产品设计体会(1002)初探数据分析

只要你做的是一个大用户量的产品,互联网的产品往往都有这个特点,那么我们能听到都只能是少部分用户的声音,他们是否代表大多数用户是无从判断的。虽然绝大多数情况下的经验证明,只要在用户的选择上没犯什么低级失误,他们是具有代表性(接受这种假设是一种性价比很高的廉价解决方案),而还有一招就是让数据来说话,看看用户到底是怎么做的,所谓according to the data是最难被驳倒的。

其实原来读研的时候,我做的就是统计分析、数据挖掘相关的课题,但工作以来,深深的体会到,实际的生产和科研是有很大不同的。科学研究很注重“性价比”的性,只要结果好,往往不在乎投入,因为科研的结果不是为了应用(相对而言),而是为了证明实力,同理,很多公司的高端产品也是为了证明实力,并不是为了挣钱或者市场占有率。

而实际生产环境更注重综合的性价比了,所以我们不再需要用独立分量去分析每次运营、每个功能改进所带来的流量变化,不再需要用人工神经网络预测产品将来的用户数,甚至给出A>B结论的时候也不需要做显著性检验,一切的一切需要的只是一种sense,一种对数据的敏感,最商业的敏感。

要意识到,用户怎么说怎么做是不同的,其实用户的语言不如行为更能反应出他的真实需求,比如用户说在搜索客户的时候应该加一个按交易额搜索,也许只是他某次特殊的需要使然,但我们通过用户行为的数据分析可以发现,这个功能上了之后只有1/10000的人用,这就是我们被用户的说法骗了,但数据永远不会骗我们。

问题在于,手头经常是有枪没子弹的状况,其实数据分析的方法很多,但很多时候苦于拿不到数据,这是我们需要考虑的,在产品设计的时候就要把用户数据提取的需求加进去,这也是一类非功能需求,这样才能做到产品的可持续发展。

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《产品设计体会(1002)初探数据分析》有9个想法

  1. @军师
    最常用,最好用,最简单的:excel,绝大多数应用已经够了。如果能熟练掌握,至少业内5%的水平啦

  2. 苏师兄好,请问如何培养数据敏感性啊~~

    iamsujie Reply:

    @qiu, 你好啊,这哪是一两句说得清的呢

  3. 曾经在公司,我提出一种数据分析的方法:
    1. 首先验证性 — 调查问卷,不是做完后提交,而是每做完一个题就往后台发送请求,原因有二:(1)用户最直观的反应才是最真实的(2)用户有可能就填不完问卷(3)由于问卷是一个有机的整体,我们按功能区分,所以就可以按照功能来划分提交的问卷
    2. 还有就是用户点击热力分析,看加的某种功能是否有效,和其使用频率(这个应该比较常见)

  4. “比如用户说在搜索客户的时候应该加一个按交易额搜索,也许只是他某次特殊的需要使然,但我们通过用户行为的数据分析可以发现,这个功能上了之后只有1/10000的人用,这就是我们被用户的说法骗了,但数据永远不会骗我们。”

    请教:当页面上没有按交易额搜索这个选择的时候,怎么通过用户行为数据来分析大部分用户是不是需要这个功能呢?

    iamsujie Reply:

    好问题,有时能想到低成本验证的办法,有时候靠感觉猜,有时候硬上看数据……

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