神策数据CEO桑文锋:怎么用数据驱动产物决策?

由人人都是产品主管与腾讯大讲堂联合主办的2017中国产品主管大会:解码未来产品主管在深圳宝立方国际博览中心按期举行。神策数据CEO,前百度大数据部技能主管@桑文峰 老师主要分享了数据分析的价值、数据分析的四个要害环节、数据驱动产品迭代、数据驱动激活和留存、数据驱动的落地。为此,桑老师结合本身的产品经历和一些经典案例来分析,怎么用数据驱动产品决策,且用数据分析促进产品快速地迭代。

分享嘉宾:神策数据CEO,前百度大数据部技能主管桑文峰

以下内容为嘉宾分享实录,由笔记侠 依据嘉宾分享内容整理,修改有修正,嘉宾已确认:

 

我在百度8年,都是做和数据相关的事情,出来创业这两年仍是做数据相关的事情,今天的分享,我讲的东西就会偏技能一些。

我们这个峰会的主题是改变,一个是需求的改变,还有一个是本身的改变。我们的能力是需要改变的,而数据分析的能力我认为是我们应该具备的。

一、数据分析的价值

首要,我们来说数据分析的价值。

我把2000年今后的互联网分为三个阶段:

2000-2006年,流量时代。这个时代有三大门户,百度、腾讯、阿里巴巴,这个时分拼流量。 2006-2011年,用户时代。诸如开心、人人、Facebook,这个时分比的是用户数、月活、日活等。 2012年-现在以及未来5-8年,订单时代。比如12年团购到互联网+、O2O、互联网金融,包括直播等。

我们看到一种趋势:互联网行业愈来愈精密化,从开始重视流量到重视用户到交易,愈来愈细,愈来愈需要数据。

那么数据有什么价值呢?我把它归为两大方面:

一是数据驱动决策。

比方说做老板,下一步该进军什么方向,这需要数据;做产品比如产品主管,改版、评价、运营都需要数据;再比如做管理,需要数据进行交流。假定产品主管之间PK,假如两边都稀有据支撑,稀有据的一方占优势,那么输赢就清楚明了。

二是数据驱动产品智能。

如用AI去改变这个产品,能够让产品本身具有一种学习能力。

但我今天要讲重点的是:数据怎么驱动产品改善和进行产品的迭代?

二、数据分析的四个要害环节

我们说要注重数据分析,但真正要做好很有应战。

比如,你需要一个数据,但不是直接就可以给你看的;数据可能需要找数据工程师统计,也许要一个月出成果,也许一个月都统计不出来;再或者给了你一个微观数据,你想分析也分析不了——总会呈现各种现实问题消耗时间本钱。

抱负状态是:每一个事务人员能把握数据,从底层数据体系去支撑产品分析。

一种产品开展到一个程度就抵达一个抱负状态,这个时分再想打破就很难——iPhone从07年到现在进行了很多产品迭代,可是本质上沒多大差异。

作为产品主管,使命都是要解决某个问题。需求确定了,无非是去改产品、解决问题使产品达到抱负状态。

很多产品不只一家在做,谁能赢得市场拼的就是谁先达到抱负状态。这个过程需要考虑的是:怎么让自己的产品迭代更快?稀有据是一种更好的方式。这些问题都是常见的状况,我们把它归结为需求驱动。

我把数据分析分为四个环节:从底向上,顺次为数据采集、数据建模、数据分析、指标。

1.数据采集

数据要想做好,数据源很重要。数据分析要考虑:一、怎么把数据采集上来?二、怎么进行数据分析?

更重要的是怎么把底层数据的采集做好?我把它归结为四个字:“大”“全”“细”“时”。

大:“微观全局”;

全和细:“数据收集更全、更细”;

比如:一个电商产品要分析不同身高的人交易有什么差距,假如没有把身高这个维度采集下来就没法分析。因此怎么更全、更细地采集下来就很重要。

时: “时效性”。

一个数据一年之后给你,仍是下一秒给你,不同很大。比如产品的改版没有用果,假如知道得很晚就会流失很多用户。

数据采集有以下三种手法:

可视化/全埋点; 代码埋点; 导入辅助东西。 2.数据建模

数据采集就是用不同方式将其采集下来之后进行数据建模,所谓建模就是将数据进行从头组织,组织到让产品主管能看懂。

3.数据分析

数据的分析方法是无量无尽的,我们把分析方法从两个角度来看:一个是广度,一个是深度。

所谓广度,就是分析一个人、一个群体或者整个群体,是看是什么力度的特征。

所谓深度,是看用户的行为,关怀点击量、拜访量;或者看用户的购买操作,以及操作之间的序列关系是怎样的。这要针对不同分析场景来看哪一种分析方法更好,分析方法可以组合使用,而不是只用一种方法就搞定问题。

比如说“开眼”讲的一个例子:

朋友圈分享一个视频,视频下边附有下载引导。使用安卓的用户下载量比较少,接下来对这件事进行多维度分析,通过屏幕的宽和高,复原了场景分析,发现屏幕宽高对这件事有影响——不做多维度分析,就只能从感觉来,却找不出问题。

我在百度知道时,做问题引荐相关工作,我们尝试通过待解决问题引荐的方式,来提高答复量。

第一次,基于核心用户。我们抽取了35万个核心用户群做个性化引荐。前后历时3个多月,成果却十分令人绝望。

因此我们进行了第二次尝试——基于所有用户做个性化引荐,而非之前仅针对核心用户。

后来我们依据用户的检索和拜访页面的标题进行爱好模型训练,然后抽取每一个用户权重最高的5个爱好词,当用户拜访百度知道概况页时,我们基于每一个用户的爱好词做实时查找,将7~8个待解决的问题放到页面右侧。

这次尝试效果十分好,新版上线后,百度知道的答复量提高了7.5% 。

终究来说指标。

不管底层做的多好,我们常用的仍是指标——通过这些指标能更好地表达产品。

我们把产品开展阶段归结为三个阶段:

第一个阶段就是MVP(最小可行性化产品),MVP是尝试阶段。

第二个阶段是增加阶段,怎么让数据规模、用户规模变得更快?

第三个阶段是营收阶段。

阶段性不同,要依据阶段确立指标。

我常常跟创业团队聊,问他们现阶段指标是什么。几个人一同聊,每一个人说的都不一样。

一个企业一个阶段的指标应该是聚焦的,只是一个阶段换一下。

比如说三只松鼠和keep现阶段的主要指标会是一样的吗?

可能不一样。

keep不缺用户,可是要提高用户活跃度;三只松鼠可能用户不行多,所以要吸引用户——因为产品不同,用户不同。

另外一种方法去确定产品指标的方法就是海盗指标法。

2007年提出了这个概念,现在现已10年了,但一点不过期。

一个是用户触达,一个是用户激活,和用户留存。归结起来就是三个问题:你的用户怎么来的?怎么把用户留下来的?怎么从用户身上赚到钱的?

三、数据驱动产品迭代

前边简略讲了一下过程,过程真正落地的应战仍是十分大的。

接下来看产品迭代:

有一本书叫做《精益创业》,一共讲了两个方面:一个观念是关于MVP(最小可行化产品);另外一个核心观念是把大数据分析引入到产品迭代的思维里边去。

我们凭感觉,做产品就是想个功用把产品做出来,不断地给它添加功用——但这要依赖你的天赋,会不断受阻。

科学的方法就是把数据分析引入进去,用数据来进行分析。

比如我们发现用户流失比较大,那我们先把这个问题解决,再上线;上线后再看用户的流失状况,收集数据看成果。

所以数据分析是一种技能,让产品的分析更加科学。

举一个百度知道的例子:

产品主管说每到暑假用户量就上涨,跟着移动互联网时代的到来,百度做了一系列APP,每一个产品都对应做了一个。

进行数据分析后,发现仍是做作业这块的产品用户量多;那就从产品迭代角度,让这个产品更好,也就是百度的理念“best of best”。

新添加了一个按钮来专门提问,额定添加了20% 到30% 用户。

于是就单独做了一个做作业的APP,也就是现在的作业帮。

这就是一个产品主管应该做的:通过数据发现问题,然后来解决问题;数据分析是让产品分析更加科学的一种方法。

比如我们神策官网做的官网改版,当时产品主管说改版的意图是让产品的内容丰厚或是美观。我说这都不是意图,我是看用户注册量。所以我们就是不断地添加功用,用数据分析,迭代晋级,看哪一个版本更好。

四、数据驱动用户激活和留存

用户来到了你这个产品之后是否是就真的是你的用户了?

不一定。

一些营销活动拜访的用户很多,可是终究真的留存下来的很少。

比如一个电商网站,没有购买行为算是你的激活用户吗?我们更多是看怎么将用户激活和留存。

也就是找到用户的Aha moment(顿悟的那瞬间),我们就要去想想:你的用户激活流程是什么?

当然这里还要留意的是:要将用户的ID打通。一个用户从阅读到注册是断开的,那需要一些技能手法去将这个操作穿起来。

举个互联网金融的例子。

用户装置后启动APP时有个欢迎页,这个欢迎页在注册的时分真的有用吗?假如你自己是用户,注册的时分会看吗?

我们就要用数据来看,假如发现转化率是有提高的,那我们就改善它让它注册转化率更高。

另外就是加入一些引导语,比如说新手引导语,依据数据来看这些功用有无效果,假如有用就去提高它,没有用我们就不用它。

另外就是留存,比如说复购、次日留存、周留存等,我们要分析通过不同通道来的用户。

那么,针对留存我们要看什么呢?

第一点要重视留存;第二是提高留存;第三点是使用留存。

为何重视留存?

我们是经商的,生意的原则很简略:在用户身上收获的要比投入的多。

怎么提高留存?

第一,做一个真实有用的东西;第二是把体验做好。

你要给用户带来价值,产品其实都是有代替性的,你要精益求精,针对不同产品要用不同手法来提高。

留存做到多好算好?

没有规范答案,产品不同,留存率有提高就好。

五、数据驱动地落地

终究再说两句:这个数据驱动是全面的数据驱动,市场里的各个人物都是用大数据的流引入进去,让一个公司全面、全人物地使用数据驱动。

终究给我们引荐几本书:

以上就是演讲的内容。

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