如何利用运营数据和用户反馈提升产品？

[摘要]一切都取决于数据。例如，我们将按钮从左到右，从红色到黄色。必须有哪些数据分析团队、数据分析师、产品经理反复打磨这个东西？最后，按钮从以前的100像素变成了105像素。这是一件很无聊的事情，但这需要用数据来验证，你知道吗？大家好，我是萌义网络的干田。以前我上台的时候，这样对大家说:“大家好，我是干田，干部干，种田。“每次说完，下面就跟现在一样。既没有掌声，也没有微笑。（台下掌声 不要先鼓掌。后来我改变了一种方式。现在做二次元产品，就换了一种可爱的方式：“hi，大家好！我叫干田，饼干干干，田园田”(语气和肢体语言的变化。）[如何真正有效地利用操作数据和用户反馈来改进产品]-这是一个非常冗长的词，事实上，可以简单地说。按照惯例，我先自我介绍一下:我是2006年进入这个行业的，现在已经混了第十年了。大家看着我沧桑的脸和可爱的说话方式都不是很协调。本来是猴子，后来变成了狗，现在终于做了一次人。简单就是这样。是的，我们今天主要讲的是一个操作数据，或者一个数据操作。现在做移动互联网，无论是社交还是内容，他只是不告诉别人我们使用数据来分析用户的行为，以便快速占据用户。他不这么说都不好意思。大家都说大数据，在做大数据之前，我们有一些基本的误解要先向大家解释。什么意思？会有两种奇怪的观点:1。一切都要靠数据来支撑。例如，我们将按钮从左到右，从红色到黄色。必须有哪些数据分析团队、数据分析师、产品经理反复打磨这个东西？最后，按钮从以前的100像素变成了105像素。这是一件很无聊的事情，但这需要用数据来验证，你知道吗？2.坚持数据无用论。也就是说，数据有什么用？没有我的经验有用。这两种观点基本上是错误的。数据量多真的有用吗？数据量多不一定有用。这是我在上一家公司工作了三年后得到的一个非常痛苦的教训。太多的数据没有鸡蛋用，数据应该有用，他必须有联系，联系。否则，每天几十个G的数据就白存了，导不出来，联系也联系不上，形成一个个。我称之为孤岛数据(z)。没用。孤岛数据只能读出片面的现象，他连结论都读不出来，所以你的技术团队可以随心所欲地做。以结果为导向，以目标为出发。其实他和技术关系不大。你的用户很少，数据也不多，他也没关系。以后我会给大家举一些有趣的例子。另一种在线调查是在公司、市场运营和数据运营中经常使用的，称为在线调查。我们做了一些假的事情，我们的新版本发布了，我们想收集用户的需求。我们的产品团队通常有一个产品助理，大约有100个问题可以进行在线问卷调查。完了，产品经理说，100个太多了，我们50个。向导演汇报，导演说五十个太多，三十个。向老板汇报，老板说，三十个也太多了，十个吧。然后，一份关于十个问题的问卷调查，说我们收集了1万份用户调查报告，我给你做了曲线图、蛋糕图和折叠图。还好我没做过这些事情，都是别人做的。这些东西有用吗？我清楚地告诉你，这东西没用。现在没用，以后也没用，以后就别做了。为什么呢？首先，问卷调查，他是一个非常古老的行业。她有一些非常严格的方法。问卷调查最有用的部分是在早期阶段筛选用户。这是问卷调查最有用的地方。比如我可以Push到5万人，问卷调查是删除5万人中的49500人，取消他。只要那500个人很有用，很精准，很符合我的目标用户就够了。所以越多越好，都是垃圾数据。你从一开始就没有过滤过用户，你的问卷调查是垃圾。而且，在这种情况下，你把你想问的100个问题压缩成10个问题。这十个问题没有质量。你喜不喜欢新版本，A喜欢，B不喜欢。你为什么问他这个问题？知识误区：还有一个，我称之为知识误区。只要有一点机会，我们就会接触到一些大量的数据。通过各种方式，通过一些统计方法，包括归纳、总结、折线图、饼图、曲线图。也就是说，这些东西有用吗？有用的，起辅助作用。前提是所谓的简单或复杂的数据方法。你要正确认识，举个例子。大家都知道平均数。平均数有多少种？算数平均，几何平均。它们有什么用？在什么情况下使用什么样的平均值来调查我们的整个模式和整个用户组？你们不知道。第二，平均数最大的问题是我有101个用户，只有1米高，100米高。你认为我们的平均平均有用吗？半毛钱卵用不用。所以这是平均数最大的问题。那是什么意思呢？当我们使用数学方法时，我们必须知道这种方法适用于什么场合，会有什么限制。当然，除了欺骗老板，欺骗老板的方法是可以的。统计相关性：另一个问题是统计相关性。统计学还没有解决这个问题。也就是说，统计学试图用统计相关性来取消真正的相关性。什么意思？比如今天有60个人来听我的吹牛逼。然后外面的天空是晴朗的。我们做市场调查。此时此刻，中国共有2000场比赛，约60人参加。一个工作了十年左右的人在这里吹牛，天空晴朗。统计相关性是什么？也就是说，未来中国大陆将有大约2000场比赛，下午3点多，大约有60人。这样的吹牛活动，天空必须晴朗。你认为这合理吗？胡说八道吧？但这就是统计相关性。也就是说，通过大量的定量数据，我们发现了一种现象A，当A现象发生时，就会出现B现象。我们认为，当现象A发生时，肯定会出现现象B，这就是统计相关性。各位，在工作中，当你通过统计得出两个结论的时候。假如因果关系，你想得不太清楚，用你的直觉去想象A和B到底有没有关系。当然，骗老板，你不在乎。骗老板，你告诉他，你看到了吗，这是100万人的市场调查调查。当60个人参与吹牛时，天空外必须放晴。心里要清楚，不一定是这样。综上所述：熟悉自己的业务：也就是说，当我们使用数据来改进产品的运营时，我们实际上最关心的是我们对这项业务有多了解。我们应该继续使用我们的产品，了解我们的业务。虽然人们不能100%理解，但此时，数据是有用的。例如，在我的最后一家公司，我们有多少个分类，我们有20个分类。但我只喜欢一个分类。每天用的时候，我都会对这个业务有一个认知，但仅限于这个分类。我能把这个想法从一个到另一个推广到20个分类吗？在这个时候，你需要有数据。当你的结论反过来可以用数据验证，每个分类都可以这样。然后你认为你对这个分类业务的认知可以提高到整个产品的业务认知。但这里也会打个问号。我们必须始终保持这样一个过程，不断质疑和求真。因为你只喜欢这个业务，当其他业务与你没有完全相关时，你无法判断。此时数据才有用。数据必须相关：什么是相关性？我们以前做过内容导向，所有的数据都应该围绕用户展开。例如，他听到了这个人的声音。他对这个人发表了评论，他说了一个声音，这个人分享了一个声音。当我们写下这些海量数据时，我们必须带上用户的唯一标志。这样，我们的数据就可以串联起来。当然，当我们欺骗老板的时候除外。给他折线图、曲线图、饼图，告诉他我们每天有多少分享，有多少回流，每天有多少声音在发布。这个宏观的就够了。但是作为一个产品，你要很清楚:如果我现在想导出活跃用户的收听偏好，可以吗？如果我针对某一部分的特定用户群，我能导出他们的共享行为吗？都可以。数据必须是相关的，否则就会变成数据孤岛，效果不大。数据孤岛：再举个例子，我在上一家公司，每天抽样发现最活跃的数据是什么？是黄色信息。当然，每天分享的最大数据是什么？还是黄色信息。这是数据孤岛。当你得出这样的结论时，你能帮助你的产品运营吗？可以帮助的是快速删除操作。剩下的呢？没有用了。不知道是谁发的，也不知道回流从哪里来，这样的数据有用吗？没用。你们要把他串联起来。最后，我们将其定位为一小群经常在我们的产品中发送色情信息并传播大量信息的人，位置定位非常准确。这个时候怎么办？向公安局报告。数据辅助资源分配：在清理了这部分信息后，让我们看看第二部分。什么样的信息分类共享最多？有真人脱口秀节目，最大的是分享和回流。这个结论有什么用？还是你对这个产品的业务了解。在这个产品中，听力最高的是什么？这是一部小说。但真人脱口秀的笑话是分享量和活跃度最高的。这样，你的运营就会有重点，这样你公司的资源就会有重点。我们把人力投入到真人身上，把所有的钱都投入到购买版权上。因为我们只有有限的人力和有限的钱。假如我们用数据孤岛来看数据，听的最多的是有声小说，我们把所有的人力和金钱都投入到购买版权上。对吧，没有错？因为小说一天的收听量超过50%！这个结论没有错，因为它占收听量的一半以上，所以公司应该把所有的人力、物力和精力都投入到这方面。这个结论有错吗？没有错。这是一个数据岛告诉你的，一个简单的结论告诉你。然而，当共享的数据被添加并相互串联时，我们发现娱乐和脱口秀具有很强的社会传播能力。而这种东西，你靠简单的钱买卖，是做不到的。所以把人投到这里。而简单的购买版权，在传统行业已经做了几十年或几百年，简单的钱来处理。此时数据才有用。避免滥用技术：那么，所有的技术在这个时候都起着非常重要的作用，他帮助我们实现了这一点。但是我们应该避免什么呢？滥用技术。比如这个地方说的，我们用什么Google，我们用什么Facebook。那我是技术人员，你是ceo，你有权质疑我吗？你没有权利质疑我。拜托大哥，你懂不懂，我们用的技术和Google一样，一样！Google能读出来，那我们读不出来，那我们在学习。等一等，我们在学习。不是这样的。我允许您仔细存储和操作技术区域，但结果应该能够反馈给业务部门和产品部门。若只存储数据，则无法读取。或者我们需要报告一些你做不到的维度。对不起，别用了。硬件投资没那么重要，我可以出钱，但是你这个部门有什么用呢？既然你用的和Google一样，那我就去Google招个人进来吧？就是这个意思。最后两个，是我昨天加的。人月神话与任天堂。这是我最近几年的一个想法。人月神话：人月神话是一本流行了几年的书，它讲述了一个故事。IBM是一群疯狂的科学家，他们制造了世界上最强大的个人电脑，并计划进入市场。但是他们一次又一次的Delay，一次又一次的Delay，他们失去了市场机会，最后根本没有卖掉。为什么？因为他们都是疯狂的科学家。他们追求最高效的性能，最强大的体验，最强大的功能，不断叠加，不断叠加，最终导致个人电脑无法出来。因此，当我们做数据操作时，我们也应该知道我们有一个初步的知识，我们的产品有一个相当大的用户。我们有很多数据，我们想使用一些非常先进的技术吗？非常先进的技术可以帮助我们解决很多问题，但当hold不能持有时，最好使用一些最原始的方法。对于运营和产品，我们可以妥协的是，我们的报告可以等待看到，甚至等待两天。但是我看不见。别告诉我，你的技术可以实时，五分钟，十分钟。别人做不到，但你做不到，那就是死了，没用。任天堂：那我最近看到的一两本书，与任天堂的发展有关。任天堂是一家非常有趣的公司，他们在生产产品时从未使用过新技术，也从未使用过。为数不多的，一两次新技术的产品都失败了。也就是说，这家公司有一个非常有趣的想法，那就是只使用旧技术制造新产品。始终是利用市场上成熟的技术，公司内部可以生活，做下一阶段，我们的战略发展方向需要做产品。这就是成功。当我现在和别人一起创业时，我的一个非常重要的想法是我们适度地使用一些新技术。主要是用旧技术做一个

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