如何用数据驱动产品决策?

导语： 利用数据驱动，可以对新增、DAU、留存这些指标以及数字，进行深入的观察和衡量

背景

数据分析的工具很多，例如从角色和部门维度来划分，CEO、产品经理、运营总监需要数据分析的结果是不一样的，从行业维度来看，电商、O2O、社交不同行业对于数据分析的需求也是不一样的，所以你需要先明确自己的核心需求是什么，找到合适的数据分析平台。

回到“数据驱动产品决策”这个点，你自然要找到的是产品分析平台，产品的核心在于用户行为，所以一定是要基于用户行为的分析平台。对于“百度统计”、“友盟统计”这些平台是流量统计平台，不是基于用户行为的，基本上根据需要分析的维度(环境，设备)，然后计数，生成高度汇总的数据报表，并且在持久化过程中只会留下数字，不是以用户为中心进行计算的。而“Mixpanel”和“诸葛io”是基于用户行为驱动的分析平台，所有的分析都是以用户为导向的，存储的是用户的历史行为路径，所以你能根据用户的用户信息和行为条件细分筛选用户群，然后分析和统计。

自己做，需要先解决收集采集数据的问题，然后解决数据处理清洗的问题，再解决数据索引和仓库设计的问题，那么你先要招人，移动开发工程师，服务端工程师，ETL工程师，BI工程师，后端工程师，前端工程师，这个显然已经是很长的周期并且极难的时间了，接下来你要买服务器，开始梳理需求，设计架构和模型，然后开始开发，大概2到4个月的时间，在现在，如果不是大公司，几乎4个月不专注于自己的业务，就会在市场竞争上拖累很多了。

数据驱动产品决策的整个过程不是一个过程，而是一个循环，如下图：

对比现在的大多数产品决策过程，靠猜测和直觉，迭代产品，然后上线后只关注最后的DAU或者留存数字，对于数字更不会去衡量。产品是个黑盒子，而利用基于用户行为的产品分析工具，至少两方面可以打破这个黑盒子：

一、衡量

对于新增，DAU，留存这些指标，以及数字，可以进行深入的观察和衡量。

1、新增

例如以诸葛io自己的分析为例，我们和新用户相关的核心功能有：查看DEMO，注册，创建应用，查看文档，接入数据，数据概览。

所以我可以衡量：

1)新增用户当天触发各个核心模块的比例转化率怎么样。

2) 新增用户在完成查看DEMO，注册，创建应用，数据概览的过程转化率怎么样。

3)新增用户，后续数据概览模块的留存怎么样

……

所以对于市场运营推广获取的新用户，我可以通过上述的转化率和核心功能的留存率进行衡量。

事实上我们的分析还要深入到，例如注册流程优化，查看DEMO销售线索的提升等等。

2、DAU/PV

还是以诸葛io为例，我们和活跃用户相关的核心功能有：数据概览，数据报表，漏斗，自定义留存，通知推送等模块。

我们可以衡量：

1)活跃用户这些核心功能的使用情况和占比，可以了解各个模块对用户的价值

2)活跃用户在这些核心模块的留存

3)活跃用户在各个核心模块里面使用的流程转化率，例如“漏斗功能”——创建漏斗的成功率

如果一个核心功能使用不好，我们会找到背后的原因。

3、留存

传统的留存指的是持续观察用户有没有打开应用，我们观察的是用户有没有持续去使用一些核心功能。也就是自定义留存。

例如在诸葛io自己的分析中，我们会选择“接入数据的用户”，观察他们有没有持续“查看数据概览”/“漏斗转化”等等

(内部数据我就不截图了)

所以滴滴打车就可以用诸葛io观察“抢了红包”的用户有没有持续去打车。

二、洞察

1、行为路径洞察

洞察在于设计产品时，期望用户会有一些核心功能的转化路径，过去基本上都是pageview，页面访问的统计，现在我们会粒度细化到功能上，可以看到用户的功能路径转化，和期望的是不是一样，也可以看到用户从哪里流失最多。例如：

2、单个用户洞察

观察单个用户的行为记录，确认其是否使用理解诸葛io的核心功能，并用到了诸葛io的核心价值

比较简要的想到一些点，有时间我会完善这篇文章，出一个更加完整的分析案例。

来源：创业邦

作者：孔淼(诸葛io联合创始人)