如何利用數(shù)據(jù)分析提高產(chǎn)品功能使用度

　　產(chǎn)品迭代和優(yōu)化的基礎(chǔ)是對產(chǎn)品的分析，而對產(chǎn)品的分析包含用戶喜好、市場競爭、戰(zhàn)略目標等等因素。這些因素看起來是一個個獨立的部分，但是其實相互影響。總的來說，產(chǎn)品分析是一個非常綜合的事情。所以在產(chǎn)品開發(fā)迭代上，我們不能完完全全地依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動，而是需要更多地靠數(shù)據(jù)啟發(fā)。

 

　　我們今天拋開市場競爭、戰(zhàn)略目標等等不講，重點講產(chǎn)品功能使用度的分析和提升，這跟用戶數(shù)據(jù)結(jié)合得非常緊密。所以如何通過數(shù)據(jù)分析洞察和提升你的產(chǎn)品功能使用度呢?

　　一、功能分析框架

　　我們需要了解用戶如何使用，感知產(chǎn)品，進而才能建立假設(shè)迭代產(chǎn)品。

　　(一)產(chǎn)品功能分析三大要素

　　產(chǎn)品功能分析分為三大要素，包括轉(zhuǎn)化指標、使用者反饋以及商業(yè)結(jié)果變現(xiàn)。

 

　　1. 轉(zhuǎn)化指標(Conversion Metrics)

　　在對產(chǎn)品功能的轉(zhuǎn)化進行分析時，我們需要把握關(guān)鍵節(jié)點轉(zhuǎn)化率，比如核心功能完成率(轉(zhuǎn)化指標)，注冊轉(zhuǎn)化率等等。需要注意的是，有效指標的選取是正確分析的基礎(chǔ)。比如功能完成次數(shù)就是沒有意義的指標，很多產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)心的點擊次數(shù)也不一定是有意義的關(guān)鍵指標。

　　2. 使用者反饋(User Feedback)

　　使用者反饋不僅僅是用戶在應(yīng)用商店或者其他的渠道留言反饋，產(chǎn)品經(jīng)理們需要更深度地挖掘用戶的真實需求。一般可以采用的方式有，訪談、測試等。

　　需要注意的是，訪談的核心目的是理解用戶的真是需求，而并非口頭上的需求。比如 CRM 系統(tǒng)，用戶可能口頭上的需求是賬戶和銷售管理，但是真實需求是銷售預(yù)測。測試包括易用性測試，A/B測試，多版本測試等等，在進行不同的測試時，都要盡可能地做到科學(xué)，客觀。

　　3. 商業(yè)變現(xiàn)(Business Result)

　　商業(yè)變現(xiàn)的本質(zhì)是與用戶留存緊密相關(guān)的，比如今日頭條，F(xiàn)acebook等產(chǎn)品。他們的商業(yè)模式是賣廣告，收取廣告主的費用，但是廣告的基礎(chǔ)是用戶基數(shù)，拆解下來，用戶基數(shù)包括用戶留存和用戶增長。我們需要做的就是提高老用戶的留存和新用戶的增長。

　　(二)定義用戶模型

　　定義用戶模型的過程就是描述你產(chǎn)品用戶的過程。

 

　　我們一般將用戶分為5種類型，它們是包含關(guān)系，也可以理解為一個漏斗。

　　第一層是市場渠道(channel)：就是你可以通過各種市場渠道接觸到的所有用戶。

　　第二層是獨立訪問新用戶(unique)：即獨立訪問你網(wǎng)站的新用戶

　　第三層是一般用戶(casual user)：即使用基礎(chǔ)功能或者很淺功能的用戶

　　第四層是活躍用戶(active user)：即使用較多功能，留存較高的用戶

　　第五層就是核心用戶(core user)：即重度使用產(chǎn)品的用戶

　　而這五層不同類型的用戶，也可以被視為一個用戶成長的各個過程。這就涉及到一個新的概念，叫用戶的生命周期模型。

 

　　上圖中每個層級的高度代表了用戶對產(chǎn)品的期望值，也就是說，當(dāng)新用戶被激活時，對產(chǎn)品的期望值是最高的。隨著使用成本的增加，對產(chǎn)品的期望值也會稍微降低，但是越是深度使用產(chǎn)品，越能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品對自己的價值，到最后成為核心用戶時，期望值就與被激活時相差不多了。

　　值得注意的是，無論是哪一層的用戶，都有可能流失掉，成為沉寂用戶，即不再有返回產(chǎn)品的跡象。

　　更通俗一點，舉個最近很火的王者榮耀的例子。

　　一般來講，我們可以這么劃分：

　　Unique：下載并注冊;

　　Casual User：會進行操作、能打基本 5V5 匹配;

　　Active User：會進行簡單的銘文搭配、裝備選擇、會打排位;

　　Core User：對銘文搭配了如指掌、對多個英雄都非常熟悉、對排名規(guī)則都十分了解。

　　以上所有的用戶描述，都是基于用戶在產(chǎn)品內(nèi)的行為，而不是用戶本身的屬性。而且在整個用戶模型中，各個階段必須要能夠互相轉(zhuǎn)化，也就是說每一層的用戶都能夠通過運營上升到下一層，而不能有斷裂。否則運營手段就沒有了意義。

　　接下來我們就從產(chǎn)品分析的三個要素分別講如何提升產(chǎn)品功能使用度。

　　二、轉(zhuǎn)化指標

　　對于轉(zhuǎn)化的提升，我們需要做好兩件事，即捕捉關(guān)鍵事件和監(jiān)控轉(zhuǎn)化情況。

　　(一)捕捉關(guān)鍵事件

 

　　拿 GrowingIO 產(chǎn)品來舉例，對于 GrowingIO 來說，一個訪問用戶到激活用戶較為重要的實踐節(jié)點是注冊賬號。

　　捕捉到這個關(guān)鍵事件后，我們需要對這個指標進行拆解。這在 GrowingIO 第21期數(shù)據(jù)分析公開課時有講到過，即當(dāng)我們有個核心指標時，需要對其進行拆解。

　　在這個關(guān)鍵事件中，注冊用戶數(shù) = 流量 x CTR x 轉(zhuǎn)化率。拆解出提升總體注冊用戶數(shù)的各個指標后，就可以對這些指標進行數(shù)據(jù)采集，比如我們可以用 GrowingIO 的圈選功能，幾分鐘即可完成數(shù)據(jù)采集，然后做進一步的分析。

　　(二)轉(zhuǎn)化監(jiān)控

 

　　接下來就需要對關(guān)鍵事件的轉(zhuǎn)化率進行監(jiān)控，了解用戶在注冊流中的真實路徑和流失情況。同時，更要監(jiān)控轉(zhuǎn)化率隨著時間的變化，并針對不同的用戶做用戶分群分析，了解不同用戶群體之間的轉(zhuǎn)化率差異，找到問題所在。

　　三、用戶測試 & 訪談

　　(一)影響用戶變更的 4 大因素

 

　　從現(xiàn)有的解決方案到新產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變，影響用戶做出決策的有 4 個因素。即發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在產(chǎn)品有問題，被新的產(chǎn)品吸引，對改變產(chǎn)生焦慮(價錢成本，使用成本，遷移成本等等)，對現(xiàn)有產(chǎn)品的使用習(xí)慣和忠誠度。

　　前兩個因素是變更的理由，而后兩個則是不接受變更的理由。所以在產(chǎn)品經(jīng)理對用戶進行訪談時，應(yīng)該著重關(guān)注這4個因素。比如用戶在使用舊有產(chǎn)品時遇到哪些問題，新產(chǎn)品能提供什么新的解決方案，用戶在變更時的成本和顧慮有哪些，比如價格成本，使用成本，遷移成本等等。

　　對于很多 95 前的用戶來說，基本上都經(jīng)歷過一個從 QQ 到微信的社交軟件遷移過程。微信較之 QQ 有著更封閉的社交環(huán)境，產(chǎn)品功能上有直接發(fā)送語音、搶紅包等更早更創(chuàng)新的特點，而用戶從 QQ 遷移到微信，可以直接使用 QQ 號登錄，早期可以直接導(dǎo)入 QQ 好友。這些功能都盡可能地降低了用戶的遷移成本。

　　(二)用戶訪談的目的

　　用戶訪談的意義在于促進產(chǎn)品迭代。

　　一般產(chǎn)品經(jīng)理會做 User Case/User Story，即用戶故事等等，但是促進產(chǎn)品迭代最重要的是做好用戶待辦事項。

　　要求產(chǎn)品經(jīng)理在訪談后寫出例句：動詞+被動主語+場景

　　用戶的原句是"從我目前工作的地方到我家"

　　用上面的例句應(yīng)該是"移動我和我的行李，在地面上"。

 

　　簡單來說，這個理論的核心在于把用戶動機放在第一個，即了解用戶的目標和使用場景。

　　相比用戶畫像和用戶故事，用戶待辦事項的重點在于用戶做事的目的，而不是虛擬的目標用戶本身。

　　(三)A/B測試

　　A/B 測試是基于控制變量和雙盲測試的概念，以一種比較科學(xué)的方式，測試新功能的改版是否合適的測試手段。它的核心在于科學(xué)的流量分割，觀察產(chǎn)品使用組和對照組使用轉(zhuǎn)化率的差異。

 

　　A/B 測試通常是在做完用戶訪談后，對假設(shè)功能的優(yōu)化測試。如果沒有機會做大規(guī)模的用戶訪談，A/B測試也是一個很好的迭代測試方式。

　　在 A/B 測試中，足夠的樣本量和設(shè)定有效的轉(zhuǎn)化率是最重要的兩個環(huán)節(jié)。而且需要注意的是，不是所有的時間點都可以進行A/B 測試，比如有運營活動或者對產(chǎn)品特殊的時間點，都會造成測試的不準確，需要把這部分數(shù)據(jù)刨除。做完 A/B 測試后，還需要做 A/A 測試，這一步是為了測試流量的分割是否有問題。

　　四、商業(yè)變現(xiàn)

　　(一)三種商業(yè)模式

　　產(chǎn)品使用度和商業(yè)變現(xiàn)的關(guān)系是什么呢?所有的產(chǎn)品最終的目的都是為了盈利。雖然在商業(yè)變現(xiàn)上，中國互聯(lián)網(wǎng)前幾年一直推崇的不考慮變現(xiàn)，先做用戶量，但是最終都還是需要回歸到變現(xiàn)的商業(yè)本質(zhì)上。

 

　　通常來說，商業(yè)模式有以下 3 種：雙邊模式(平臺型產(chǎn)品，比如淘寶，一方面需要商家入駐，一方面需要用戶購買);直接型銷售，絕大部分商業(yè)模式都是這樣，比如汽車、房子、to b 產(chǎn)品等等;非直接銷售模式(中國的 to c 產(chǎn)品)，對用戶免費，在積累一定用戶量后賣廣告。并不直接向用戶收費，而是把積累的用戶群體流量轉(zhuǎn)嫁給有廣告需求的企業(yè)。

　　(二)用戶留存是商業(yè)變現(xiàn)的基石

　　在變現(xiàn)上，以上三種商業(yè)模式的核心都是留存。

　　第一種，商家和用戶的雙向留存;

　　第二種，循環(huán)式利潤，即復(fù)購和增購，則需要注重留存;

　　第三種，最關(guān)注留存的類型，因為沒有用戶群體的流量就沒有廣告收入。

　　無論哪一種商業(yè)模式，都必須關(guān)注留存，除非你想做一次性銷售，但是絕大多數(shù)一次性銷售都是騙人的。

 

　　在分析和提升留存過程中，我們必須要注意幾個問題

　　1、產(chǎn)品使用是否具有周期性行為，比如旅行，投資等等

　　商業(yè)變現(xiàn)是希望利用用戶使用習(xí)慣增進變現(xiàn)，比如大家會在早晚高峰時使用共享單車，那么運營人員就不應(yīng)該在中午進行大量投放。我們需要對用戶周期性的行為進行分析，理解用戶使用背后的心理，進而迎合這種需求。

　　2、留存曲線的高度

　　理解你產(chǎn)品的使用周期，比如社交軟件的使用頻率較高，就以日來算，而有些產(chǎn)品是以周來算，有些產(chǎn)品則是以月來算。確定了你產(chǎn)品使用的最小周期單位之后，才可以以此為標準來觀察短期留存、中期留存和長期留存。

　　短期留存和新用戶引導(dǎo)很有關(guān)系，因為這決定了用戶能不能在最短時間內(nèi)看到產(chǎn)品價值，達到所謂 AHA moment;中期留存是關(guān)鍵在于用戶能不能建立使用產(chǎn)品的習(xí)慣;長期留存即是產(chǎn)品對用戶來說是否真的有使用價值。

　　(三)留存如何影響商業(yè)變現(xiàn)

　　留存跟商業(yè)變現(xiàn)的關(guān)系是什么?張溪夢先生在說到 LinkedIn 265 億美元估值時講到一個重要的公式，即獲客成本(CAC)和用戶生命周期價值(LTV)之間的關(guān)系。LinkedIn 估值高的一個重要原因就在于，相比其他普通的 SaaS 企業(yè)，LinkedIn獲取企業(yè)客戶的成本非常低，而用戶終身價值又很高。

 

　　留存的意義就在于提高用戶的終身價值。

　　現(xiàn)有電商類產(chǎn)品，單個用戶獲取成本在百元以上，但是如果他在產(chǎn)品內(nèi)的消費都不到百元，那整個利潤就為負了。留存是將用戶留住，進而不停地用各種運營手段去轉(zhuǎn)化，用戶才有可能持續(xù)付費。

　　(四)功能留存矩陣

　　如果說留存是最大的一個核心指標，那么拆解到產(chǎn)品功能上，就是提高單個功能的留存。產(chǎn)品經(jīng)理要做的是，將自己產(chǎn)品的所有功能進行盤點，建立產(chǎn)品功能留存矩陣。

 

　　功能留存率指當(dāng)前周期再次使用該功能的用戶與上個周期使用該功能用戶的比例，可以看出當(dāng)前功能的用戶黏性。

　　使用用戶占比：某個周期內(nèi)使用當(dāng)前功能的用戶量與該周期的活躍用戶量的比例。

　　第一象限的功能，功能留存率和活躍用戶占比都比較高，說明這是產(chǎn)品的核心功能，已經(jīng)達到PMF(Product Market Fit);

　　第二象限的功能，留存率較低，但活躍用戶占比較高，說明用戶對這個功能是有需求的，但是功能本身并沒有滿足用戶的需求;

　　第三象限的，價值不高，但也有可能是設(shè)置類的低頻基礎(chǔ)性必要功能;

　　第四象限，留存率高，但是使用占比低，可能是符合用戶需求的功能，但是很多用戶沒有注意到這個功能。

　　產(chǎn)品功能的留存優(yōu)化應(yīng)該針對第二、四象限，即完善第二象限的功能，將第四象限的功能放在更顯眼的位置，引導(dǎo)用戶更多地使用。

　　在提升產(chǎn)品使用度上，不僅需要監(jiān)控和分析數(shù)據(jù)，更需要對用戶的真實訴求和使用感受進行挖掘和洞察。畢竟用戶使用產(chǎn)品的過程，是一個人和你的產(chǎn)品真實又生動的交互過程。如何利用數(shù)據(jù)分析提高產(chǎn)品功能使用度就成了重要一項重要的能力。