成为理性的产品经理,从数据埋点的基础认开始

数据是产品经理的一个重要的需求源,在我们成长的过程中,如何挖掘数据,分析数据和利用数据,是理性的产品经理必须掌握的技能。

数据埋点原理

数据埋点,对于产品迭代而言,有很重要的指向意义。

数据分析是我们获得需求的来源之一,通过对数据的比对,对数据趋势的分析,能让我们发现哪些环节存在问题,哪些环节有提高空间。

同时,数据分析也是检验功能是否有效,是否受欢迎的重要佐证。

非常的直观,以一种数据的形式呈现出来,而这些数据有大部分都来自于对数据的埋点。

学习数据埋点,首先认识一下它的实现原理。

以APP举例,我们可以简单的分为四个层级,表层是UI层,底层是数据表和日志。(必要时,我们可以将层级分的更加清晰。)

数据埋点的发生场景便是在表层-UI层里,其作用是监控用户在UI层产生的行为。

也就是用户对界面的操作。

数据埋点其实无法统计有多少用户发布了朋友圈,但可以统计有多少用户点击了朋友圈的发布按钮,以及有多少用户在朋友圈发布页点击了确认发布的按钮。

基础认识

数据埋点我们可以分成两类,其一是页面统计,其二是行为统计。

页面统计

页面统计可以帮我们知晓某个页面被多少人访问了多少次。

其本质是监控页面加载的行为,尽管此时用户并没有对UI产生行为,但却是由上一个点击行为触发的一个结果。

除了访问的人数与次数,也可以监控到用户在某个页面停留的时长,部分产品希望用户在某个页面停留的时间越长越好。

追求停留时间的产品,典型的便是信息流产品。这表示用户正在持续的进行阅读,停留的时间越长,表示内容对用户的吸引力越高,这样才能产生持续的阅读行为。 (诸如微博,朋友圈等以短信息为主要内容的信息流,长信息会更加侧重跳转详情页的数值)

行为统计

行为统计是指用户在界面上的操作行为,应用最为广泛的便是按钮的点击次数。

其实,通过数据埋点捕捉到的数据,有三层,第一层是基础层,比较通用的数据,像是日活,新增,第二层是页面访问,第三层就是行为统计,名词上来讲通常被称为“事件统计”

通过对UI界面响应事件的捕捉,我们能够得知某个按钮的点击数及对应的点击率。


基础应用知识

数据分析是很一门很复杂的学科,对于PM而言,是一个重要的需求源,而我们用来分析数据采用的方法,也非常的多,并且复杂的分析方法,可以复杂到让我们怀疑人生~~

这里结合文章提到的内容,给大家做个应用分享,属于简单的分析方法,

页面统计–页面访问率

APP里,有的页面是存在唯一的主次关系,意思是B页面仅能从A页面进入。

此时,我们结合两个页面的访问数值,就能得到A页面到B页面的转化率。

并以此判断两个页面是否存在可优化空间。

数据里所隐藏的优化空间,往往是存在多种可能性的。

>实例

A页面与B页面具备唯一主次关系, B页面仅能从A页面跳转进入,(如:微信的,某人的相册,仅能从个人资料进入) 若 A页面访问人数为100人,B页面访问人数只有10人。 分析结果就有两种可能性: 1.A页面转化部分设计有问题,就像文章的阅读数和标题息息相关,我们可能需要优化入口的设计。 2.B页面留存有问题,无法让用户产生二次访问行为,以及无法让用户形成更高频率的访问。 此概念类似于“复购率”和“复购频次”

对于 有多个入口的页面,页面路径的分析方法就没有作用了,此时,我们就需要借助行为统计。

“行为统计–页面访问率”

一些基础的功能,往往被多个页面应用,也能通过两个以上的页面进入,也就是我们所熟知的“多个入口”的概念。

此时,我们可以借助 指定入口页的访问人数,入口按钮的点击人数,来判断该页面的转化率。

实例 B页面可以通过ACD三个页面点击对应按钮进入,我们想要知道A页面到B页面的转化率是多少。 若A页面访问人数是100,按钮点击人数是30,B页面访问人数是40, 问题就变成了,在A页面点击按钮的点击率,其分析价值与页面访问率相同。

第二种分析方法,更多的是侧重对入口所在页的分析,通常提到的转化率,也是指类似的分析方法。

对于第二种方法,比较典型的是广告转化率提升的设计方法。 此类型产品,几乎不考虑“复购”问题,其追求的目标是最大限度,在不影响原有用户体验的基础之上,提高用户点击广告的几率。 与之对应的产品设计方法,更多的在于视觉的设计,类似加粗,图片,特殊形状,诱惑性的文案等。

建议

数据相关的知识非常庞大,足以支撑一个独立的职位(数据分析师,数据型产品经理)。

文中所提到的都是基础的分析方法,并且还不全面。

数据是产品经理的一个重要的需求源,在我们成长的过程中,如何利用数据,如何挖掘数据,如何分析数据都是必须经历的阶段。

其作用,远不止第三方平台直接呈现的部分,诸如各个数据每日对比,可以得到趋势,借助趋势,也能进行预判。

可以说第三方所呈现出来的结果性数据,只是冰山一角。

尝试去分析数据吧,然后驾驭数据,做一位理性的产品经理。

文/枯叶    微信公众号:枯叶咖啡馆

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