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产品经理学习数据分析,可以先看看这些建议[张溪梦教授解答]

来源:GrowingIO 编辑:张溪梦 时间:2018-02-26 23:54:49 阅读:

产品经理学习数据分析,可以先看看这些建议[张溪梦教授解答]

      大数据时代的到来,对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化,并提升客户体验。

       那么,产品经理到底该关注哪些数据呢?小产品如何运用A/B测试?产品经理该如何学习数据分析呢?希望本文对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。

       如何获取数据,获取什么样的数据?

        问:一个电商平台,应该着重关注什么数据,怎样设计数据后台?

        答:电商数据的核心指标一般有:GMV、Transations(交易数量)、ASP(均价)、购物车大小、用户的复购率、购买频次、年度复购率。这样的指标很多。我觉得有三类的指标需要关注:

  1. 交易数据
  2. 用户行为数据
  3. 用户来源数据。

        这里面,我觉得您可以根据自己的资源状况来设优先级。最直接的就是交易数据,然后最重要的是行为数据,因为所有的电商提供的是“互联网产品”而不仅仅是“所销售的产品”。第三就是流量的数据的分析,因为这里涉及到获取客户的成本。

       问:如何收集自己需要的数据,面对杂乱无序的数据该如何分析,如何保证数据的准确性 

      答:不同行业,不同业务会有相同宏观的指标,也有细化到本行业,本业务的指标。需要从宏观到微观的拆解指标。大量的数据如何为我们所用?需要了解产品业务,明确问题的本质,大量的深入的产品实践。大胆的提出假设,然后通过数据理性的验证。我们还会有更多的线下线上活动帮助大家拆解数据分析指标。

      关于数据准确性可以不同的工具去验证。比如同时安装多个数据统计工具。比如比较客户端和服务端的数据统计差异。

产品经理学习数据分析,可以先看看这些建议[张溪梦教授解答]

      问:做内容的网站,如何结合业务判断需要获取哪些和用户相关的数据?

       答:最基本的指标是:

       页面浏览量、访问量、独立访客数、跳出率、页面停留时长、网站停留时长、退出率、转化率,页面退出率……

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