为什么你的目标和执行都没有问题,产品却越做越差？为什么你的目标和执行都没有问题,产品却越做越差？.pdf

为什么你的目标和执行都没有问题 ，产品却越做越差 ？ 如果产品经理仅仅凭自己的 觉经验和理解来设计产品 ，自以为懂得用户所想 ，反而会离用 户的真实需求越来越远。 对于很多产品经理来说 ， 「用户体验」是一个重要的考量标准 ，因此产品经理往往把自己放在用户 的角度来思考问题。但是这里其实有一个悖论——因为 「产品经理永远无法真正成为用户」 ，假装 对自己亲手创造的产品一无所知 ，是根本不可能的。因此如果产品经理仅仅凭自己的 觉经验和理 解来设计产品 ，自以为懂得用户所想 ，反而会离用户的真实需求越来越远。 所以 ，在产品经理的工作中不能仅仅依靠 「产品Sense」来作为决策的依据 ，于是 ，反映用户行为 的指标和数据就成为了重要的决策依据。作为用户体验的原生反馈 ，指标越来越受到互联网公司的 重视 ，那么指标是如何帮助我们进行决策 ？有哪些重要指标还没有被重视起来 ？产品经理用指标做 分析的基本思路又是什么呢 ？ 一、业务需求执行得很好 ，产品却越做越差 我之前在一家 t o B 的公司做产品 ，根据业务需求设计了 「用户群组」 ，为了更完整的用户体验 ，还 做了很多后续的高级功能 ：用户在创建群组后 ，可以建立组内项目 ，进行组内分享以及协同开发等 高级功能。新建组织的数量和总体用户数都还不错 ，但是接下里用户却并没有按照我们预计地活跃 起来 ，甚至还在流失。可是当时没有认识到这个问题的严重性 ，还在继续搭建后续的高级功能。我 们既没有用多种指标衡量产品结构是否合理的意识 ，也没有实时关注产品数据的习惯 ，因此完全找 不到原因。 不到原因。 很长一段时间之后 ，我们才发现用户创建群组后 ，没有得到有效的引导 ，导致无法邀请其他成员 进来 ，因此很多用户就走到 「新建群组」为止了 ，后面的高级功能根本没有用到 ，相当于用户的使 用流程在早期就完全断裂了。如果我们把每一步的流程和转化效率 观化 ，即时看到各个步骤的转 化率和使用度 ，就可以及时调整产品战略 ，减少用户的流失。后面我们会讲具体的思路和方法。 二、这些指标与产品健康度息息相关 既然数据对产品的设计和优化很重要 ，那么我们需要关注哪些数据和指标呢 ？ 1.简单指标 对于产品经理来说 ，最简单的指标就是页面浏览量、登录用户数和访问用户数这样的的数据了 ： 每天关注这些指标的变化和趋势 ，可以快速了解产品的整体情况 ，但是只有这些是远远不够的 ，产 品经理需要更多的关心反应产品健康度的指标。 2.复合指标 基 指标/用户数量 基 指标/访问数量 将基础指标平均在每个用户身上 ，或者每个访问 （Sessio n ）上 ，就可以获得产品的平均访问深度 、平均访问时长、平均每周购买数量等复合指标 ： 相比于简单的基础指标 ，分摊在每个用户身上的指标通常能够更好地帮助产品经理了解用户的真实 使用情况。拿 PV 相关的数据举例 ，即使 PV 升高 ，但平均访问深度 （每个 Sessio n 的 PV 数量 ） 下降了 ，就不是一个很好的征兆 ，这代表用户的使用情况可能出现了问题 ，每个访问进行的操作和 打开的页面数正在变少 ，甚至有可能 接导致流失。 因此 ，产品经理应该更多地关注这类指标 ，并且尝试去提高平均访问时长 ，平均访问深度 ，平均每 周购买数量等指标等 ，这样可以有效地消除基础指标带来的虚荣效应 ，保持对产品现状以及产品目 标的清晰认识。 转化率指标 在衡量产品的使用流程时 ，转化率指标是至关重要的。转化率指标能帮助你真正了解产品流程的健 康度。拿注册流做一个简单的例子 ，注册成功的用户数量正在不断增加 ，但这并不能代表注册流程 正在变得更好 （有可能是拉新来的流量基数变大了 ），只有注册转化率 （注册成功人数所占百分比 ）有所提高 ，才能说明注册流的优化是行之有效的。 3.留存指标 在这些指标中 ，留存指标越来越受到产品经理的重视。从前大家更偏向于下载量 ，注册数这样代表 拉新效果的指标 ，但是一个人在什么时候才真正成为你产品的用户呢 ？其实是在他留存下来的时候 。 因此在AA RRR模型中 ，留存是最重要的一环 ，获取 （ A cquisit io n ）和激活 （A ct ivat io n ）的用户 愿意持续地使用产品 ，就实现了用户留存 ，留存下来的用户才能实现后续的变现 （Revenue ），甚 至自发进行传播和推荐 （Ref erral ）。如果留存率不够理想 ，所有在用户获取方面的努力都都将 白费 ，进而也不可能激发用户的付费和推荐意愿了。 三 产品经理怎样用数据分析的思路优化产品 ？ 对于没有数据分析意识的产品经理来说 ，