看起来大而空,其实是最容易犯的错误。产品经理尤其是数据分析师应当注意,分析某项数据是要解决一定问题或作为某项决策的依据。不能只做单纯分析,分析目的是什么都不知道,又怎么能从图表中发现问题?甚至,又怎么能做出有针对性的图表呢?
很简单的例子就是,不知道要解决什么问题,要针对哪些用户群体,选择的样本容量不对,错把某一类型数据当成全量数据或抽样规则制定错误,直接导致错在起跑线上。
此类误区尤以某一鲜明但偶然的事件易诱人误导。“洛阳纸贵”只是一时现象,不能因它而忽略了产品背后的整体概率。举个例子,在欧洲杯前期,商家H5宣传盛行,某H5公司客服接到很多客户反映,希望自己做好的H5作品可以转送他人或者允许他人修改。产品经理在接到客服反馈后,没有深思产品功能的可延续性周期,迅速立项,联合工程加班加点开发出子账号功能。欧洲杯期间,此功能确实使用概率较高,但欧洲杯过后,H5行业热度降低,子账号功能的使用频度更是直线下降。
系统化的数据分析报表才能够更好的反映出产品或服务存在的问题,要结合营销性思维来分析数据。否则,即便报表做的再漂亮再专业,也只是纸上谈兵。示例:某家服务型公司发现,使用某项功能4次以上的用户忠诚度更高。于是,公司加大了对该功能的宣传推广,EDM、首页推荐各种推送。一段时间后,该功能的使用度大幅提升,但忠诚用户比例并无明显上升。为何?用户并非单一使用该功能,而是在产品的诸多功能使用中该功能频度较高。这是一个整体过程,非单一事件。数据分析逻辑错误,因果关系错判,方向错误结果自然也不理想。
与网站收录高不一定排名好同理。大流量、收录高是获得好转化、好排名的基础,是敲门砖。但绝不是决定性的唯一因素。某些情况下,大流量是获得转化的前提,也就我们平常所说的扩大用户池子。在获得流量后需要考虑如何提高产品转化。但某些情况下,流量转化的高低取决于渠道质量的好坏。此种情况下,最应该做的是选择优质渠道而非研究流量转化。
示例:一篇文章百度带来100个leads,微信带来80个leads。但百度带来的流量最终转化为60个注册用户,微信渠道最终转化了64个注册用户,哪个渠道比较好,不能单纯根据流量来源多少定吧?
不注重数据分析价值时易犯此错误,不懂精细运营也易犯此错误。
延用上述案例。百度带来的流量明显比微信多,转化第一步流失30%,第二步流失10%左右,最终带来流量60%转化的效果; 微信第一步流失仅5%的用户,第二步流失16%。
针对两个渠道,我们就要开始进行数据分析,并思考:什么造成了百度第一步转化流失率高,该采取什么措施。微信第二步流失率高的原因是什么,该怎样解决?
一般而言,我们会通过提高用户体验来提高产品转化率。但是,反之,转化率高就代表用户体验好吗?
像我们曾经遇到的问题,登录密码那块出现问题,用户登录不上,只好重新注册。短期内,用户注册率大幅上升,但造成的用户体验却很不好。
工作中处处留心,可以避免走入很多的误区。产品经理每一个决策几乎都要牵涉到很多方面。磨刀不误砍柴工,多想想再去做,说不定效果更好。
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