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YY產品經理:流程化產品數據運營11步

2020-07-30 14:45营销 人已围观

简介我的一部分工作是數據運營,經常被理解為只做一些數字的研究,做些原因分析,其實這只是數據運營工作的一小部分,數據最終是為產品服務的,數據運營,重點在運營,數據是工具...

我的一部分工作是數據運營,經常被理解為只做一些數字的研究,做些原因分析,其實這只是數據運營工作的一小部分,數據最終是為產品服務的,數據運營,重點在運營,數據是工具。

數據運營是做什麼的?個人的理解是:制訂產品目標,創建數據上報通道和規則流程,觀測產品數據,做好數據預警,分析數據變化原因,根據分析結果優化產品和運營,並對未來數據走勢做出預測,為產品決策提供依據,在產品策劃與運營中融入數據的應用。

通俗點說,就是搞清楚以下5個問題:

1.我們要做什麼?——目標數據制訂;

2.現狀是什麼?——行業分析,產品數據報表輸出;

3.數據變化的原因?——數據預警,數據變化的原因分析;

4.未來會怎樣?——數據預測;

5.我們應該做什麼?——決策與數據的產品應用;

下圖是目前我在數據運營工作中推行的工作流程,供大家參考:

数据分析
 

第1步,制訂產品目標。 

這是數據運營的起點,也是產品上線運營後進行評估的標準,以此形成閉環。制訂目標絕不是拍腦袋出來的,可以根據行業發展,競品分析,往年產品發展走勢,產品轉化規律等綜合計算得出。產品目標的表現,往往是一個關鍵數字,例如在2013年12月,某產品日均登錄用戶數達到100萬,制訂目標常常用SMART原則來衡量,這裡不贅述。

第2步,定義產品數據指標。

產品數據目標是反產品健康發展的某一個具體的數字,數據指標則是衡量該產品健康發展的多種數據。例如:

PV, UV, VV, YV

ARPU(Average Revenue Per User)

Attrition rate

PCU

DAU、MAU、DAU/MAU

Entry Event

Exit Event

K Factor

Lifetime Network Value

Re-Engagement

Retention

我們根據產品目標來選擇數據指標,例如網頁產品,經常用PV、UV、崩失率、人均PV、停留時長等數據進行產品度量。定義產品指標體系,需要產品、開發等各個團隊達成共識,數據指標的定義是清晰的,並且有據可查,不會引起數據解讀的理解差異。

第3步,構建產品數據指標體系。

在數據指標提出的基礎上,我們按照產品邏輯進行指標的歸納整理,使之條理化。例如一般的客戶端產品,我們可以分為帳號體系、關係鏈、用戶狀態、用戶溝通等四個方面進行數據指標的分類整理。

第4步,提出產品數據需求。

產品指標體系的建立不是一蹴而就的,產品經理根據產品發展的不同階段,有所側重的進行數據需求的提出,一般的公司都會有產品需求文檔的模板,方便產品和數據上報開發、數據平台等部門同事溝通,進行數據建設。創業型中小企業,產品數據的需求提出到上報或許就是1-2人的事情,但同樣建議做好數據文檔的建設,例如數據指標的定義,數據計算邏輯等。

第5步,上報數據。

這個步驟的關鍵是數據通道的建設,原來在騰訊工作時候,沒有體會到這個環節的艱辛,因為數據平台部門已經做了完備的數據通道搭建,開發按照一定規則上報就可以了。現在創業型公司,則是從上報通道開始進行建設,也讓我得到更多鍛煉提升的機會。其中很關鍵的一個環節,就是數據上報測試,曾經因為該環節的測試資源沒到位,造成不必要的麻煩。

第6步到第8步,採集數據,數據存儲,數據運算。

每一步都是一門學問,例如採集數據涉及接口創建,要考慮數據字段的拓展性,數據採集過程中的ETL數據清洗流程,客戶端數據上報的正確性校驗等;數據存儲與運算,在大數據時代,更是很有挑戰性的技術活,這裡也不細說。

第9步,獲取數據。

就是產品經理,數據分析人員從數據系統獲得數據的過程,常見的方式是數據報表和數據提取。報表的格式,一般會在數據需求階段明確,尤其是有積累的公司,通常會有報表模板,照著填入指標就好了。強大一些的數據平台,則可以根據分析需要,自助的選擇字段(表頭)進行自助報表的配置和計算生成。數據提取,在做產品運營中,是很常見的需求,例如提取某一批銷量較好的商品及其相關字段,提取某一批指定條件的用戶等。同樣,功能比較完備的數據平台,會有數據自助提取系統,不能滿足自助需求,則需要數據開發寫腳本進行數據提取。

第10步,觀測和分析數據。

這裡主要是數據變化的監控和統計分析,通常我們會對數據進行自動化的日報表輸出,並標識異動數據,數據的可視化輸出很重要。常用的軟件是EXCEL和SPSS,可以說是進行數據分析的基本技能,以後再分享個人在實際工作中對這兩款軟件的使用方法和技巧。需要注意的是,在進行數據分析之前,先進行數據準確性的校驗,判斷這些數據是否是你想要的,例如從數據定義到上報邏輯,是否嚴格按照需求文檔進行,數據的上報通道是否會有數據丟包的可能,建議進行原始數據的提取抽樣分析判斷數據準確性。數據解讀在這個環節至關重要,同一份數據,由於產品熟悉度和分析經驗的差異,解讀結果也大不一樣,因此產品分析人員,必須對產品和用戶相當了解。

第11步,產品評估與運營優化。

這是數據運營閉環的終點,同時也是新的起點,數據報表絕不是擺設,也不是應付領導的提問,而是切實的為產品優化和運營的開展服務,正如產品人員的績效,不僅僅是看產品項目是否按時完成,按時發布,更是要持續進行產品數據的觀測分析,評估產品健康度,同時將積累的數據應用到產品設計和運營環節,例如亞馬遜的個性化推薦產品,例如騰訊的圈子產品,例如淘寶的時光機產品等等。

後記:做產品運營真心不容易,感謝朋友們對文章的交流和推薦,做運營,貴在堅持。

來源:pmtoo

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