数据驱动产品运营的理论与实务( 二 )
要实现产品运营全流程的监测 ， 应建立完备的数据采集机制 。
互联网产品一般都会涉及用埋点技术收集用户使用产品的行为数据 。 以互联网产品的功能评估为例 ， 可从功能渗透、功能转化和功能留存三个方面进行监测和评价：
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【数据驱动产品运营的理论与实务】
2. 洞察：用数据分析洞察用户的产品需求
为洞察用户对产品的需求 ， 一般需要综合多方数据进行研判 。
例如：用户使用产品的行为轨迹数据 ， 产品经理自身亲力亲为的产品体验数据 ， 客服中心收到了用户咨询与投诉数据等等 。
如下图 ， 通常可以从六个方面的数据来发现用户的需求：
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在某省移动公司的项目中 ， 我们通过多方面的数据综合分析发现：用户是有流量需求的 ， 但现有流量套餐体系抑制了用户需求 ， 用户需要一个合适的流量套餐作为垫板 。
发现这个产品需求后 ， 后期通过设计2元叠加包填补了产品空白 ， 解决了用户流量不够用的问题 ， 满足了用户的临时性流量需求 。 2元叠加包推出后获得了用户的积极响应 ， 取得了不错的效果 。
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3. 诊断：用指标异常诊断产品的“障碍点”
影响用户不能顺畅的完成产品流程的往往是一些小的功能点 ， 这些小的功能点的使用情况 ， 成为用户转化的关键点 。 通过指标监测到这些异常 ， 便于我们诊断出产品的问题 ， 后续及时修复产品的“障碍点” 。
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在某款APP的注册流程中 ， 需要用手机号码进行身份验证 ， 发送验证码是一个关键的转化节点 。
当用户点击发送手机号码的次数激增时 ， 这个指标的异常可能意味着手机验证码下发的功能存在问题 。 而这就是产品体验中的“障碍点” ， 提醒我们需要及时修复手机验证码的功能 。
4. 检验：用留存曲线分析检验新功能的效果
产品上线新的功能后 ， 需要监测新功能有没有用户在使用 ， 用户使用的频次和时长是多少 ， 是否满足了用户的核心需求 ， 是否给用户带来了价值 。 通过留存曲线 ， 可以分析新功能的粘度 。
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通过留存曲线分析发现：某产品新功能在头两天使用之后 ， 持续使用的用户数出现骤然减少 。 这说明此功能并没有很好的解决用户问题 ， 提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考和设计 。
5. 评估：用数据分析评估产品改版效果
产品迭代效果的衡量和评估是产品经理的日常工作之一 。
评估前 ， 需要明确发版后要用哪些指标来衡量产品好坏 ， 最好是在新版本内部启动前 ， 就明确改版目标 ， 并适当评估改版后的理想状态能提升多少 ， 以便改版后能有清晰的对比 。
在产品改版评估中 ， 除了要能够用正确的百分比指出迭代的实际意义 ， 还需要基于改版目的灵活、多维的去评估迭代的价值 。
基于此 ， 产品改版的效果评估 ， 应重点关注六个方面：用户评价、关键指标变化趋势、关键路径转化率、新功能使用、新功能留存、功能故障 。
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某金融产品于5月1日在首页增加了新手特权功能并发布了v2.0新版（旧版v1.0） ， 这一功能面向的用户是新手期用户 ， 设计此功能目的在于让用户清晰的知道自己所处的阶段并帮助用户获得每一步带来的利益 ， 引导用户注册、开户、充值 ， 从而提升首次投资的转化率 。
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