¡Todos sabemos que los datos son una base importante para respaldar la toma de decisiones!
Entonces podemos ver que casi todos los productos tendrán módulos funcionales para el análisis estadístico de datos.
En una escala mayor, como el centro de datos; en el extremo superior, como pantallas de datos grandes, tableros de datos y cabinas de datos; en esencia, en realidad es un análisis estadístico de datos.
Como gerente de producto no basado en datos o gerente de producto junior, ¿cómo debo diseñar este módulo funcional?
Si tiene problemas con esto, también podría probar los tres pasos que he estudiado recientemente: ¡estadísticas + análisis + visualización! (No digas tonterías mientras miras, puedes gritar "Joder")
prefacio
En cuanto al análisis estadístico de los datos, en primer lugar, me gustaría expresar un punto de vista con el que estoy bastante de acuerdo:
Un buen analista de datos debe ser como un oftalmólogo: puede haber muchos métodos y herramientas profesionales para adaptar gafas, pero durante el proceso de adaptación, el médico no se preocupa por su propia teoría, sino por si el usuario puede ver con claridad. sigue preguntando a los usuarios "¿Está bien? ¿Está más claro? ¿Intenta esto de nuevo?"
——El maestro con los pies en la tierra Chen
Creo que en el trabajo, todos a menudo se encuentran con algunos análisis estadísticos de datos al estilo " Kong Yiji ". Lo primero que dicen es el " sistema de índice xx ", además de un montón de " autoritario, estándar y identificado por BAT ", etc. Modificadores de clase.
Este es un análisis típico de datos falsos, porque estas cosas se ven increíbles y ciegan los ojos de todos, pero la mayoría de las veces, requiere tiempo y esfuerzo, ¡pero no resuelve el problema real!
Y este falso análisis estadístico de datos, y el modelo teórico que sigue:
Y el análisis estadístico real de los datos es como la esencia del Tai Chi: "Solo enfócate en su significado, no en sus movimientos. Si olvidas todos los movimientos, practicarás Tai Chi". (¡Basado en resolver problemas de negocios ! )
Cuando hayas terminado, tu reino será así:
Zhang Sanfeng: "¿Te acuerdas?"
Zhang Wuji: "No recuerdo".
Zhang Sanfeng: "¿Qué tipo de boxeo se llama este set?"
Zhang Wuji: "No lo sé"
Zhang Sanfeng: "¿Cuál es el apellido de tu padre?"
Zhang Wuji: "Lo olvidé".
Zhang Sanfeng: "Está bien, solo tienes que recordar convertir a estos dos bastardos en personas inútiles".
Pero, pero, pero, esta es una técnica de boxeo que Zhang Sanfeng solo se dio cuenta a la edad de 100 años, y Zhang Wuji también tiene la protección corporal de los Nueve Soles, por lo que "solo pueden concentrarse en su rectitud, no en sus movimientos". . (¡Esto es tan maldito Versalles!)
Para aquellos de nosotros que somos gerentes de productos no orientados a datos, o gerentes de productos junior, aún debemos comenzar a practicar uno por uno. De lo contrario, el final se designa como "Ser lisiado por esos dos bastardos" ~
Solo imitando podemos superar, estudiemos cómo imitar hoy.
01
Estadísticas
Para participar en el análisis estadístico de los datos, el primer paso es tener datos, es decir, ¡el trabajo estadístico de los datos!
Cuando se trata de estadísticas de datos, es natural evitar el entierro de datos. Acerca de cómo enterrar el punto de entierro, solo verifíquelo casualmente, y hay muchos buenos artículos que lo resumen.
Pero, lo que quiero decir es que si su empresa nunca se ha ocupado de este asunto, entonces no necesita dedicar mucho tiempo, porque ya hay muchas empresas maduras en la industria, como Sensores, Youmeng, etc. ., directamente No es caro gastar dinero para hacer cosas~
Lo que estamos estudiando hoy es ¿qué datos se pueden obtener a través de los puntos de enterramiento? En resumen, hay aproximadamente cinco categorías:
Enterrar puntos para obtener cinco tipos de datos
1. Visión general
2. Adquisición de usuarios
3. Activación y retención
4. Conversión de eventos
5. Características del usuario
Vamos, analicemos uno por uno, que son este tipo de datos, y para que sirve obtener estos datos~
1. Visión general
Significado de los datos en tiempo real : puede obtener datos del producto en tiempo real cada hora para ayudarlo a comprender la situación actual en tiempo real del producto.
Descripción general de la importancia del uso : el uso general del producto, incluida la cantidad de usuarios, visitas, retención, etc., lo ayuda a tener una comprensión general de los indicadores generales del producto.
2. Adquisición de usuarios
Importancia del acceso al canal : el uso de los usuarios en cada canal, incluida la proporción de nuevos usuarios en el canal, la retención, etc., para ayudarlo a comprender las ventajas y desventajas del producto en términos de adquisición de clientes.
Importancia de los datos de la versión : el uso de cada versión lo ayuda a comprender si hay una mejora en la actividad y la retención durante el proceso de actualización del producto.
3. Activación y retención
Importancia del tráfico de acceso : los datos de acceso diario del producto, los indicadores se centran en el comportamiento de acceso de los usuarios nuevos y antiguos, y proporcionan indicadores como el número de visitas, la duración, la distribución de frecuencia, el tiempo máximo de visita, etc., para ayudar comprender algunas características de comportamiento de los usuarios nuevos y antiguos al usar el producto.
Importancia de la retención de usuarios : proporcione los datos retenidos por los usuarios el día 7, el día siguiente, la semana siguiente y el mes siguiente para ayudarlo a comprender la permanencia de los usuarios nuevos y antiguos.
4. Conversión de eventos
La importancia de los eventos personalizados : los usuarios definen eventos clave y el sistema generará automáticamente la cantidad de ocurrencias, la cantidad de personas y la distribución del evento, es decir, pueden ver lo que están haciendo los usuarios.
Importancia de los eventos de ingresos : eventos de ingresos definidos por el usuario, el sistema generará automáticamente el número de ocurrencias, el número de personas y la distribución del evento, y calculará el valor total, el valor per cápita y el valor subpromedio del valor según el atributo de tipo de valor que elija. Es decir, puedes ver cómo gastan el dinero los usuarios.
Importancia de las características del usuario : puede ver a nuestros usuarios, que son fantasmas y monstruos ~
02
analizar
Después de haber enterrado datos, es cómo usar estos datos para explorar completamente el valor de estos datos.
Hay más rutinas para el análisis de datos. Si aprende lo siguiente, debería poder manejar el "ocho" en el "principio veintiocho" ~
1. Indicadores comunes de análisis de datos
Indicadores integrales : reflejan la situación general del producto.
Indicadores de proceso : reflejan el comportamiento de uso del usuario.
Indicadores de negocio : reflejan la situación específica del negocio.
2. Dimensiones comunes del análisis de datos
Segmentación de datos : a través del análisis de diferentes dimensiones de segmentación, a menudo se puede rastrear la causa del problema y también puede proporcionar referencia para algunas acciones posteriores.
Comparación de datos : No hay daño si no hay comparación. Por un lado, es una comparación horizontal, es decir, compararse con otros, como la comparación año a año y trimestre a trimestre del Yangtze. River; Datos, pruebas AB, etc.
3. Métodos comunes de análisis de datos
Modelo HEART : la propuesta del modelo HEART de Google permite que todos reflexionen sobre su propio pensamiento de diseño de productos y, al mismo tiempo, utilicen herramientas de diseño relevantes para mejorar los cinco indicadores de HEART para mejorar la experiencia del usuario y crear mejores productos.
Modelo AARRR : este modelo proviene de "Growth Hacking". Fue propuesto en 2007. El costo de adquisición de clientes era relativamente bajo en ese entonces, y este modelo es muy simple e intuitivamente resalta todos los elementos importantes del crecimiento, por lo que este modelo es muy largo. Muy popular todo el tiempo.
Modelo RARRA : El coste de adquisición de clientes aumenta día a día, y la situación del mercado es completamente diferente a la de 2007. La verdadera clave para el crecimiento de los piratas informáticos ahora es la retención de usuarios, no la adquisición de clientes. Así nació un modelo RARRA que resalta la importancia de la retención de usuarios.
03
visualización
Después de tener los datos estadísticos y las dimensiones de análisis, ¡el último paso es la visualización!
El objetivo de este enlace es muy simple, es decir, después de que el líder lo ve, no puede evitar decir "¡Joder, increíble!", y luego ojbk~
Y si desea completar este paso, la manera rápida y buena es consultar varias especificaciones. En primer lugar, podemos ir a un sitio web llamado "e-chars" para ver varios gráficos visuales, porque muchas veces en el desarrollo, es De acuerdo con estas bibliotecas de gráficos de código abierto, código ~
Cuando diseñamos, necesitamos usar varios componentes prototipo. Hay muchos contenidos de visualización de datos, vamos a dar algunos ejemplos típicos:
1. Gráfico de líneas
Nota: El tipo de línea seleccionado debe ser relativamente grueso, generalmente no más de 5 líneas, no se utilizan etiquetas inclinadas y la escala del eje vertical generalmente comienza desde 0. El estilo de línea de los valores pronosticados se cambia a una línea discontinua.
2. Gráfico de columnas
Nota: Utilice el mismo color para la misma serie de datos. Sin etiquetas inclinadas, el eje vertical normalmente comienza en 0. En términos generales, es mejor agregar etiquetas de datos a los gráficos de columnas.Si se agregan etiquetas de datos, las líneas de escala vertical y las líneas de cuadrícula se pueden eliminar.
3. Gráfico de barras
Nota: Utilice el mismo color para la misma serie de datos. En lugar de usar etiquetas inclinadas, es mejor agregar etiquetas de datos e intentar organizar los datos de mayor a menor para facilitar la lectura.
4. Gráfico circular
Nota: Organice los datos desde la posición de las 12 en punto, y los componentes más importantes estarán cerca de la posición de las 12 en punto. No tenga demasiados elementos de datos, manténgalos dentro de los 6 elementos y no use una separación explosiva de gráficos circulares. Sin embargo, puede separar un determinado sector, siempre que desee enfatizar este sector.
El gráfico circular no utiliza leyenda ni efecto 3D. Cuando el sector se rellena de color, se recomienda utilizar una línea de borde blanca, que tiene una mejor sensación de corte.
5. Otro
Hay muchos gráficos para este tipo de visualización de datos, y su importancia es que el uso de gráficos en lugar de una gran cantidad de números apilados ayuda a los lectores a ver los problemas y las conclusiones de manera más clara e intuitiva.