掌握一手資源;

        4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的,目標用戶想要什么樣的產品或服務;

        5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求并且樂于滿足目標用戶的需求;

        6、找準產品機會缺口,然后衡量各種因素,制定產品戰(zhàn)略線路;

        7、調研到最后,目標越明確,需求確明確,也就會覺得,產品越難做,難以打開市場等;

        8、對于全新的產品,調研前PM必須先自己有一個思路,然后通過調研去驗證自己的想法的可行性。

      【產品經理數(shù)據(jù)分析方法】相關文章:

      銷售數(shù)據(jù)的分析方法07-25

      數(shù)據(jù)整理分析方法10-22

      數(shù)據(jù)分析與辦公軟件:數(shù)據(jù)分析方法07-10

      產品經理如何進行數(shù)據(jù)分析07-12

      產品經理該如何做數(shù)據(jù)分析07-12

      銷售數(shù)據(jù)分析的方法07-03

      銷售數(shù)據(jù)分析方法07-03

      多維數(shù)據(jù)分析方法04-07

      醫(yī)學數(shù)據(jù)分析方法10-24

      傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法09-20