B端系统-数据分析的方法论
创始人
2024-07-04 04:20:28

在前面的文章中,我们分享了B端的商业模式、需求挖掘、系统架构、资源管理等内容,本文我们继续分享其中的数据分析部分,供大家参考。

数据分析:

1、道:为什么要做,有什么影响、什么时候需要做;

2、术:具体怎么做;

3、器:用什么做;

数据分析的好处:避免主观情绪及偏好,客观判断产品、量化个人,产品价值;

大家在做产品功能时,通常都会有自己主观思想,比如做个电商业务的商品画像标签,销量、评价、复购、加购、收藏的数据标签展示,那到底哪个标签优先展示呢?如果仅从主观判断,小A觉得评价、销量、收藏最重要,小B就会觉得复购、加购、销量最重要;这时候如果仅按照主观思想做判断,其根本没有科学的依据;那怎样才能有科学依据呢?? 就是要依靠数据做分析,我们可以通过对用户调研数据、或ab测验数据,分析得出,那些标签是用户最关心的,这就是科学的数据分析做决策,客观的做需求功能;

数据分析应用的三大场景:效果评估分析、业务规划拆解、业务/问题诊断分析;

核心步骤:

1、确定工作目标:为什么要分析:为了判断产品效果,找到业务问题,选择迭代方案?

2、选对分析的指标分解:分析那些指标、选取范围、用那些分析方法;

3、数据的收集与处理执行;

4、评估决策;得出最后结论;

一、效果评估分析

价值评估的步骤step:

1、建立多维度的评估体系;

直接影响指标(效率)、业务价值(部门KPI)、商业价值(营收);

商业指标 = 收入 – 成本,公司价值,给公司挣多少钱;

业务指标体系:帮助每个部门提升他的核心kpi数据,业务线/部门价值;

直接影响指标:提高的效率(拆分场景找效率),针对操作人;

2、找到核心的关键指标;

找到因为产品上线影响的关键数据指标;因为有很多指标产品是很难影响的;

3、设定合理的数据分析方法;

对比分析、漏斗分析、分层分析;

思路:①从整体结果出发,看总量;②同上线前对比,看增量;③同无商户的用户对比,看差异;

4、得出结论;

效果好或不好,然后根据数据迭代优化;

二、通过数据做宏观规划,业务规划拆解

B端产品经理提现自己价值:主导产品能力;主动找到好的需求;

1、找到核心产品目标;

商业价值指标(专家/产品负责人);公司核心北极星指标;

2、针对指标进行拆解:

①横向拆解: 业务累加法;

②纵向拆解:数字因子法;

③下钻拆解:用户旅程法;

3、根据拆解指标搭建解决方案:

指标拆的很细后,根据末端指标的提升,反向提升核心指标数据;

4、得出结论(给出功能点)

第一性原理:解决问题时,如何科学、逻辑严谨的方式,找到解决方法;

1、定位问题;

2、找到影响问题的关键因子;

3、针对因子进行提问;

4、针对问题思考解决方案;

三、通过数据发现具体产品、业务问题

B端产品发现需求的方法:市场分析、业务调研业务需求、竞品分析、数据分析;

1、界定问题:

①定性的问题:是如何通过数据表现的,如何通过数据衡量的?

(用户体验差,指标是什么NPS,那就提升nps);

②定量的问题:是如何得出结论的?跟谁去对比的?

(与其他行业竞品比,与预期目标比);

③数据变化类问题:是否是真实性存在的?

(数据是否产生错误,是否有周期性表现);

2、拆解指标评估体系:

①横向拆解: 业务累加法;

②纵向拆解:数字因子法;

③下钻拆解:用户旅程法;

3、树立判断标准并定位异常环节

预期对比、趋势对比、分组对比;

4、给出诊断建议

同上 二 – 4,第一性原理;

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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