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互联网数据分析的目的

栏目:电商资讯   时间:2019-05-16 14:02

窃以为在做任何事之前、之中或之后,都应当思考目的。不同阶段的思考或许并不能带来新启发,但总能明确方向,坚定信心。

发现捷径

产品是一种工具,是连接用户需求和解决方案的通道。

初创产品与艺术创作有一种共性:即创作者本身无法预见其结果。所谓品牌影响力或口碑,只是一种有效的营销手段,但产品在个人端的价值并不能准确把握。所以好产品并非开篇即做到了100分,而是能在短时间内,迅速发现最佳方向,制定策略,灵活性是前期的生死博弈重心。

产品的高灵活性体现在以下几方面:

1)发现最符合通道方向的用户及问题;

2)为此类用户提供解决问题的最快捷径;

3)在这一赛道上做到最好最强,形成竞争壁垒。

由于互联网产品具有边际成本可随着用户量不断降低的属性,我们可以看到各类产品在满足用户某一点需求之后,会以此为基础,开发新功能,拓展新群体,提升边际收益。于是,单个产品具备了解决问题的多个通道——

但不管通道是一还是多,最主要的还是提供捷径;为用户提供的捷径越多,产品的价值就越大。

在互联网产品中,用户行为数据分析是发现捷径的不二法门。

有效的数据分析应当做到构建用户画像、搭建功能使用模型、提升转化率。

构建用户画像

构建用户画像解决的问题是,谁在用我们的产品?

要回答这个问题并不难,通过长期与用户的直接沟通一般都能得到大概结论。但还需要考虑其来源和去向,如此才能形成一个大致完整的用户画像,包括:

1)新增用户:这群新来的人长什么样;

2)活跃用户:这群忠实粉丝长什么样;

3)流失用户:走掉的人又是长什么样。

这里的“模样”往往与产品本身的市场定位有关。在此不作列举。

构建用户画像,潜层次还有一个问题是,除了他们,还有谁能用我们的产品?

搭建功能使用模型

这里需要解决的问题是,产品具体有哪些功能。与用户画像结合就可以得出,某个功能模块具体是什么人在用,用了多少?


在此惯用的手段是在产品的关键路径进行数据埋点,通过动态的比较分析得出用户对某些产品功能的使用偏好。功能使用模型并不像它的名字这般复杂,它可以是一个简单的流程图,甚至一句话。目的无非是在探究:

1)使用频率高的功能为何而高?

2)使用频率低的功能为何而低?

3)有没有更好的解决方案?

提升转化率

有形之物皆有终结之日。我们所做的一切不过是让终结来的慢一点,或灿烂一点。产品亦然,其生存离不开一个核心指标,即“北极星指标”。

“North Star Metric” 北极星指标,又叫做“OMTM” One metric that matters, 唯一重要的指标。

之所以叫北极星指标,是因为这个指标一旦确立,就像北极星一样,高高闪耀在天空中,指引着全公司上上下下,向着同一个方向迈进。

纷繁复杂的数据分析,最终都导向提升关键指标,让无序的流量慢慢凝聚成朝着一个方向前进的力量,为我所用。否则产品设计都是一场纸上谈兵,只足以为后人闲谈也。

在任何时候,数据分析都是为了让产品更好地活下去。在任何一个阶段都如此。

写到这里,忽然想起杜工部的“会当凌绝顶,一览众山小”,感觉这句话也可以理解为:关注最重要的领域,其他纷纷扰扰于我如小山浮云。

[ 标签:互联网数据 ]
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