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    信息获取和数据分析能力2013-09-26
    星期日, 三月 26, 2017

    信息获取和数据分析能力「产品经理」

    2013-09-26 
    这里没有用产品经理或者产品市场经理,这样的称呼是因为各个公司对类似岗位的title并不一致,典型的如阿里系的PD,TX的产品经理,百度则更偏产品市场,虽然工作职责的界定也略有差异,但基本上主要工作还是相似的,做这些工作和做好这些工作都需要什么能力?我这里就统一称之为产品人的能力素养吧。4年前某天,老边问我这个问题,确实愣怔了一下,当时感觉一直在走路却从来没思考过这个问题,后来很多时间我都在思考归纳,做一个好的产品人,我们需要哪些能力和技能。

    概括一下说,产品人的核心能力我觉得应该包括,发现问题和解决问题的能力,沟通和说服能力,总结概括的能力,洞察力,信息和数据分析能力,创新和思考能力吧,如果再有,需要加上专业能力素养,比如行业了解、技术基础知识。

    前一篇贴子说了用户反馈的问题,这事典型的一种产品反馈信息或者说数据,这些信息和数据怎么能为产品方向决策和产品设计决策服务,今天就从信息获取和数据分析能力这个话题开始,谈谈我对产品人员的这些能力素养的看法。

    首先怎么收集反馈,

    互联网时代信息的生产和传播史无前例的便捷和容易,而用户的获取和用户注意力的集中又从来没有如此地艰难。甚至汇聚注意力成为互联网生意的核心。那么用户对你的关注和体验,这些信息怎么获得?
    做一个互联网服务,你的网站日志是最重要的信息源之一,如果做了很多年的产品工作,你对网站数据的理解,如果仅仅是PV\UV\IP,refer、跳出这些层面的话,那还是不够的,仅仅能了解到宏观印象,这个报表某种意义上是给老板看的。远到不了可以支持产品决策判断的程度。除了这些信息之外,你还需要了解,你的用户来到哪里了?他的访问路径和长度如何,停留时间最长的是什么地方,他的访问路径先后关系及其原因是什么,他在哪里离开,离开后是否再来,重复访问的如后是什么又从哪里来?当然还有用户特征层面的统计分析,地域、网络、时段、访问设备等数据,这些数据和访问行为数据的交叉,会有很多有趣现象发现。

    通过这些数据你能得出结论是,那个流量渠道来的用户更有价值,或更有黏性,对渠道拓展和宣传工作作出指导,

    同时,你能从统计意义上明确,用户对你的定位和理解是什么,更有针对性地去迎合用户体验的优化,

    其三,通过访问路径及停留时长,你可以明确你的商业机会和独特价值。

    其四,从哪里离开,离开后是否再来,帮你判断你的服务路径是否满足了用户的需求,以及这个满足的满意度。

    这些数据从三个维度看,统计量,变化量,变化率及其变化量。比较抽象,稍微解释一下,统计量就是绝对统计值。变化量就是单位时间增量,产品一般看日变化量,同比环比周期太长,对产品决策意义较小对宏观决策意义更大些。变化率及其变化量,一般指单位时间变化率,以及这个变化率的增量[可以是增加也可以是减少,大国原创负增长嘛]。

    这个是直接有效的数据反馈。

    其次是通过互联网的公开平台获取用户的直接反馈

    每天去搜索引擎里搜索产品、品牌的名称或其他一些特征词,看看用户的反馈和反映。

    去微博看看用户的反馈。可能有关联的论坛博客去看看用户的评论。

    如果又可能,开通一个用户和官方对话的渠道,让用户的意见和诉求有处表达,又不致于在外围散漫传播,有些问题本身不是多严重的事情,很有可能被传播放大成为一个负面的事情。

    再有就是做些产品运营活动,吸引用户参与的功能体验、试用和反馈中。一个业务如果真正能给用户带来价值,那他的信息消费体验就会是持续的可增长的

    对于这个渠道的用户反馈,基本上可以两类:

    1 bug,使用过程中的各种不爽。这个bug不是纯粹程序逻辑错误,我认为设计不合乎使用常理的也都是bug。一般情况下这种问题最多。很简单,整理分析然后尽快推动迭代升级解决掉。并且要即使跟用户互动,建立起用户的参与和认同感。这点我长时间泡小米论坛,感触比较深。

    2 意见建议,用户对你的新诉求,这些东西需要批判吸收。就是说用户的意见或者建议不一定都是对的,TA只会从使用或者TA所认知的维度去描述他需要的东西,但是这个东西从产品其他功能的考虑、产品的商业价值和产品的技术等相关因素都有关系,不见得完全按照用户的理解来实现。这个取舍、变通及关联的处理,通常是比较考验一个产品经理的智慧的,既需要你对产品的核心价值和能力有清晰的认知,准确的把握,又要又相当的耐力,抗得住压力,坚持围绕产品核心的东西去做。

    通常人人都觉得自己能做产品经理,都是这个环节的问题。尤其是iPhone后时代,人人都能讲用户体验,“要简单”“要傻瓜都会用”“要没有学习成本”若此等等。有些老板更甚地基于这些理念,对产品的设计产品的体验发表一通宏论,说你这个那个地做的就是不好,不知道哪儿是哪儿,不知道怎么用。结果就是执行团队或者产品经理马上按照老板的宏观大论一通修改,结果出来的东西看起来漂亮了,说的问题都没有了[解决掉一部分、掩盖掉一部分],而产品本身在市场上的反馈反倒更差了。

    我并不是老板黑,呵呵,不是说老板说的东西都不对,老板说的和用户说的一样,都不接产品本身的地气,TA只能从感觉感受这个层面给出很宏观的看法,宏观看法到微观的设计中间除了视觉、功能衔接、使用习惯、交互逻辑及代码质量、软件架构、后台技术质量等都是环环相扣的,把设计和体验完美衔接的工程,而这个工程实施中各个人对于用户及体验的理解都跟结果密切相关。

    面对这种局面,多问几个问题什么,这是探讨,不是质疑和挑衅,往往会有收获。比如这个你觉得怎么个不好法,希望在这里看到什么,你看到这个以后会怎么用,你希望这个软件能解决你什么问题。通常情况下,结局是你能收获有益的反馈,而不是无疑的压力。

    第三块是市场调研和竞品分析

    通过针对目中目标对分散的、无意义的信息进行加工整理,形成有效指导决策的报告,并从中归纳出主要结论和参考点。这就是做市场调研和竞品分析。过去一年我们团队做了比较成型的市场调研分析29个,从各个角度给出了专业的解读,给老板们做有效的决策参考。

    做市场调研很有趣,你愿意下多大功夫你就能做到多深的程度。之前有个朋友跟我说相做个家政类服务信息平台,把家政服务和服务消费环节通过互联网手段连接其来。乍一看,这个事值得干,但是问题就是,互联网的信息关联对于家政服务本身提供的价值在哪里?你可以说,服务消费者更容易找到符合自己需要的家政服务者,服务者也更容易找到自己的客户。

    那么,很简单你需要通过目前的市场上家政服务人员和服务公司的数据来说明供需匹配是一个不平衡状态,你需要了解现在的家政公司都是怎么找到他们的客户的。

    了解服务消费者是怎么找到他们需要的服务商的。想当然横插进去,不能给任何一端带来额外的价值和利益,这个必将没有做头。好几个星期之后,朋友反馈,没有看到哪儿有市场上家政服务公司和人员的数据?囧〜。信息不可能按照你的需要坐等你来取,那么怎么围绕你的目标构建分析模型取得这个数据,来获得结论呢?

    那我们反过来,以目标为准来考虑这个调研来模型怎么建立。我们调研是要确定我们是否要做这么一个业务,以及怎么做这个业务。那么首先要论证市场规模和需求量。因此,我们需要调研家政服务公司数量及其分布、家政服务人员数量及其从事的领域,家庭消费家政服务的数量、领域及消费频率、费用。

    在这个基础上,我们需要进一步了解,这些家政服务公司和家政服务人员,他们都是怎么找到客户的。家庭消费这些家政服务的时候都是怎么找到这些服务方的。

    其三,他们的服务传统运作模式的问题是什么?这些问题怎么来解决?

    这里有些数据可以公开互联网信息获得,有些数据需要通过样本访谈进行归纳概括。

    通过信息的呈现,很容易判断出到底做不做和做个什么样的东西能够有价值。

    市场调研和竞品分析这个事情远比这个要复杂,这里只以一个简单示例来阐述一下在数据收集、反馈层面的关联。后面对单独写写怎么做市场调研和竞品分析,那篇讲着重讲怎么通过公开信息进行收集、判断去伪存真,并最终获得有价值信息。

    This Written at 三月 26, 2017 by loverty.  

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