本文基于神策數(shù)據(jù)推出的《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)品決策》在線課程數(shù)據(jù)分析師演講進(jìn)行整理。

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張小龍?jiān)?jīng)說(shuō)：“產(chǎn)品是研究人性，不是研究邏輯。”

那么產(chǎn)品是否沒(méi)有權(quán)責(zé)邊界？改進(jìn)是否沒(méi)有對(duì)錯(cuò)優(yōu)劣？并非如此，需求決定了產(chǎn)品優(yōu)化的方向，而量化需求的指標(biāo)同樣可以用來(lái)量化產(chǎn)品改進(jìn)。

驅(qū)動(dòng)利器：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)品決策（上）表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品改進(jìn)主要貫穿于三個(gè)階段：探尋、測(cè)試和驗(yàn)證。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)品決策（中）通過(guò)一個(gè)現(xiàn)象級(jí)案例的故事，舉例介紹了如何探尋到產(chǎn)品改進(jìn)切入點(diǎn)，并進(jìn)行改進(jìn)。本篇作為收尾之作，延續(xù)中篇案例，介紹測(cè)試和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)分析方法。?

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的第二階段是測(cè)試環(huán)節(jié)，由于邏輯與第三階段相同，本文不再贅述。第三階段是驗(yàn)證環(huán)節(jié)，主要作用是對(duì)改版后的新功能是否有效進(jìn)行評(píng)估。

驗(yàn)證落地頁(yè)改版效果

圖1 落地頁(yè)改進(jìn)驗(yàn)證策略

產(chǎn)品改進(jìn)需要依照改進(jìn)目的和新功能的具體內(nèi)容，找到合理的驗(yàn)證指標(biāo)，如下：

• 落地頁(yè)結(jié)構(gòu)是否發(fā)生變化，如果結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，可能會(huì)直接影響數(shù)據(jù)，驗(yàn)證失去意義；

• 跳出率有沒(méi)有降低；

• 用戶(hù)結(jié)構(gòu)有沒(méi)有變化。

首先通過(guò)檢測(cè)得知，落地頁(yè)結(jié)構(gòu)沒(méi)有發(fā)生變化，仍然是答主頁(yè)和問(wèn)題頁(yè)占了絕大多數(shù)，隨后發(fā)現(xiàn)七日內(nèi)跳出率相差了 35%，一次性用戶(hù)也有了 25% 的減少，數(shù)據(jù)表明落地頁(yè)改版效果非常明顯。

驗(yàn)證首頁(yè)改版效果

圖2 首頁(yè)改進(jìn)策略

首頁(yè)改進(jìn)有兩個(gè)目的：

• 提升問(wèn)題的消費(fèi)量，尤其是主推的免費(fèi)內(nèi)容消費(fèi)量；

• 改變用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣，分流用戶(hù)從首頁(yè)入口消費(fèi)，讓首頁(yè)起到作用。

首頁(yè)改進(jìn)有三個(gè)驗(yàn)證指標(biāo)：

• 免費(fèi)/付費(fèi)問(wèn)題的日均消費(fèi)量和消費(fèi)占比；

• 問(wèn)題消費(fèi)主要頁(yè)面的分布變化；

• 首頁(yè)到消費(fèi)問(wèn)題的轉(zhuǎn)化率變化，瀏覽首頁(yè)的人有多少消費(fèi)了問(wèn)題。

根據(jù)日均消費(fèi)量的統(tǒng)計(jì)圖，改版后日均消費(fèi)量 3800 相比改版前的 1000，有了非常大幅度的提升，當(dāng)然付費(fèi)問(wèn)題也不可避免受到了約五分之一的沖擊。這里需要產(chǎn)品經(jīng)理根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)需求進(jìn)行評(píng)估，如果這樣的結(jié)果是可以接受的，那么改版就是成功的。

圖3 首頁(yè) 7 日問(wèn)題消費(fèi)主要來(lái)源頁(yè)面評(píng)估

根據(jù)上圖對(duì) 7 日問(wèn)題消費(fèi)的主要來(lái)源頁(yè)面的分析，發(fā)現(xiàn)改版前消費(fèi)主要來(lái)源于直接點(diǎn)擊，占比 45%，而改版后個(gè)性化推薦用戶(hù)占比提升至 33%，這意味著從落地頁(yè)進(jìn)入產(chǎn)品的用戶(hù)有很多都愿意點(diǎn)擊個(gè)性化推薦模塊，對(duì)免費(fèi)內(nèi)容進(jìn)行消費(fèi)；首頁(yè)提升占比至 27%，說(shuō)明首頁(yè)消費(fèi)也得到了提升；從絕對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)看，所有數(shù)據(jù)都有所提升。

圖4 改版前后用戶(hù)在首頁(yè)點(diǎn)進(jìn)問(wèn)題卡片并消費(fèi)的轉(zhuǎn)化率

首頁(yè)點(diǎn)進(jìn)問(wèn)題卡片并消費(fèi)的轉(zhuǎn)化率相對(duì)改版前有明顯的上升，這是由于首頁(yè)承載了更多的免費(fèi)內(nèi)容，且大部分都分布在第一屏或第二屏，因此用戶(hù)的轉(zhuǎn)化意愿大大增強(qiáng)。

如果追求更細(xì)致的驗(yàn)證，可以通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比免費(fèi)功能的體驗(yàn)是否對(duì)付費(fèi)形成大幅度沖擊，這才是最根本的目標(biāo)，因?yàn)槊赓M(fèi)內(nèi)容的提供也是為了更高的留存，最終將他們轉(zhuǎn)化為付費(fèi)用戶(hù)。

答主答題量是否提升

圖5 答主答題量驗(yàn)證策略

對(duì)答主答題量的改進(jìn)主要有三個(gè)目的：

• 提升答題人數(shù)；

• 減少答主被提問(wèn)的馬太效應(yīng)；

• 減小答主問(wèn)題被消費(fèi)的馬太效應(yīng)；

簡(jiǎn)單介紹前兩個(gè)驗(yàn)證指標(biāo)：

• 答主日均答題人數(shù)；

• 被提問(wèn)答主的分布。

圖6 答題人數(shù)與用戶(hù)分布對(duì)比

根據(jù)上圖，7 日日均答主答題人數(shù)從 200 增加到了 400，提高了 100%，被提問(wèn)的答主的分布也有所改變，改版前大 V 與普通用戶(hù)被提問(wèn)的比例達(dá)到了 9：1，改版后相對(duì)更加合理，變成了 7：3，馬太效應(yīng)有了顯著的減弱。

對(duì)新功能的評(píng)估

圖7 新功能評(píng)估策略

本文中篇共改版了四個(gè)新功能：

• 關(guān)注引導(dǎo)；

• 重新規(guī)劃推薦位；

• 增加 UGC 的討論功能；

• 增加 UGC 的新手提問(wèn)功能。

對(duì)新功能評(píng)估，需要關(guān)注四個(gè)評(píng)估指標(biāo)：

• 功能的使用率和使用深度；

• 功能相關(guān)的轉(zhuǎn)化率；

• 使用功能的人群分布，分別是答主、提問(wèn)者、新用戶(hù)還是老用戶(hù)，分別對(duì)產(chǎn)品有不同的意義；

• 新功能對(duì)用戶(hù)粘性和付費(fèi)轉(zhuǎn)化有什么作用。

如果新功能比較多，需要對(duì)新功能建立一個(gè)評(píng)估的指標(biāo)體系，將新功能的效果分為使用得分和功能價(jià)值得分。

使用得分與使用頻率和使用深度兩個(gè)方面直接相關(guān)，通過(guò)兩個(gè)方面的評(píng)估得出總使用得分。

價(jià)值得分有粘性?xún)r(jià)值、交易價(jià)值、內(nèi)容價(jià)值三個(gè)方面，粘性?xún)r(jià)值與用戶(hù)留存相關(guān)，交易價(jià)值與用戶(hù)付費(fèi)轉(zhuǎn)化有關(guān)，內(nèi)容價(jià)值與促進(jìn)用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容有關(guān)。通過(guò)對(duì)三個(gè)方面的分別評(píng)估得出功能價(jià)值得分。示例圖如下，我們可以看到功能價(jià)值總分最高的是關(guān)注引導(dǎo)功能，每一個(gè)新功能對(duì)優(yōu)化產(chǎn)品的貢獻(xiàn)方向不同，而推薦功能在三個(gè)方面均不突出。

圖8 新功能價(jià)值得分示意圖

將使用得分和價(jià)值得分結(jié)合，可以制成更直觀的象限圖：

圖9 新功能使用得分和價(jià)值得分象限圖

縱軸是價(jià)值得分，橫軸是使用得分，推薦和首頁(yè)新手提問(wèn)功能使用得分高，但是價(jià)值得分低，通過(guò)象限圖，業(yè)務(wù)人員可以確定以后的優(yōu)化目標(biāo)是增加這兩項(xiàng)功能的價(jià)值表現(xiàn)。對(duì)于關(guān)注功能來(lái)說(shuō)，價(jià)值得分很高，使用得分偏低，所以今后優(yōu)化方向可以定為擴(kuò)大使用面；討論功能在兩方面都差強(qiáng)人意，所以可能需要考慮這個(gè)功能的必要性。

從中篇和下篇的大型現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品示例 WEB 版的數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，相信你也可以將對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品決策的方法認(rèn)知轉(zhuǎn)化為更加具象的思維。APP 版產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)可能相對(duì)有所差異，如用戶(hù)結(jié)構(gòu)不同，行為方式不同，用戶(hù)主要觸達(dá)首頁(yè)，這些會(huì)導(dǎo)致完全不一樣的評(píng)估方案。但是擁有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思維，就可以找到自己真正的評(píng)估方式。

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總結(jié)

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