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如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品(二)
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二、分析类产品:


1.定义和能力模型:


首先说定义:什么是分析类产品。


可以挖掘数据背后的价值,并通过数据的展示,为使用者提供帮助,即数据产品。


一个数据产品经理的能力模型如下:


数据分析的能力;


商业模型的理解能力;


需求分析和调研的能力;


数据展现的能力,即可视化的能力;


2.数据分析的能力:


在我年轻的时候,在团队中处于打头阵的状态,基本上老大有什么新的产品了,会先派我去做。等我做的把坑趟的差不多了,就交给别人,换下一个产品,所以我真是做过很多产品和页面。后来总结出做分析产品的一个套路来,如下:


首先讲一个数据分析框架,这基本上被我适用于公司很多业务上:



这是一个数据分析师的经典的分析过程。首先,为这个部门收集一些信息,帮助制定关键指标,其次,监测指标完成的好坏,并发现问题,然后,分析影响KPI完成的原因。最后,给出解决方案。


数据产品经理要做的是什么呢?就是把这个框架中的每个过程总结出来,梳理清楚,每一步,都需要哪些数据、哪些指标,怎么展示,用图还是用表,用什么图。然后,再综合开发资源、上线时间等,最终决定产品是什么样。


我以淘宝给卖家做的一个产品为例,来讲解这个过程:这是一个给管理团队和运营团队看的日报:



首先,日常监测:他们选的是访客数、浏览量、实付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务态度评分七个指标;


我们给每个部门做产品时,都需要首先制定核心指标。有很多时候,业务部门自己会提需求,但业务部门只能想到最直接的,很可能他们部门很严重的问题,会漏掉。


从部门价值上来考虑:


资本方给公司的要求是什么?


哪些指标影响了估值?


你目前在分析的这个部门,可以承担哪些影响估值的指标?


哪些其他指标可以为这个指标服务?


从用户行为来考虑:


用户如何来到这个页面/这个流程?


他都进行了哪些操作


都经过了哪些步骤


从哪个环节流失?


整体流程上,用户最关心什么?他的时间?更好的服务?更多的选择?


当然,还有很多维度可以考虑。


这样分析下来,该部门的核心指标就找到了。


对于部门来说,核心指标是比较好找的,可以跟部门老大合计,看他侧重哪方面即可。


对于为管理层做决策来说,就相对难了一些,在国内现在的形势下,可以多了解资本市场的分析逻辑,多了解管理层的现在的关注重点。


因为即使管理人员,做企业时,也是摸着石头过河,也在不断的学习,可能这个阶段学习的是一种商业理论,在另一个阶段学习的是另一种商业理论。所以相关的商业理论要了解,才能给抽象成报表、甚至分析页面。我为此曾经学过很多,balabala的。


发现问题:达成情况、情况好坏;同比、环比、定基比;


继续看这个页面,数据分析方式怎么用到页面设计中。



同比:较上周同期;


环比:较前一日;


定基比:将行业中所有的卖家分层,用和该店类似的卖家的核心数据,来做对比,从而知道自己的优缺点。


定基比中,我见过最好的,是淘宝的产品。我当时在代运营公司,确实卖家就想知道,哪些跟自己差不多的,比自己好一些的卖家,他们的一些核心数据是什么样的,我的数据到底改善空间有多大。


当然作为平台,可以做的更好一点:比如,我们同省市的卖家,大概的数据是多少。像我们去山东谈酒类企业,他们其实就很关注其他山东的酒在网上的受认可程度。太大的品牌,给他们的借鉴意义毕竟小。


当指标和分析方式都比较多的时候,用户看到页面,就会看到很多数据,但是不知道看什么。这时候就要用一些可视化的方式,突出重点。比如,用红色叹号,将下降较多的指标标出来。


分析原因:在产品设计中,通常要把影响指标达成的原因,也列在这个页面上,以供使用者参考。当然影响因素会很多,所以产品经理首先要收集齐全影响因素,然后再把关键的、核心的因素挑出来。

比如某个地区的月初退货率忽然增长,就要收集原因,可能如下:


*管理:


**  当地销售人员刷单,为了达成上月业务目标,月初退货;


**  部门人员,有的比较能干,有的比较弱,导致了整体数据的达成不好;


*  商品:新上的商品质量不过关;


*  促销:邮费政策、价格政策的变动;


*  外部原因:


*  京东做了一场大促,把价格给打下来了;


*  忽然爆发了商品的替代品,原有的优势品类衰退;


*  天气原因:当地下了一场大雨,导致送货速度降低,顾客不满意;


*  广告投放合作方临时变化(可能)


这些原因,哪些可以量化呢?哪些发生的几率比较大,而现在并没有这样的数据可用查看?这些原因,在产品设计中,就可以做成数据下钻的报表,以方便了解详情;



如上图所示,拿红圈圈起来的,就是原因分析这一步在页面上的展示。当你看到一款商品数据有问题时,既可以进入商品温度计,查看商品的每个环节(标题、商品页面设计等)到哪哪里有问题,还可用进入单品分析,查看流量来源等;


解决方案:


一般来说,我们建议数据产品经理做到原因分析这一层,就足够了。因为解决方案没有一定之规,不仅跟公司战略有关,还和业务团队的leader喜好,部门的发展情况有关。如果没有一定的高度,可能做出来的并不是很好用,并且所以一般不建议产品经理直接做到解决方案这一步;


但是,如果能够做到,那么你整个的产品的质量和可用性,都会有较大提升。能够做到解决方案,说明你真的明白你的数据的价值是什么,用来解决什么。


解决方案分以下几类,


直接营销:在会员系统中,在不同的分析页面,配上不同的营销方式。点击可以对相应的用户进行营销;


管控:通过管理制度解决,比如,建立末位淘汰制,将打包能力差的人员淘汰,替换成打包能力强的人员,就可以提升打包时间,这样解决方案就是多一张监督打包人员的表;


预测:以现在这样的速度,预测未来会发生什么,需要做什么补救。这是我当初给仓储提的一个方案。具体忘了。


另外还有一些,是数据出来后,数据产品经理可以去推动的。


通过招聘解决:有一些问题,大家都看得到,为什么没有解决,很大程度是因为没有能做这些事情的人;


通过系统来解决:


将一些人工频繁操作的,做成系统,可以提升效能,节约成本;


用更智能的系统,替代掉原有的人工的模式;比如,首页的转化率比较低,试着将一些坑位变成千人千面,看是否能增加转化率;


通过战略来解决:比如,原有的模式是以采定销,采购人员认为什么好卖,就进什么货,这样的好处是可以压低进货价,坏处是积压库存;如果将整个商业模式改成以销定采,则可以根据市场需求,来确定进货量的多少,从而达到降低库存的目的;


提出解决方案,有一个非常重要的前提,就是找到解决方案的负责部门:


作为内部的分析产品,我们建议以部门为一个单位目标用户群体,比如:市场部、仓储部、客服部、运营部;毕竟,公司把一块业务流程让一个部门负责,本身一般意味着这块流程的独立性,并且说明有人为这块流程负责;


要点一:有人负责,这很重要。我们曾经分析过库存问题,当时已经很严重了,但是公司没有部门对此负责时,推动非常难。


要点二:有一些指标,大家都知道是核心指标,但是没有人负责,也许是因为有更重要的事,也许是因为没有想好如何将该目标拆解下去,分给哪个部门。


如果是前者,就要再找一些数据来,证明是否是核心指标,比如后来我们拿到了京东和聚美的库存周转率,这些数据都和酒仙网有鲜明的对比;


如果是后者,就要看拆分的维度。比如库存问题,是拆给运营部门,还是拆给采购部门,解决的方案是完全不同的。


End.


作者:楠楠 (中国统计网特邀认证作者)


本文为中国统计网原创文章,需要转载请联系中国统计网(小编微信:itongjilove),转载时请注明作者及出处,并保留本文链接。

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