产品的运营方法

概要

一、产品上线后如何做数据分析

1、观察对象

        用户数据（客观表现）+用户反馈（主观感知）

（1）数据分析

        数据具备二律背叛性，好的指标成对出现。追逐一个目标时，想一想对面的指标是什么。

名词说明

        PV：即Page View，指的是网站的页面浏览量。

        UV：即Unique Visitor，指的是网站的独立访客数。

        PV/UV：平均一个独立访问者所浏览的页面访问量。

        NPS：NetPromotorScore，客户净推荐值指标，多年来已成为各大公司用于分析和提升用户体验的指示器，是现在最流行的顾客忠诚度分析指标。NPS通过询问一个简单的问题来计算：从0到10分，您向朋友或同事推荐该品牌/产品的可能性有多大？然后再根据评分可以将客户分成3类：推荐者、中立者和贬低者。

        DAU：日活跃用户数量(Daily Active User，DAU)是用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况的统计指标。

        页面跳出率：跳出率指用户通过搜索关键词来到你的网站，仅浏览了一个页面就离开的访问次数与所有访问次数的百分比。

2、看数据的方法

        使用SQL语句；

3、思考数据的内容

        设置目标，对比目标

        产品上线前，设置上线的预期；

        产品上线后，看差距，定原因；

        数据本身不是重点，重点是数据背后的原因。

4、数据分析避免出现错误

（1）样本选择偏差；

（2）基因归因错误；--例如场景的不同；

（3）AB测试错误：置信区间问题；

        备注：置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间 。

二、产品上线后用户反馈的收集方法

1、来自直接用户

（1）新上线的功能他们注意到了吗?

（2）他们有没有用过，使用下来感受如何?

（3）对新功能有没有意见或建议?

针对直接用户的要求：

（1）覆盖80%的核心用户类型;

（2）种子用户/高活跃用户/愿意表达观点的用户;

（3）从没使用过的用户。

2、其它人员的反馈

（1）销售人员：使用感受；用户量少的情况，可以跟随拜访客户。

（2）客服人员：现存问题；用户量少的情况：去一线客服听线。

三、掌握迭代过程的复盘技巧

迭代复盘，指的是对产品需求分析，到最终上线效果回收整体链路的复盘。

1、通过复盘，期望发现两类问题:

        任何一个团队内存在的问题；

        各团队之间的协同问题；

        并且通过找到的问题,讨论出改进措施，来提升后续迭代的效率。

2、迭代复盘会谁来组织?组织哪些人参加?

        一般由产品经理或项目经理组织，邀请项目的核心参与方。

        复盘的时间,通常是上线后的一周内。

        迭代复盘会复盘内容有哪些?-本迭代的亮点/遗憾点;

        本轮迭代的遗憾点，在后续迭代中应当如何建立机制来避免；

        本轮迭代整体感受，为任何一位项目参与者给出赞/踩。

3、常见亮点/遗憾点的处理方法

        产品PRD不清晰，开发、测试理解有误产品需求经常变更，定稿时间晚；

        研发BUG多，测试很头疼；

        上线延期；

        针对问题进行复盘总结。