如何使用一套高效的数据分析体系打造超级产品,看完这篇你就懂了

原创 收藏 评论
举报 2020-08-31

经常有一些企业家会听到“搭建数据分析体系”打造超级产品,却不知道怎样才算搭建了一个体系,今天我就来大家系统解答一下,如何搭建数据分析体系,是企业打造超级产品必备的一环。


01

在搭建数据分析体系过程中,不少人会犯的错误

1)找不到重点

很多人在做数据分析过程中都会铺设大量指标,先看哪个,后看哪个,却说不清楚重点,光是把好几百个指标看一遍都要消耗大量时间,更别提进行分析了。

2)贪大求全,不分职责

将用户、产品、数据、新媒体、活动、社群、渠道、商品....那么多种运营方式都看成一套指标,这些看似大而全的方面,实际上需要进行细分,而不是一股脑都当成一套指标来看。

3)陷入细节,没有目标

很多人都习惯性罗列指标,按照时间、渠道、区域、用户等级拆分,最后发现问题没有具体标准,甚至没有发现问题。


02

想要打造超级产品,如何正确搭建数据分析体系

1)数据分析:不能只罗列数据,而是对数据进行解读,解读数据背后的意义,找到对应的产品。

2)体系:意味着不能毫无逻辑进行铺陈数据,而是有主次、有顺序的呈现数据,这样才能快速找到问题的关键。

将数据情况进行串联,应用到产品创新当中,才能搭建真正的数据分析体系。


03

明确目标,搭建数据分析体系的目的

我们要明白,数据分析的本质是为用户服务,尽可能让产品为用户带来价值,不要浪费用户时间,才能带来良好的用户体验,从而造就超级产品。因此,在搭建数据分析体系前,我们要问自己:

1)我们是为谁服务?

2)如何数据分析,才能更好地迭代产品

3)在什么时间为用户提供帮助,能更少干扰他们?

4)了解市场环境

这就是搭建数据分析体系来打造超级产品的基本思路。


04

企业如何才能打造超级产品

第一步:找到核心用户群体

这非常关键,即便是同一个问题,不同的用户群体的需求是不同的,但企业一开始并不能满足所有用户群体,因此,要进行区分,哪些用户是企业的核心用户,他们的需求和关注点是什么?

其次,将各部门之间进行细致的分工,明确企业主打产品,并聚焦于一款产品进行分析。

第二步:进行数据分析

分清各部门之间的工作后进行细分,将一个大目标对应多个小目标,将多个小目标按照大小进行排序,就有了数据分析体系的基本框架,后续只要按照这个框架理清用户需求和企业情况就推进到下一步对产品进行迭代。

第三步:减少阻碍

很多用户在使用产品目的就是图个方便,根据用户使用产品情况查看用户粘性并进行复盘,总结问题。例如,为什么做不好?在具体过程中,是产品哪些功能出现了问题,还是缺少某些数据记录。

第四步:了解市场环境

在打造超级产品前,企业必须了解你所进入的市场如何,你的产品到底有没有市场,了解产品在市场上的数据并进行分析,找到产品差异化的机会。这一步是企业打造超级产品的关键。

第五步:进行复盘

根据数据优势,总结经验,并进行复盘,避免犯错,有了一定的结论才能够不断迭代升级产品。在打造超级产品过程中,我们要牢记这个标准:明确目标,积累经验,不断迭代,这是打造超级产品的基本思路,搭建数据分析体系也是最高要求,在这个原则下,我们可以这样搭建数据分析体系:

1)设定目标:以日、周、月对用户群体进行跟踪。

2)出现问题时,先判断轻重缓急,再查看细节。

3)先解决重点问题,探索原因,最后解决问题。

4)根据经验指导后续,深沉出有效的方法,造就超级产品。


05

总结

搭建数据分析体系,本质是从用户角度出发,为他们提供服务,因此,需要企业管理者多在产品和内部组织上花心思,然而,大部分的企业家因为太过于纠结理论、方法喜欢按部就班,遇到问题不会继续细致化处理和沟通,只会通过各个数据分析查看,最后只会换来用户的一句:这款产品,我不懂啊。

好的产品经理,会像医生一样,哪怕知道很多专业方法,拥有很多专业的工具,但在给他人治病过程中,他们所纠结的并不是自己所学到的理论,而是根据病人的身体情况进行调整,不断问他们“这样可以吗?”还有没有什么不舒服的地方?“用专业的方法满足用户的个性化需求,这才是企业是否能够打造出超级产品的核心要点。

如果你觉得我提供的方法对你有用,请关注“艾老思”公众H


本文系作者授权数英发表,内容为作者独立观点,不代表数英立场。
转载请在文章开头和结尾显眼处标注:作者、出处和链接。不按规范转载侵权必究。
本文系作者授权数英发表,内容为作者独立观点,不代表数英立场。
未经授权严禁转载,授权事宜请联系作者本人,侵权必究。
本内容为作者独立观点,不代表数英立场。
本文禁止转载,侵权必究。
本文系数英原创,未经允许不得转载。
授权事宜请至数英微信公众号(ID: digitaling) 后台授权,侵权必究。

    评论

    文明发言,无意义评论将很快被删除,异常行为可能被禁言
    DIGITALING
    登录后参与评论

    评论

    文明发言,无意义评论将很快被删除,异常行为可能被禁言
    800

    推荐评论

    暂无评论哦,快来评论一下吧!

    全部评论(0条)