精益數據分析 | 你孜孜追求的「增長」 可能只是自嗨

2021-01-08 人人都是產品經理

數據指標是創業公司的計分牌。好的指標,幫你找到正確的「增長」姿勢;壞的指標,並未帶給你期望的變化。

在資金耗盡之前,你需要找到正確的產品與市場,追求增長,令企業成癮。

數據指標是創業公司的計分牌。好的指標,幫你找到正確的「增長」姿勢;壞的指標,並未帶給你期望的變化。

面對不溫不火的用戶增長,應該做點什麼?阿里斯泰爾·克羅爾(Alistair Croll)認為,好的指標是——比較性的、簡單易懂的、可操作性的、能改變行為……

管理學大師彼得·德魯克說:「你無法衡量的東西,你也無法管理。」想科學引導,究竟該關注那些指標?

虛榮指標 VS 行動指標:越增長,越迷失?

當你進行投放評估時得知,A渠道CTR 0.27%,B 渠道CTR 0.09%,如何選擇?

毫不猶豫,A 渠道!

然而你並不知道,A 渠道的CVR 僅為0.5%,而 B 渠道的CVR為 1.1%。

新活動拉新,當日PV 增加 300%,新增會員數量增加高達100% – 200%。

指標的飆升令人興奮

或許你並不知道,相比自然流量,該活動拉新的留存率與轉化率均低50%。

註:CTR,Click Through Rate,點擊率;CVR,Conversion Rate,轉化率。

這是我們經常會犯的錯誤:我們習慣沉溺於虛榮指標的增長。

虛榮指標,會讓你感覺良好,盲目追求會陷入自我膨脹;

可行性指標,能夠指導最佳行動方案,指導商業行動。當產品調整思路正確,行動指標會相應增長。

圖1:8個需要地方的虛榮數據指標

數據分析,並非簡單的 PV、UV 的基礎指標的分析,「粗糙」的數據僅傳遞出「用戶做了什麼?」而非「用戶如何做的?為什麼要這麼做?」

為指導產品測試、科學迭代,相比虛榮指標,我們更需要關注可行性的指標。比如渠道評估,平均訪問次數、平均訪問時長能衡量網站的用戶體驗,跳出率直接反應網站流量質量,它更能引導你如何頁面優化、匹配核心關鍵詞調整。

案例:用行動指標驗證產品思路

某教育平臺採用敏捷開發,在30天的迭代周期中,產品經理會按照客戶實際需求對工作按輕重緩急排序,並從用戶的角度寫出一系列「用戶故事」來定位產品迭代列表。

這與精益創業的認知階段性目標非常相似:推出早期產品,並建立某種基準線衡量指標,快速優化並不斷迭代。面對增長,該產品經理認為,衡量指標(顧客總數、回答問題總數等)讓團隊感到自己好像在進步,然而他自己並不滿意對用戶了解程度:

增長的數字是否真的由產品開發促成?

據用戶需求所排列的優先順序真的科學?

如何讓更多顧客註冊和購買?

怎麼把產品宣傳出去……

基於此,公司從關注總數指標轉向以同期群為基礎的指標。通過A/B測試挖掘因果關係,改為把每個新產品的發布當做一次真實的對比測試。

這些指標幫助他調整了產品思路,並為此採取一些行動,如執著於改善顧客交流工具的研發意義不大;推出單人或社群學習的模式等。

報告性指標 VS 探索性指標:你不知道自己並不知道

創業公司應該把時間花在探索並得出一個可擴展、可複製的商業模式上。

——史蒂夫·布蘭克

圖2:唐納德·拉姆斯菲爾德發言中蘊藏的智慧

報告性指標讓企業時刻了解企業的日常運營、管理性活動;探索性指標讓企業了解「你不知道自己不知道」的事實,提供原本不為所知的洞見。

對於創業早期的客戶,「我們不知道我們並不知道」的內容最為重要,他們會轉化為未來的秘密武器。以下這個案例,通過深入挖掘數據,以調研數據為基礎,發現了一個「他不知道自己不知道」的事實,頗具探索性與膽識。

案例:業務轉型探索——從「朋友圈」到「媽媽圈」

Facebook 發布開發者平臺不久,麥克·格林菲爾德在該平臺上推出「朋友圈」。到2008年,「朋友圈」已在病毒式傳播,並已有了 1000 萬的用戶。麥克視用戶增長為首要使命,他發現:只有不到 20% 的圈子在創建後有活動的跡象,這意味著變現效果不會理想。於是,他通過用戶資料庫開始了深入的探索式分析。

他發現,在整個群體活躍度十分低迷的情況下,一個特殊群體撐起了整個產品的活躍度——媽媽群體。這些探索性指標成為他的依據:

與其他群體比,媽媽群體發站內信篇幅長 50%;

與其他群體比,媽媽在帖子中附圖片的概率高 115%;

與其他群體比,在Facebook深入交流的對話概率高 110%;

與其他群體比,點擊「提醒」的概率高 75% ……

於是,2008 年,麥克團隊重新調整了產品重心,做出關鍵選型——10月在上Facebook推出了「媽媽圈」的社交產品。2009 年底,「媽媽圈」社區用戶數達到450萬,參與度極高。最終擺脫成為獨立的網站。

先見性指標 VS 後見性指標:「未雨綢繆」與「亡羊補牢」

先見性指標可預測未來,如新增潛在客戶量等。比如通過「銷售漏鬥」中現有的潛客數,你大致能夠預測新客戶數。在得知數據後,你尚有時間去應對——未雨綢繆,有備無患。

後見性指標可解釋過去,如季度訂單量、流失率等。等你有機會收集數據,找出問題,卻為時已晚。但你依舊可以有所作為,這類似「亡羊補牢」——丟的羊回不來了,但可以嘗試不再丟羊。

從價值上來說,先見性指標與後見性指標都可以指導行動。一些創業者經常會困惑:由於數據量有限,很難進行有效的數據分析。

實際上,當企業擁有的數據量不足以預測未來時,先見性指標更是頗具價值。例如,投訴量的增加或意味著客戶會終止產品與服務,而產品退貨、帳號註銷等指標則在探尋問題方面具有一定的滯後性。

案例:戴爾如何做到零庫存?

曾被稱為國際「 PC 之王」的戴爾,其成功精髓之一是「幹掉庫存」。一般產品從渠道到最終用戶手裡的庫存周期大約為大概是20-40天,國內知名品牌——「聯想」的庫存周期在 20 天左右,而「戴爾」的庫存周期只有 4 天。

眾所周知,IT產品的銷售周期的過長必定會帶來成本壓力,戴爾是如何做到「零庫存」?

銷售漏鬥是戴爾最常用的銷售預測分析工具,也是分析先見性指標重要渠道。銷售漏鬥將每份銷售單子被分為五步,通過贏率計算,戴爾就能夠估算在某一時間點,中國市場或者某區域內需要多少臺伺服器、哪款型號 PC,據此每一臺 PC 機需要拆分的零部件有多少等。

針對這些預測準確的訂單,戴爾公司馬上對訂單進行整合,分揀現有的原材料,把需要的其他原材料向供應商下訂單。原配件由供應商直接運送到裝配線上。整個設計、製造、分銷和市場全過程中建立起來高度集成的供應鏈。2000 年初,戴爾坐到了 PC 市場第一的寶座。

看完,你是否覺得酣暢淋漓卻又意猶未盡?

以上內容部分來自《精益數據分析》的整理。

 

作者:張喬,神策數據內容營銷高級經理,用戶行為洞察研究院負責人。公眾號:用戶行為洞察研究院

本文由 @喬一鴨 原創發布於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自 Pixabay,基於 CC0 協議

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