「CRM咨询」都是数据思维的高手,真正厉害的产品经理( 二 )
内容对产品没有吸引力 , 第一时间反馈在跳出率上 。
推广渠道质量不好 , 第一时间反馈在和其他渠道对比的数据上 。
总之 , 我们的产品问题 , 都逃不过数据的法眼 。
3、用好数据即可 , 不需要我们成为数据产品经理或数据分析师
数据产品经理是搭建数据平台、为各数据需求方提供工具的人 。
数据分析师 , 是从类似独立三方的角度来满足公司各数据需求方出数、分析数据、给分析建议的人 。
产品每天看数据、随时看数据 , 但并不需要我们成为他们 。
专业的人干专业的事 , 我们要做的是善于用已有的数据平台、已有的资源来获得我们需要的数据 。
对于经常要看的数据 , 可固化或产品化 。 对于非常规数据 , 借助他人的力量完成 。
当然 , 对于业务早期 , 如果没有数据产品经理、数据分析师 , 需要自己想办法搞定一些数 , 比如找技术 。 如果我们知道如何利用一些工具 , 比如MySQL查数 , 会更加主动、更加了解数据库和表的设计是否满足业务需求 , 但不是产品必须技能 。
如何落地数据思维
对于产品经理如何落地数据思维 , 是很实操的事情了 。 三哥一直在实践的方法如下 。
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1、建立自己的数据指标体系
知道自己需要看什么数据 , 才知道如何获取数据、分析数据 。
我们需要建立一套自己的每日观察的数据指标 。
这套指标 , 不宜过多、过泛 , 宜精炼、简洁 , 能反馈出业务变化情况就行 。
因为这套指标是我们每天要看的 , 每天要做的工作一定是“成本最小”的 , 否则会成为每天坚持的阻碍 。
如果你是交易型产品 , 可参考这个公式做你的数据指标体系的拆解:销售额=流量*转化率*客单价*复购次数 。
比如销量的指标 , 按渠道的流量指标 , 转化率的指标 , 金额和订单数指标 , 新老客的指标等 。 基本能覆盖业务全流程 。
数据正常 , 就不要多花时间 。 数据有波动 , 就需要进一步去分析 , 找出波动原因 。
只有心中有一套基于业务的数据指标体系 , 才能做到有的放矢 。
2、数据是需求方案必填项
1)出需求方案时 , 确定核心评估指标
核心评估指标 , 一个即可 , 如果有多个 , 说明找错了 , 继续找 。
确定核心评估指标的最有效方法是 , 我们做这个方案的目的是什么?要解决什么问题?一旦清楚目标或解决的问题 , 核心指标也就确定了 。
确定核心评估指标后 , 也可再找1-2个辅助指标 。
比如 , 我们在收银台新增加一个支付渠道 , 这个核心评估指标是什么呢?新支付渠道的订单占比?新支付渠道的支付成功率?都不是 , 这些可作为辅助指标 。
我们增加支付渠道 , 如果目的是支付成功率由原来的80%提升到85% , 那所有渠道汇总后的整体支付成功率 , 才是核心指标 。
2)评审时 , 评审数据需求
需求评审阶段 , 需要和技术沟通:我们需要看哪些指标来评估这个项目 , 为了获取这些数据 , 技术同学需要做什么 。
一般页面类的访问、点击等行为数据 , 借助第三方平台埋点即可完成 , 如GrowingIO、神策、GoogleAnalytics等 , 都是很好用的工具 。
对于类似注册、下单、支付、状态等业务节点的数据 , 需要入库存储 , 特别是一些状态和时间的记录 , 需要基于我们的数据需求 , 和技术沟通清楚 。
3)上线后 , 及时看数据和给相关人反馈
新功能上线后一两天 , 就需要观察数据情况 , 并给领导和项目参与人反馈该新功能的数据表现 。
这能增加我们的专业度性和靠谱程度 。
当我们做的项目 , 能做到和研发测试等项目相关人分享项目数据时 , 他们对我们新发起的需求接受度更高 , 因为他们觉得这个产品很专业、很靠谱 。
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