通過(guò)自己這段時(shí)間接觸數(shù)據(jù)比較多，簡(jiǎn)單分享一下自己對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品形成閉環(huán)的了解，本文僅作為分享沉淀。

每一次優(yōu)化、迭代都是為了更好的讓產(chǎn)品形成閉環(huán)。更好的留住用戶、打造一個(gè)完整的產(chǎn)品。

什么是數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)就是數(shù)值，也就是我們通過(guò)觀察、實(shí)驗(yàn)或計(jì)算得出的結(jié)果。數(shù)據(jù)有很多種，最簡(jiǎn)單的就是數(shù)字。數(shù)據(jù)也可以是文字、圖像、聲音等。數(shù)據(jù)可以用于科學(xué)研究、設(shè)計(jì)、查證等。

那什么是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)呢？

1. 產(chǎn)品的流量（UV、PV等）；
2. 產(chǎn)品的價(jià)值提現(xiàn)（功能價(jià)值、商業(yè)價(jià)值等）；
3. 產(chǎn)品的生命力；
4. RIO、KPI的根據(jù)；
5. 起因、經(jīng)過(guò)、結(jié)果。

而互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)在不同產(chǎn)品類(lèi)型有著不同的定義和指標(biāo)，但是所有的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)都將朝著一個(gè)共同的方向——驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品加速形成閉環(huán)。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品閉環(huán)

我個(gè)人最簡(jiǎn)單粗暴的理解是：用戶——轉(zhuǎn)化——反饋——用戶。

但是對(duì)不同的產(chǎn)品形態(tài)有不同的閉環(huán)，如最常見(jiàn)的用戶增長(zhǎng)閉環(huán)、支付閉環(huán)、商業(yè)閉環(huán)、頁(yè)面跳轉(zhuǎn)閉環(huán)等等，這些都是比較小范圍，而較大的閉環(huán)可以說(shuō)是生態(tài)鏈了。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品形成閉環(huán)的7大循環(huán)

數(shù)據(jù)分析

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的4個(gè)步驟

1. 有多少訪客訪問(wèn)？訪客的用戶畫(huà)像是怎樣的？
2. 訪客的渠道來(lái)源，每個(gè)渠道帶來(lái)什么效果？
3. 訪客的參與深度是如何？
4. 訪客最終有沒(méi)有轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化漏斗是否順暢？

最后再利用工具：百度移動(dòng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、騰訊mta移動(dòng)統(tǒng)計(jì)、諸葛、友盟+、Google Analytics等。

比如：某個(gè)產(chǎn)品通過(guò)觀察上周的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)周四當(dāng)天數(shù)據(jù)增長(zhǎng)特別驚人。這個(gè)時(shí)候我們不能只是高興一下就好了，而是需要對(duì)這個(gè)驚人的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

因?yàn)槲覀冃枰罏槭裁闯霈F(xiàn)這種情況，是否可以借助這次增長(zhǎng)下一次再次復(fù)用？

主要通過(guò)以下五個(gè)維度進(jìn)行分析：

1. 產(chǎn)品：是否有新功能上線、出現(xiàn)bug；
2. 運(yùn)營(yíng)：是否統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤；
3. 市場(chǎng)：是否有做宣傳；
4. 技術(shù)：是否埋點(diǎn)、數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題；
5. 其他：是否特殊日子、新增來(lái)源渠道。

發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、需求

比如：某個(gè)APP在各大渠道上線后，我們發(fā)現(xiàn)A、B渠道的下載用戶特別多，注冊(cè)用戶也正常，但是到了進(jìn)入應(yīng)用的流程轉(zhuǎn)化率驟降。通過(guò)排查、重現(xiàn)找到原因是因?yàn)椴糠衷O(shè)備不兼容，而剛好A、B渠道該部分設(shè)備最多。

再比如：某產(chǎn)品在1.0版本的時(shí)候是以工具產(chǎn)品作為定位的。但是上線了社交功能后，發(fā)現(xiàn)用戶體量不斷上升的這個(gè)問(wèn)題。

從上線新功能后的數(shù)據(jù)來(lái)看用戶增長(zhǎng)的主要原因：社交功能的出現(xiàn)，從而發(fā)現(xiàn)了產(chǎn)品的潛在需求——社交功能。

至于如何體現(xiàn)社交功能就在后期的步驟中。

確定指標(biāo)

什么是確定指標(biāo)？

對(duì)于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，我們可以確定的是將問(wèn)題數(shù)據(jù)拉高/低，還是回到正常的趨勢(shì)。當(dāng)然還會(huì)從偏高異常數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些額外的潛在需求，這個(gè)時(shí)候我們需要分析需求找到解決需求的方案。

TIP：指標(biāo)并不是傳統(tǒng)意義上的數(shù)值指標(biāo)，很可能是一個(gè)試錯(cuò)的假想?？焖僭囧e(cuò)是現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)快速更新迭代的一種自我校正的方法，試錯(cuò)往往是無(wú)法用數(shù)值來(lái)均衡的，只有通過(guò)實(shí)際產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比才能夠驗(yàn)證自己的假想。

在第一個(gè)問(wèn)題中，AB渠道的用戶安裝量很高，但是進(jìn)入應(yīng)用就出現(xiàn)了bug。這個(gè)時(shí)候我們就要確定一個(gè)指標(biāo)，假設(shè)將原來(lái)的50%轉(zhuǎn)化率提升到80%（當(dāng)然這個(gè)80%是相對(duì)于其他正常渠道進(jìn)行對(duì)比后定下的），而這個(gè)80%就是我們確定下的指標(biāo)。

第二個(gè)問(wèn)題提到的某工具產(chǎn)品上線輕社交功能后發(fā)現(xiàn)，輕社交功能帶來(lái)的流量明顯是優(yōu)于純工具的。這個(gè)時(shí)候我們需要確定兩個(gè)指標(biāo)，一個(gè)側(cè)重社交功能，另一個(gè)則是側(cè)重純工具功能。也就是進(jìn)行產(chǎn)品的A/Btest。

TIP：為什么還要進(jìn)行A/Btest，我們不排除上線輕社交的功能是因?yàn)榕既坏囊蛩貛?lái)的流量，有可能輕社交僅僅是輔助工具，是否能夠成為核心還需要在進(jìn)行回歸數(shù)據(jù)驗(yàn)證。那么這個(gè)時(shí)候的指標(biāo)便是加速試錯(cuò)驗(yàn)證我們的假想。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)

回到第一個(gè)問(wèn)題中，我們需要提升80%的轉(zhuǎn)化率。我們已經(jīng)找到了問(wèn)題的所在是兼容問(wèn)題，那么我們接下來(lái)便是從機(jī)型設(shè)備進(jìn)行處理，并且得出相關(guān)的解決方案。

這里的方案比較偏向于技術(shù)方面，對(duì)于產(chǎn)品側(cè)可能更多的是偏向于方案的決策和取舍。

而第二個(gè)問(wèn)題產(chǎn)品進(jìn)行不同功能的A/Btest是比較常見(jiàn)的，我們只需要在A/B分別設(shè)計(jì)不一樣的功能，將其分別投向2個(gè)不同的渠道或者嵌入不同的鏈接等等方法，只要能夠在后期區(qū)分兩者的數(shù)據(jù)即可。

又比如：對(duì)于活動(dòng)類(lèi)型，根據(jù)活動(dòng)的指標(biāo)KPI進(jìn)行任務(wù)的拆解來(lái)設(shè)計(jì)活動(dòng)的方案。

開(kāi)發(fā)測(cè)試

在產(chǎn)品（功能）設(shè)計(jì)后，接下來(lái)的步驟便是到開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)節(jié)。這里需要注意的是將設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)盡可能的提現(xiàn)在需求中，避免因?yàn)榧?xì)節(jié)問(wèn)題導(dǎo)致不斷翻工，投入的成本又超出預(yù)期了。

最理想的狀態(tài)如下圖所示：

產(chǎn)品上線

1. 觀察數(shù)據(jù)：上線后我們通常都是通過(guò)看數(shù)據(jù)的變化來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；
2. 提取數(shù)據(jù)：提取某段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，比如次日數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正常則可將提取的時(shí)間再長(zhǎng)一點(diǎn)。如果還是一樣則可能需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；
3. 分析數(shù)據(jù)：對(duì)提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)近期數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析數(shù)據(jù)是否正常增長(zhǎng)還是異常；
4. 調(diào)整數(shù)據(jù)：如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不對(duì)勁則可以采取特定的計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)然這種調(diào)整可能涉及到功能性或者設(shè)計(jì)樣式上，對(duì)于小的調(diào)整可以盡快重新部署上線再觀看數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。

當(dāng)然太大的調(diào)整就需要回歸到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的步驟，這是相當(dāng)浪費(fèi)時(shí)間，有時(shí)候也是無(wú)法避免的。

TIP：在這里分析數(shù)據(jù)后我們還需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟呗哉{(diào)整，以保證滿足我們之前確定的指標(biāo)。這里的調(diào)整數(shù)據(jù)并不是回歸驗(yàn)證，因?yàn)槲覀儾豢赡茏寯?shù)據(jù)增長(zhǎng)到幾個(gè)月甚至1年時(shí)間再來(lái)分析，這樣不利于我們后面的回歸數(shù)據(jù)驗(yàn)證。我們應(yīng)該挑某段時(shí)間最合適的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣分析，當(dāng)然我們不是專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，但是我們能夠結(jié)合產(chǎn)品自身以及客觀數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)來(lái)判斷即可。

回歸驗(yàn)證

• 決策是對(duì)的，我們接下來(lái)要做的就是深入并且不斷完善和優(yōu)化，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品形成閉環(huán)；
• 決策是錯(cuò)的，我們接下來(lái)要做的就是回到第一步數(shù)據(jù)分析，換一個(gè)方向進(jìn)行試錯(cuò)；
• 決策不明顯，我們接下來(lái)要做的是持續(xù)觀察的同時(shí)做好B計(jì)劃，通過(guò)運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、功能上來(lái)驗(yàn)證我們的決策，再判斷決策是否正確，并且適時(shí)做好放棄的準(zhǔn)備。

再次回歸到我們第一個(gè)下載問(wèn)題中，如果決策是對(duì)的，這次數(shù)據(jù)將會(huì)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率>50%。從閉環(huán)角度來(lái)講我們是解決了體驗(yàn)→反饋的問(wèn)題，將不斷引流，從而行成一個(gè)用戶增長(zhǎng)的閉環(huán)。

而第二個(gè)問(wèn)題中，同樣如果我們決策是對(duì)的，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)做了社交功能后，用戶增長(zhǎng)也是不斷提升，同樣讓產(chǎn)品形成一個(gè)用戶增長(zhǎng)的閉環(huán)。

產(chǎn)品閉環(huán)會(huì)有很多種，這里只是舉例最常見(jiàn)的用戶增長(zhǎng)閉環(huán)，比如：還有支付閉環(huán)、功能閉環(huán)、商業(yè)閉環(huán)等等，都是可以通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品形成閉環(huán)的。

最后雖然我們說(shuō)的是利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品形成閉環(huán)，我們需要注意的是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)不變的是產(chǎn)品發(fā)展的大方向，一切產(chǎn)品的誕生離不開(kāi)市場(chǎng)調(diào)研，不能脫離一開(kāi)始的市場(chǎng)調(diào)研轉(zhuǎn)戰(zhàn)另一個(gè)領(lǐng)域。

比如：你今天做了個(gè)工具、通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證將工具馬上改為社交，發(fā)現(xiàn)又不行再改為UGC等等。這樣都是違背了當(dāng)初的定位，定位只能通過(guò)升華，而不能改變。

文章純屬個(gè)人總結(jié)的拙見(jiàn)，如有不妥請(qǐng)指正。

本文由 @Randy俊 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來(lái)自 pexels，基于CC0協(xié)議

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