作者:pikarzhan TEG用户研究与体验设计部鲁班工作室产品策划 导语 | 产品数据通常用于衡量产品健康度、帮助定位和解决问题、对用户进行分层运营、衡量产品收益以及挖掘产品指标提升关键点等。本文是对产品数据体系的初步介绍,希望帮助新手产品、交互、体验设计师们掌握产品数据规划,用数据驱动产品迭代,形成体系化认知。
1. 数据指标是什么
定义:对于一个数据的量化,一般通过对字段进行某种计算得到(比如求和、平均)在原始数据的 基础上,通过统计汇总,加工处理形成的用于表征业务活动好坏优劣的数据。
数据指标通常由三部分组成:
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维度,指评估产品的视角,从不同的维度评估产品的方式是不同的。 -
计算方式,指统计的方法,举一些生活的例子,我们常听到或调侃朋友的话语,例如有人问你有没有对象,有些人是直接没有,有些同学可能是生态园没有,又或者是今天没有的,这些都是统计方式的不同。 -
数据,即数据+加上计算单位,顺着刚才的例子就是,我们一般在新同学介绍会问过有没有对象之后,会跟着问有几个的,说明数值也是很重要的维度。
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可比较性:能比较不同的时间段,用户群体、竞争产品之间的表现。 -
简单易懂:容易被记住和讨论 -
比率优先:产品看的数据最好是比率,而不是绝对值 -
改变策略:最重要的评判标准,随着指标的变化采取相应的举措。
2. 指标体系是什么
指标类型的划分,有一定的主观成分,这里介绍三种常见的指标划分方式。
第一种,是按照用途划分,可以划分为运营效果类、用户体验类、产品特性类、推广渠道类、性能指标类。
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运营效果类,价值产出、产品规模、用户活跃层面的指标。例如:收入、活跃用户数、使用频率。 -
用户体验类,从产品各入口,各设置方式,各排列方式等体验,交互的角度来观察产品设计。例如,各种环节转化率。 -
产品特性类,统计和产品功能特性相关数据,促进产品改善。例如,腾讯问卷的创建量、答题量;QQ音乐的切歌率。 -
推广渠道类,主要是衡量渠道效果,渠道转化率、贡献占比等。 -
性能指标类,这个会比较偏向技术侧,常见到有并发数、接口耗时等。
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用户数据是用户的基本情况,如不同颗粒度的新增用户、活跃用户、留存情况等。 -
用户行为是记录用户的行为,访问相关的PV、UV,传播相关的转发率,其中这里主要讲一下K因子这个指标,又称为病毒系数,用来衡量推荐效果,每个发起推荐的用户带来的新用户数。 -
产品数据类则包括了通用的营收相关,以及自身业务相关。
1. 了解北极星指标
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传递价值,能反映产品的用户价值、商业价值; -
易于理解,不太需要过多解释,就能相互交流和使用; -
用户活跃,与用户行为相关,能够反应产品的用户活跃度; -
非滞后性,具有先导性,非滞后指标,反映产品经营现状; -
可操作性,能够被拆解成更细的指标,来指导产品规划、执行。
2. 围绕生命周期选择北极星
3. 拆解指标的方法
本篇文章来源于微信公众号: 腾讯CDC体验设计