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如何汇报数据以及我的产品运营方法论

2020-12-02 10:24:47 阅读(148 评论(0)

在豹厂的时候,有幸和当时的老板和朋友一起完成了当时不可思议的增长。数据脱敏后,当时的增长曲线如下图所示:用户增长几乎完美(量级为百万,具体数字不方便披露)在三个月内完成,积极收益完成。看到这里,你可能会兴奋起来,这是多么神奇的模式啊,可以完成如此巨大的增长。这里先给大家浇盆冷水,豹厂作为一家有钱公司,所以当时采用的模式是“买量”。Low吗?单纯的“买”,真的很容易陷入低谷。所以我们来介绍一下背景。项目从PC开始,属于流量末期,基本都在下跌。很多企业甚至大幅下跌,当时市场格局越买越亏。我们最后做了什么?第一,越买越赚,从“买”到“买卖”,从单一增长模式到流量平台。核心是什么?核心是在了解产品利润路径的前提下,进行精细经营,尽量减少损失渠道的投资,扩大利润渠道的规模。当时,我们一群人开玩笑说自己是“会计产品经理”。当时,他们感到非常痛苦。回顾过去,他们发现这段经历真的“值老钱”。我们慢慢阅读文章的细节。我们“经常阅读和创新”是因为我们在市场上阅读了许多关于“操作”的书籍和文章。抽象的无非是那些,甚至导致更大的案例价值。但这些案例可能会被误导,也就是说,良好的操作与你所处的行业周期有关。朝阳产业不会混乱,至少不会下降,所以很少有人能理解本质。之所以分享这篇文章,是因为逆境中的操作会更详细,每一个策略都关系到企业的生存命脉。很多人无法体验以“生存”为目的的成长和运营。(当然不确定,移动流量红利时代不是也在悄然消失吗?)。什么是产品运营?新三年,旧三年,PC市场又三年。PC红海市场难吗?难做!有多难?难上加难!那为什么要去做呢?为了赚钱!我觉得目前PC软件厂商面临的情况无非就是这样。为了达到收入数据的标准,他们不得不在运营上下很大的功夫,而大多数撑不住的企业都跪在了不知道如何运营产品的环节。那么什么是产品运营呢?让我们首先想象以下产品场景:当网上购物支付时,按钮副本是“下一步”和“支付”,后者可以让你“购买”停止;在网页上,当广告出现时,你是否经常点击广告页面,因为你找不到小的“取消”按钮;副本中的“123”和“123”,后者是否能更好地吸引你的注意。因此,有必要对产品操作进行下一个简单的定义,即根据用户反馈或数据呈现的现阶段产品存在的问题,提出可持续的产品方案和技术方案,然后跟踪后续效果进行往复。这样,一个好的产品运营所需的质量和能力一目了然:数据分析:玩好Excel,写好Sql,输出分析报告;产品设计:原型、开发计划、双手抓、文案、微博宣传、发布;运营策划:应对公关危机,进行商务谈判。当然,并不是一开始就要求几个方面的素质都要冲满级,先做好一个方面,做好一个方面。这些点,然后分散,相当复杂,在这里干巴巴地说也很无聊,你可以参考下面的图片,看看你还需要继续努力工作。我对产品运营有一套更简单、更容易理解、更有效的先进方法论。综上所述,有三点:一套系统&思考两个端点:产品&用户三个关键:流量(拉新)、转换(优化)和用户粘性1.一套系统&思考工作中最忌讳的就是不清楚地思考就开始蛮干,对你个人来说是体力、智慧的不必要浪费,对团队来说,这也是一个巨大的信心损失。我的思维体系是为了消除这种浪费。a.如果发现问题是新产品,可能需要提前了解以下问题:你的产品为了解决什么问题?a.如果发现问题是新产品,可能需要提前了解以下问题:你的产品为了解决什么问题?市面上有产品解决了吗?理想的解决方案是什么样的?如果是旧产品,更多的时候是处理数据和用户:你的核心指标是什么?为什么数据波动?为什么用户喜欢A讨厌B?无论是新旧产品,发现底层问题并尝试回答,都可以帮助你在“看似平坦”的道路上继续“曲折前进”,盲目使用“ABCDEFG“试验方法解决产品路径,是智力上的懒惰,也会导致产品不解决问题,不断创造问题。b.学习解决问题的第一步只能“占据茅坑而不拉X”。你应该知道,商业世界非常凶猛,你可以有“理想主义”的感觉,但不要“理想化”做事的过程。就像上图一样,当我们列出计划时,每个问题都是单元化的。事实上,“情节”永远无法按照预期的“剧本”进行。因此,一个好的产品操作需要一种“场景感”。你是产品的导演。你可以想象产品规划、开发、在线和运营阶段的不同发展路径。你的经验越丰富,你能推断出的场景就越多(一个有经验的职位)。当然,当你没有经验的时候,学习星爷“般若波罗蜜”的死磕精神。另一个关键点是c-核心目标或业务价值,在“看似平坦”的地面上“曲折前行”。c.业务价值最大化所以问题来了,很多人可能不明白“业务价值”的真正含义,这是你没有做扎实,当然,你不急于回顾a,我列出了两个逻辑图,第一个告诉你“业务价值”,第二个高速你如何“最大化”逻辑A:可爱的“DAU我们可以列出许多指标:PV、UV、CPC、CPM、CPA、安装量、保留等。然而,每当你看到互联网公司的财务报告时,顶级或唯一的指标是日常DAU,每当DAU达到一个特定的数量级时,这些公司就会发布“里程碑”公告,这表明DAU对公司有多重要。然后,在DAU周围,我们可以很容易地连接其他业务相关指标,这些收入利益指标也可以通过DAU反向推出。图中显示的具体细节非常清楚,然后解释是侮辱官员的智商。逻辑B:万金油-漏斗模式“漏斗模式”是我在猎豹工作这么多年,使用最好的工具,不需要大数据分析,不需要云计算,更不用说人工智能,只需要使用眼睛,你可以快速定位当前产品模型数据损坏点,后续计划可以围绕“漏斗模式”,这是一个有效的方法,定义你的漏斗节点,如果你想到一个新的节点,直接插入现有模型,好吧,说太多,有点侮辱你,自己看。d.结果可能是操作中的数字,结果可能是数字。d.结果可能是一个数字。对于操作,结果可能是一个数字。只需找出结果所面临的对象:老板:收入产品负责人:活跃技术负责人:成功率操作负责人:用户反馈输出结论。记住要找出对方的真正目的。虽然只有一个核心指标,但不同的人在做决定时有不同的参考系统。这套思维关注的是“面对面”-线-“点”的逐步决策。2.两个端点:产品&用户产品和用户,要两头抓,多花点心思去了解产品和用户,以下心诀可以参考。了解产品:您的产品&功能解决了哪些需求?您的产品在行业中的地位了解竞争产品和竞争关系产品的基本工作原理、数据源和数据指标,了解用户:您的产品&解决他需要什么功能?他是如何使用你的产品的?他怎么看待你和竞争产品的区别?了解用户需求和方法是不够的。应该做的研究应该做,应该使用的产品应该使用,产品运营是一种“DirtyWork”,使用!想想想!做做做!综上所述,执行层面要注意“点”-线-“面条”,从点到面,有想象力,实际演绎意味着成本,通过想象力提前布局,最终目的是找到关键路径,而不是做“无头苍蝇”。3.三个关键点:流量(拉新)、转换(优化)和用户粘性说了这么多,产品运营最多的工作就是用数据,用数据做流量拉新工作(新用户拓展),用数据优化渠道质量(老用户监控)。同时,别忘了不断改进产品功能,提高用户粘性。PC软件的可替代性太强,一个小错误可能会让大量用户流失。那么数据到底该怎么用呢?了解如何报告数据?下面是另一个利器——数据分析三板斧:数据决策、数据定位、数据监控。a.第一把斧头:数据决策会有多少种方法并不重要!重要的是会有多少种好方法。我在这里介绍三个常用的方法:1。.ABCDEF测试法2.比例推算法3.比率曲线法。好抽象怎么办?别担心,我一个个解释。难道没有说ABCDEF测试方法是智力上的懒惰吗?“盲目使用”是记住这个结论的前提。当你需要在短时间内确定产品计划时,在适当思考的基础上得到各种计划并使用它们。”ABCDEF“测试方法可以最快地得出每个方案的优缺点。第二个好方法是比例计算法。当用户数量很小时,数据基本上是无用的。人群越小,无法控制的因素就越分散。在我工作了这么多年后,我发现“10W”是一个更可靠的用户级别,数据的信噪比可以达到可用的级别。在此量级的基础上,分析用户的行为分布,可以得出相对准确的结论。最后一个比率曲线法是以两个相关数据为除法,得出一个系数,直接观察系数的变化,得出安装和DAU系数变小时等数据结论,往往意味着用户增长率达到上限,你的流入用户即将与流失用户持平。如果你是一个注重渠道推广的产品,那么如果你是一个注重用户质量的渠道,是时候分析一下用户流失的原因了(主动卸载、类似竞争等)。).b.第二把斧头:数据定位非常适合系统地解决数据异常:数据异常先定性;异常取决于多维度;数据上下三级。b.第二把斧头:数据定位非常适合系统地解决数据异常:数据异常先定性;异常取决于多维度;数据上下三级。当产品数据出现异常时,不要惊慌,拿一堆无用的数据来看,最后只能让问题继续扩大负面影响。首先细分数据可能出现问题的原因,然后查看每个原因可能影响的数量。数千万产品本身有更多的数据维度,不确定性分析是盲目的。定性定量完成后,必须从“周比”开始、“同比”、“年比”这些时间维度看当前波动之前,或周期性,顺便说一下,在中国,你也必须考虑“农历比”的特殊属性,一般农历假期,中国电脑软件会出现大数据波动,然后看看前几年的波动,你可以知道今年的波动是否异常。三级?哪三级?不要想歪,上游数据,下游数据和你定位的数据,以PC软件分发为例,从下载到安装再到使用,你可能无法控制所有入口,当你负责数据异常时,通过比较上下游数据,可以简单有效地排除异常,这实际上是上述“漏斗模式”。c.第三把斧头:数据监控的第三把斧头可能是许多互联网公司或互联网团队做得不够好的地方。自动监控可以让产品运营商及时了解产品动态,快速定位问题,专注于解决问题。监控只需要做以下三点,也是三个简单易记的公式:量级数据分时;比率数据报警;用户群应该切片化。分时分为小时和时间段。PC互联网的发布节奏并不比移动互联网慢。小bug发布后,只有通过分时数据才能看到修复效果。前面提到的比率,两个相关数据(如:DAU和功能用户)做一个简单的比率,可以更直观地看到异常点,这可以让你间接看到用户安装你的产品,使用频率水平,成为所谓的“僵尸用户”(安装但不适用)。最后一定要切片化,切片可以按照“系统”进行。、“用户属性”、切片化最大的用途是防御和密切观察市场份额的变化(残酷的市场),如“竞争环境”。当然,三把斧头并不是万能的,记住:不要被数据绑架;数据知识辅助工具;核心是回到业务本身和目标数据可以让你从A到B,明确的目标可以带你去任何你想去的地方。4.最后说两点:如何有效地报告数据和我的产品操作方法?统一口径和认知;把数据结论放在第一位;关注进度的影响;需要资源和影响。注:数据指标结果必须有参考值,这也是“DirtyWork不做这一步,你的数据就会失去意义。我的产品操作方法论:了解你的产品和用户数据很简单。用好三板斧比快更重要。学会演绎,找到核心目标和关键路径

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