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寻找正确的数据衡量指标

寻找正确的数据衡量指标

作者: 梓昭的记事本 | 来源:发表于2016-03-27 16:23 被阅读170次

    思考了大约一个星期,如何找到合适的数据指标的问题。

    在分析数据之前,需要对运营&产品设置一个目标行为。这个行为的定义应当是业务目标或者业务目标直接相关的指标,我们希望通过运营或者产品,让用户产生某种行为,并达到双赢的目的。

    例如电商产品中,用户最终的行为是成交(不退款)

    社交类产品中,用户最终的行为是互动交友形成关系链

    社区类产品中,用户最终的行为是创造内容,停留下来形成黏性

    方法1:相对粗放的人工分析观察(比较适合资源不足的时候使用)

    step1:设置日常监控指标

    资源不足的时候,能够给产品查看数据的时间不多,因此可以监控的指标会相对比较粗放,且往往是针对模块而言的数据。比如注册模块,登录模块,下单环节等等。在这个过程中将最终目标行为按模块分为几个步骤,并检测每个步骤下的用户行为数据。这个环节涉及的数值不会太多,查看起来也比较方便

    step2:寻找问题环节/寻找想要优化的环节

    根据粗放式的监控,我们也可以察觉到一些模块的运作正在出现问题。比如注册页的转化率似乎有点下降。用户在成交的过程中退出率开始变高。亦或者我们可以找到一些我们不满意的指标,比如落地页的注册率为15%。等等

    找到了具体的环节之后,需要细化该环节中的每一个步骤,找到每一个页面——这么做的目的是为了找到可操作的目标,比如修改某个按钮的位置,修改配色,或者调整一下页面的逻辑。

    进行数据埋点或者用户行为记录检查,找到问题发生的原因,并确定我们到底要从哪些地方入手进行修改。

    step3:尝试修改,测试验证

    找到目标之后就可以尝试修改了,询问客户或者借鉴同行,亦或者利用一些原则进行合理的猜想,并做出修改,进行数据验证

    如果验证结果解决了目标,那么修改的方向就是对的。

    方法2:精细化运作(资源足够时适用)

    很简单…跳过step1,资源足够的情况下,从step2开始,监控广泛的数据指标,方法1会有数据内部抵消,导致问题无法暴露的风险。而精细化运作后,这类问题就不大可能存在。

    下一个问题是…如何确定数据指标的好坏,当拿到一个想要优化的环节时,从哪些角度考虑…

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