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37天

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你的數據在說謊:別讓錯誤分析耽誤產品成長


嗨,我是37天。很多PM會在產品設計前後進行數據分析,並以數據分析做為下階段調整的依據之一。但不知道大家有沒有留意過,有時候你的數據可能在說謊!本文會針對幾個常遇到的數據分析誤區說明,以及兩個模型解讀行為數據,有不懂的可以留言問我喔~

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首先,先來談分析誤區的部分。

-1:用平均數代表用戶行為?

→無法看出用戶分級帶來的數量影響!

 情況一:某網頁 95%為免費用戶、5%為付費用戶,探討平均訪問時長。

若遇到緩衝或超時下載,付費用戶會因為訪問成本較高選擇跳出網頁,而免費用戶對時間敏感度較低,故平均兩者會使得付費用戶訪問時間短於平均值的誤區。

 情況二:某頁面日均瀏覽量達200萬人次,探討用戶行為。

以下面兩個圖(也可理解為等差數列、等比數列來想),上方敘述在左圖是成立的;但是以右圖來看,大部分用戶非集中在同個瀏覽量,各級用戶都各自對應特定瀏覽量,只能說200萬瀏覽人次是數值平均的結果,卻不是用戶行為的均值。

-2:新版本一定比舊版本好?

→新舊版本用戶構成不一樣怎麼比!

 情況三:某軟件新增功能生成新版本,新舊版本比較探討用戶增長。

因為「新版本用戶=舊版本用戶+新功能宣傳帶來的用戶」,有撥經費做宣傳當然會帶來目標觸及對象、或從未用過這個軟件的新用戶,相對來說新版本的用戶數量一定較舊版本來的高(除非你的新版本跟舊版本功能完全不同),因此若以用戶數量提升來當作新版本較好的佐證之一,其實是缺乏意義的,應搭配其他指標說明。

-3:宣傳效果只需考慮成本?

→還要看目標是否達成再下定論!

 情況四:A方案帶來5W啟動用戶,而一個啟動用戶成本為20元;B方案帶來10W啟動用戶,而一個啟動用戶成本為10元。

兩個方案做比較,直覺上會認為應選擇B方案更經濟實惠。這時就陷入了誤區,需要再羅列使用宣傳方案後,預期達到的目標效果為何,舉例來說:留存率、轉推薦率、付費率等,對應用戶運營即是拉新(如何吸引新用戶)、留存(如何使用戶願意持續使用)、促活(如何使用戶活躍)、營收(如何最終達成收益)四個階段性目標。

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同場加映兩個互聯網常用的用戶模型:

1.AARRR→屬於用戶行為模型,以使用者生命週期角度出發的指標。

acquisition獲取:使用者從各式管道到訪。

activation啟動:使用者初次到訪並且啟用產品某項功能。

retention留存:使用者因初次經驗良好再次到訪。

revenue變現:使用者對於產品愛不釋手,決定購買。

referral推薦:使用者產品體驗極好,甚至主動推薦給他人。

 

2.MIND→屬於營銷模型,強調用戶體驗、通過量身打造的差異化方式形成不同解決方案。

measurability可衡量結果:用可衡量的效果,體現營銷的可持續性、有效性。

interactive experience互動式體驗:強調互動性,帶來高質量體驗、創新感受與傳遞價值。

navigation精確化:精準化引導,確保目標用戶精準選擇及營銷體驗效果。

differentiation差異化:創造差異化滿足不同用戶群的獨特性需求。

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#延伸閱讀:騰訊產品法:微信、QQ的互聯網行銷戰略(作者:李立)

還有任何問題都可以到我的主頁聯絡我^ ^

 

新成立的粉專,歡迎大家來找我玩!

 


本文章發表於:觀點放送

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37天

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8 則回應

匿名

2019-01-03 #1

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2019-01-04 #2

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2019-01-04 #3

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2019-01-07 #4

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2019-01-09 #5

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匿名

2019-01-09 #6

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蘋果大師

2019-01-13 #7

於是,我也來認親XD~

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37天

2019-01-14 #8

#7->哈哈哈那時候一看到暱稱,就感覺應該是你了XD

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