
以一个操作流程为例,探讨产品的数据分析逻辑
数据分析能力也是产品经理的核心能力之一,但是很多人认为数据分析是运营该具备的能力,其实不是的,运营和产品不是同一个维度的数据分析,况且运营也没产品熟悉整个设计流程,经验不足的运营想要可观的去提优化产品的需求几乎是不可能的,今天举个小栗子来谈产品经理的数据分析能力。
以某款产品为例,我们来看它的首页逻辑:
首页相当于摘要将主推的产品展示出来,以理财产品为例子,会将收益很高的产品放在首页展示。当我在首页点击某个理财产品进入产品详情时,这时候首页导流转化已经完成了,但我当我查看商品详情以后,我发现我并不感兴趣,于是我退出。这个时候,请问该退到哪里去?
按照常理说,是要退回首页的,但是此刻退回到首页的逻辑是否合适,是我思考的问题。
假设我今天想去逛街,但我也不知道买什么,在一家商店中有卖上衣、裤子、内搭、裙子等多款产品,我看到了一款上衣很别致,试了一下不是很满意,脱掉,请问接下来店员会如何服务我?是问我您需要裤子,上衣,还是裙子?还是会问,那您看这一款上衣怎样,比您身上这件会更显身材些? 我想大多数情况都是后者,店员觉得我有买上衣的倾向,既然不喜欢,可以推荐其他款上衣,如果我表示不想看了,他才会继续推荐店里还有裤子和裙子等,可以随意浏览一些。那同样的,如果我对这款理财产品不感兴趣,可能会对其他理财产品感兴趣呀,所以如果我让用户退回理财列表,供用户来查看其他理财产品,是不是更合适些。这时候问题来了,有人提出异议,你从首页进入产品详情,退回到产品列表,而不是首页,用户会迷茫的。OK,此时,就需要你用数据分析的能力来去证明这样的设想是否可行?那么怎么去设计数据维度来支撑你的设计呢?
首先,纠结的点在于到详情页面以后退回的路径是首页还是理财列表,那我要证明的点必然在这个过程中的转化,那有以下三种情况:
以上场景用思维导图标识如下:
这三个数据指标的统计可以清晰的展示出用户的行为习惯。它分别展示了用户讨厌进入产品列表,用户对首页更感兴趣,用户更愿意查看其他理财产品,这是基础的数据源,按照比例我们基本就可以做出判断,但是这个数据只能说明需求是否可行性,比如说用户退出率很低,那就证明这个路径对用户影响并不大,就可以尝试。但是这还不够,这并不能证明这种设计是否能带来收益,数据分析还要继续细挖。
分析导图如下:
1、用户列表页直接退出应用。 一种可能是用户迷失,气愤离开;一种可能是有事偶然退出;一种是虽然没进入详情页,但是加载了当前的理财产品,一般首页都会先加载出10条数据,用户上推会继续加载10条,这个动作是可以统计的,这个场景是用户只是没进详情,但还是大致看了一眼你有多少种产品,也会潜在增加产品的曝光率。当然这个是场景推测,其实这部分数据就都算气愤退出也没什么。
2、用户从列表页回到首页。然后退出应用,可以认为是用户自然的行为;用户继续浏览其他频道,那可以认为用户的行为没受到影响。
3、用户从列表页进入了其他产品详情页。也就是说,用户浏览了其他一款或者多款产品,这个说明,这个引导是用户认可的,他比较感兴趣去查看了其他的理财产品。更好的情况是,用户查看过后,在某个产品上下单,实现了最终的收益转化,这个数据的统计就显得格外有意义了。
所以,浏览列表+进入其他频道+回首页退出此类行为其实并没有对用户造成致命的强迫退出,可以只做参考,然后浏览其他产品+下单的转化率,这部分数据即可评估产品这样设计的效果了,目测是没有问题的。
作为一个野路子的产品,很多时候都是靠直觉,在数据分析这块研究刚刚起步,非常浅薄,欢迎有经验的同行们来指点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14