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| 本文作者： 張溪夢(mèng) | 2016-06-07 10:37 |
雷鋒網(wǎng)按：本文作者王柳， 系GrowingIO 產(chǎn)品經(jīng)理。 GrowingIO由華人大神、前LinkedIn 總監(jiān)張溪夢(mèng)創(chuàng)立，之后張溪夢(mèng)和GrowingIO的工程師們將會(huì)為雷鋒網(wǎng)讀者們撰文分享他們的產(chǎn)品和技術(shù)。關(guān)于張溪夢(mèng)的介紹，可以參看前Facebook工程師覃超的專欄文章：《LinkedIn大佬張溪夢(mèng)的前世今生》。
（圖來自人人都是產(chǎn)品經(jīng)理）
對(duì)于很多產(chǎn)品經(jīng)理來說，「用戶體驗(yàn)」是一個(gè)重要的考量標(biāo)準(zhǔn)，因此產(chǎn)品經(jīng)理往往把自己放在用戶的角度來思考問題。但是這里其實(shí)有一個(gè)悖論——因?yàn)椤府a(chǎn)品經(jīng)理永遠(yuǎn)無法真正成為用戶」，假裝對(duì)自己親手創(chuàng)造的產(chǎn)品一無所知，是根本不可能的。因此如果產(chǎn)品經(jīng)理僅僅憑自己的直覺經(jīng)驗(yàn)和理解來設(shè)計(jì)產(chǎn)品，自以為懂得用戶所想，反而會(huì)離用戶的真實(shí)需求越來越遠(yuǎn)。
所以，在產(chǎn)品經(jīng)理的工作中不能僅僅依靠「產(chǎn)品Sense」來作為決策的依據(jù)，于是，反映用戶行為的指標(biāo)和數(shù)據(jù)就成為了重要的決策依據(jù)。作為用戶體驗(yàn)的原生反饋，指標(biāo)越來越受到互聯(lián)網(wǎng)公司的重視，那么指標(biāo)是如何幫助我們進(jìn)行決策？有哪些重要指標(biāo)還沒有被重視起來？產(chǎn)品經(jīng)理用指標(biāo)做分析的基本思路又是什么呢？
我之前在一家 to B 的公司做產(chǎn)品，根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)了「用戶群組」，為了更完整的用戶體驗(yàn)，還做了很多后續(xù)的高級(jí)功能：用戶在創(chuàng)建群組后，可以建立組內(nèi)項(xiàng)目，進(jìn)行組內(nèi)分享以及協(xié)同開發(fā)等高級(jí)功能。新建組織的數(shù)量和總體用戶數(shù)都還不錯(cuò)，但是接下里用戶卻并沒有按照我們預(yù)計(jì)地活躍起來，甚至還在流失?？墒钱?dāng)時(shí)沒有認(rèn)識(shí)到這個(gè)問題的嚴(yán)重性，還在繼續(xù)搭建后續(xù)的高級(jí)功能。我們既沒有用多種指標(biāo)衡量產(chǎn)品結(jié)構(gòu)是否合理的意識(shí)，也沒有實(shí)時(shí)關(guān)注產(chǎn)品數(shù)據(jù)的習(xí)慣，因此完全找不到原因。
很長(zhǎng)一段時(shí)間之后，我們才發(fā)現(xiàn)用戶創(chuàng)建群組后，沒有得到有效的引導(dǎo)，導(dǎo)致無法邀請(qǐng)其他成員進(jìn)來，因此很多用戶就走到「新建群組」為止了，后面的高級(jí)功能根本沒有用到，相當(dāng)于用戶的使用流程在早期就完全斷裂了。如果我們把每一步的流程和轉(zhuǎn)化效率直觀化，即時(shí)看到各個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化率和使用度，就可以及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品戰(zhàn)略，減少用戶的流失。后面我們會(huì)講具體的思路和方法。
既然數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和優(yōu)化很重要，那么我們需要關(guān)注哪些數(shù)據(jù)和指標(biāo)呢？
1、簡(jiǎn)單指標(biāo)
對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來說，最簡(jiǎn)單的指標(biāo)就是頁面瀏覽量、登錄用戶數(shù)和訪問用戶數(shù)這樣的的數(shù)據(jù)了：
每天關(guān)注這些指標(biāo)的變化和趨勢(shì)，可以快速了解產(chǎn)品的整體情況，但是只有這些是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，產(chǎn)品經(jīng)理需要更多的關(guān)心反應(yīng)產(chǎn)品健康度的指標(biāo)。
2、復(fù)合指標(biāo)
基礎(chǔ)指標(biāo)/用戶數(shù)量 & 基礎(chǔ)指標(biāo)/訪問數(shù)量?
將基礎(chǔ)指標(biāo)平均在每個(gè)用戶身上，或者每個(gè)訪問（Session）上，就可以獲得產(chǎn)品的平均訪問深度、平均訪問時(shí)長(zhǎng)、平均每周購買數(shù)量等復(fù)合指標(biāo)。
相比于簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)指標(biāo)，分?jǐn)傇诿總€(gè)用戶身上的指標(biāo)通常能夠更好地幫助產(chǎn)品經(jīng)理了解用戶的真實(shí)使用情況。拿 PV 相關(guān)的數(shù)據(jù)舉例，即使 PV 升高，但平均訪問深度（每個(gè) Session 的 PV 數(shù)量）下降了，就不是一個(gè)很好的征兆，這代表用戶的使用情況可能出現(xiàn)了問題，每個(gè)訪問進(jìn)行的操作和打開的頁面數(shù)正在變少，甚至有可能直接導(dǎo)致流失。
因此，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該更多地關(guān)注這類指標(biāo)，并且嘗試去提高平均訪問時(shí)長(zhǎng)，平均訪問深度，平均每周購買數(shù)量等指標(biāo)等，這樣可以有效地消除基礎(chǔ)指標(biāo)帶來的虛榮效應(yīng)，保持對(duì)產(chǎn)品現(xiàn)狀以及產(chǎn)品目標(biāo)的清晰認(rèn)識(shí)。
轉(zhuǎn)化率指標(biāo)
在衡量產(chǎn)品的使用流程時(shí)，轉(zhuǎn)化率指標(biāo)是至關(guān)重要的。轉(zhuǎn)化率指標(biāo)能幫助你真正了解產(chǎn)品流程的健康度。拿注冊(cè)流做一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，注冊(cè)成功的用戶數(shù)量正在不斷增加，但這并不能代表注冊(cè)流程正在變得更好（有可能是拉新來的流量基數(shù)變大了），只有注冊(cè)轉(zhuǎn)化率（注冊(cè)成功人數(shù)所占百分比）有所提高，才能說明注冊(cè)流的優(yōu)化是行之有效的。
在這些指標(biāo)中，留存指標(biāo)越來越受到產(chǎn)品經(jīng)理的重視。從前大家更偏向于下載量，注冊(cè)數(shù)這樣代表拉新效果的指標(biāo)，但是一個(gè)人在什么時(shí)候才真正成為你產(chǎn)品的用戶呢？其實(shí)是在他留存下來的時(shí)候。
因此在AARRR模型中，留存是最重要的一環(huán)，獲?。?Acquisition）和激活（Activation）的用戶愿意持續(xù)地使用產(chǎn)品，就實(shí)現(xiàn)了用戶留存，留存下來的用戶才能實(shí)現(xiàn)后續(xù)的變現(xiàn)（Revenue），甚至自發(fā)進(jìn)行傳播和推薦（Referral）。如果留存率不夠理想，所有在用戶獲取方面的努力都都將白費(fèi)，進(jìn)而也不可能激發(fā)用戶的付費(fèi)和推薦意愿了。
對(duì)于沒有數(shù)據(jù)分析意識(shí)的產(chǎn)品經(jīng)理來說，在完成產(chǎn)品規(guī)劃，功能開發(fā)，以及測(cè)試上線之后，就認(rèn)為自己在這一階段的工作結(jié)束了，這樣是無法做出優(yōu)秀產(chǎn)品的。在產(chǎn)品發(fā)布上線之時(shí)，數(shù)據(jù)分析的工作才剛剛開始，只有對(duì)上線的功能進(jìn)行不斷的調(diào)整和優(yōu)化，才能打磨出真正體驗(yàn)優(yōu)秀的產(chǎn)品。
那么對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來說，怎樣用數(shù)據(jù)分析的思路驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化呢？
1.建立業(yè)務(wù)目標(biāo)和產(chǎn)品期望
認(rèn)真思考「用戶故事」，明確產(chǎn)品成功的目標(biāo)是怎么樣的，比如什么樣的使用量，使用頻度，達(dá)到怎樣的留存率才算是成功；
2. 將產(chǎn)品抽象化、邏輯化和結(jié)構(gòu)化
只有對(duì)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)和邏輯足夠了解，才知道哪些是需要關(guān)注的數(shù)據(jù)和指標(biāo)，以及怎樣通過對(duì)這些指標(biāo)的監(jiān)控實(shí)現(xiàn)最終的目標(biāo)。因此這時(shí)我們需要將產(chǎn)品功能抽象化、邏輯化和結(jié)構(gòu)化，拆分成具體的邏輯層次。包括用戶的預(yù)期操作可以分為幾個(gè)部分，業(yè)務(wù)邏輯分為幾個(gè)部分等等…在理清產(chǎn)品邏輯之后，才可以按照每一個(gè)部分去進(jìn)行分析和優(yōu)化，比如在電商應(yīng)用中，就可以將用戶的購買行為抽象為如下的邏輯結(jié)構(gòu) A.打開商品詳情頁 B.進(jìn)入購物車頁面 C.確認(rèn)訂單頁面 D.進(jìn)入支付頁面 E.付款成功；
3.進(jìn)行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和收集
產(chǎn)品經(jīng)理需要確定出具體的分析計(jì)劃，并且整理出數(shù)據(jù)需求。在一段時(shí)間的數(shù)據(jù)采集之后，形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)樣本（時(shí)間上很短，或者用戶很少的數(shù)據(jù)是沒有意義的）。
但很多產(chǎn)品經(jīng)理常常就敗在這一步，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)收集工作必須要提前埋點(diǎn)，而埋點(diǎn)最常發(fā)生的事情就是漏埋和錯(cuò)埋，產(chǎn)品上線了才發(fā)現(xiàn)“沒埋點(diǎn)，沒有數(shù)”，因此，一些聰明的產(chǎn)品經(jīng)理開始用不需要埋點(diǎn)的工具 GrowingIO 來解決這個(gè)問題。
4.多種手段進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，衡量用戶的使用情況
在新功能上線之后，我通常會(huì)利用多種分析手段了解用戶的真實(shí)使用情況，并驗(yàn)證是否符合在第一步中設(shè)定的業(yè)務(wù)目標(biāo)和產(chǎn)品期望。
比如，在驗(yàn)證產(chǎn)品每一個(gè)步驟的邏輯和轉(zhuǎn)化時(shí)，我會(huì)使用漏斗功能對(duì)用戶的核心路徑進(jìn)行分析，在之前的電商例子中就形成了一個(gè)「A.打開商品詳情頁->B.進(jìn)入購物車頁面->C.確認(rèn)訂單頁面->D.進(jìn)入支付頁面->E.付款成功」的漏斗（如下圖）。
GrowingIO 漏斗實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
在這個(gè)漏斗中，可以發(fā)現(xiàn)從收貨信息頁面，到支付頁面的轉(zhuǎn)化率不太理想，已經(jīng)產(chǎn)生購買意愿并確認(rèn)訂單的用戶只有 50.2% 到達(dá)了支付頁面，為什么這一步流失了一半的用戶呢？在這里我們就可以針對(duì)「確認(rèn)訂單頁面」到「支付頁面」的流程，對(duì)這個(gè)現(xiàn)象的成因進(jìn)行相應(yīng)的分析了。
5．提出猜想并驗(yàn)證
通過上面的數(shù)據(jù)分析，針對(duì)為什么確認(rèn)訂單到支付這步的轉(zhuǎn)化率這么低？我們就會(huì)有一個(gè)初步的猜想，可能是「用戶無法在確認(rèn)訂單頁面查看商品細(xì)則，為了返回上一頁，因此放棄了付款」，也可能是「用戶想修改商品數(shù)量和樣式，但是確認(rèn)訂單頁面不能修改，因此放棄了付款」，當(dāng)然也有可能是單純的提交支付按鈕存在 Bug 或者理解的偏差。
接下來就要用數(shù)據(jù)分析來驗(yàn)證我們的猜想。例如：我懷疑一個(gè)按鈕的樣式以及文案不夠符合用戶的期待，就可以查看這個(gè)按鈕的點(diǎn)擊率是否存在問題，以及設(shè)計(jì)新的按鈕樣式進(jìn)行A/B測(cè)試。有了這樣實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析圖，我們就可以隨時(shí)看到用戶行為以及每一步的轉(zhuǎn)化行為，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品策略，以獲得更好的結(jié)果。
驗(yàn)證猜想后，我們就會(huì)得到具有相應(yīng)論據(jù)的結(jié)論，產(chǎn)品經(jīng)理就能夠以此為依據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品的優(yōu)化，以提升產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)，更好的實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)了。在優(yōu)化上線之后，產(chǎn)品經(jīng)理就要開始新的數(shù)據(jù)分析輪回，對(duì)改版的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提煉，以檢驗(yàn)改版帶來的效果是否是有效的，不斷用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，形成良性的循環(huán)。
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