以下回答主要针对中型互联网公司,偏产品数据分析的职责和工作,希望能抛砖引玉。【1】找到搭建数据指标体系衡量产品(measure)
费曼说过一句话,如果我们不能创造某样东西,那么说明我们还没有搞清楚(What I cannot create, I do not understand)。
对于数据分析师来说,如果我们不能用数据衡量某个产品,那么说明我们还没有搞清楚。
这个问题看似简单,其实很麻烦。
对于不同的产品,可能会有不同的衡量方法,同时也可能会有好几个,各有什么优劣?
比如说 Uber 在初期,有多少司机(供给方)可能是一个很重要的指标,而发展一段时间之后可能是交易量。
再比如,同样是共享经济,Uber 看用户的 app 使用时长,可能是个意义不大的行为;而对 Airbnb 来说,用户的 app 使用时长可能是一个很重要的指标。
思考题:为什么?
对于同一产品,针对不同的场景需要要的指标可能又是不一样的。
再以 Uber 为例,假设司机的月活数量是一个很重要的指标,可以看公司长期的发展。
但是这个指标却并可能并不能作为日常做 A/B 测试的指标,想想这又是为什么?
【2】找到可以驱动产品的指标
当知乎说自己发展的好、拉风投的时候会说有多少日活(好像是七千万?)。
对于投资人、创始人来说,都是一个很好的衡量产品发展的数据。
但是如果想要把产品进一步提高,日活这个数据就并没有什么用了,因为这是结果,不是手段。
数据分析师的工作,就是要找到这么一个或几个指标,是跟公司的长期目标发展相关的,同时又能通过驱动这些指标达到长期发展的目的。
比如 LinkedIn 可能是希望用户建立 X 个好友,Twitter 可能是希望用户关注 Y 个帐号,Quora/知乎可能是希望用户关注 Z 个话题,或者答了 N 个题,如此各种。
【3】跟产品经理、工程师等合作寻找改进产品的机会
现在产品的目标有了,驱动产品的方向也有了,那么具体怎么驱动呢?
比如说希望用户关注 Z 个话题,那么在用户注册的时候就给推荐呢?还是默认关注一些话题?
默认关注一些话题会有什么好处?又会有什么坏处?
是在用户刚注册就让他们关注好,还是使用了一段时间之后再关注好?
如果有一些用户一个