衡量产品的指标

博客围绕产品数据分析展开,探讨了分析方法、工具,以及产品指标的定义。介绍了AARRR和HEART模型,指出AARRR不适合所有产品,用HEART模型定义指标,包括基本状况、业务和增长指标。还阐述了数据分析的目的,即回答产品发展、功能效果等问题,助力团队沟通。

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怎样对产品做数据分析?用什么样的工具?
怎么定义产品的指标 (metrics)?
为什么要做数据分析?数据分析能带来什么样的价值?

怎么定义产品的指标?
最常用的是AARRR模型 [1],也就是把用户从访问到使用,分成了获取(Aquisition)、激活(Activiation)、留存(Retention)3个阶段
其核心指标是留存/活跃用户数,也就是希望用户能再次访问(e.g. 微信, 微博)

然而,AARRR并不适合所有产品
一个简单的例子是,Airbnb的留存肯定也很低,因为没有人会每天订房间。文图也类似,没有人会每天写报告,可能一个月一篇就不错了。因此,短期留存的意义不大, 留存/活跃用户更大程度上是产品好坏的最终反映,而非需要直接提升的指标。

所以,我们用HEART模型来定义metrics

metrics包括
(1) 基本状况
注册用户数(按周/月)
活跃用户数(按周/月)
(2) 业务指标
文档制作者: 创建文档 -> 编辑文档 -> 发布、下载
文档读者: 暂缺
(3) 增长指标
aquisition 转化率: 访问 -> 注册按钮-> 注册成功
activiation 转化率: 注册成功 -> 创建文档 -> 编辑文档

不过,为什么要对产品做数据分析?
数据分析只是手段,重要的是目的
通常,我们会关心这些问题
产品发展得如何,是否有增长?存在什么问题?
新开发的功能反映如何?是不是起到了效果?
怎么和团队沟通这些判断、分析?
用数据分析可以较好的回答这些问题,尤其在团队内部沟通的时候。

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