链路|日常工作中如何使用数据定位异常问题?( 二 )
二、数据出现趋势性下降单日数据波动是最简单的情况,是最容易分析的。如果出现了趋势性下降就比较复杂了。
什么叫趋势性下降?就是连续几个月,每个月都小降一点,但是基本上月月降,半年搞不好就能下降30%,你从单月看降幅不大,但架不住连续下滑。
这种情况,一般来说老板就很着急上火了,都是钱啊。
趋势性下降不会是业务链路的原因,一般来说需要从另一个角度去拆解。
我们还是以简化的电商业务为例,GMV半年下降了20%,很大的降幅。
这个时候就需要去根据营收公式拆解了:
GMV=新用户购买量×新用户客单价+老用户购买量×老用户客单价=新用户注册人数×新用户转化率×(新用户购买总金额/新用户购买人数)+老用户活跃人数×老用户复购率×(老用户购买总金额/老用户购买人数)
从这个公式里面再去看问题是出在哪个部分,然后再去看是增加获客量还是提示获客质量还是激活老用户,以及怎么提高转化率的问题-这就涉及到各种算法推荐模型的优化;
总的来说趋势性的下降如果产生则也意味着重新拉升回来也是缓慢的,但不是束手无策。
趋势性下降的时候一般来说就是找原因和想对策,老板也知道下降了,他就想知道解决方案,所以这个时候的重点就是马上做各种策略把数据拉回来。
三、版本迭代之后数据未达预期最后一个也是最复杂的一个问题——版本迭代之后数据未达预期,这个就是最难定位了,有很多时候我们在设计方案的时候就很难说清楚提升的具体比例会是多少。
究其原因,就是我们在做版本迭代的时候就不一定有依据。有的时候是因为老板说要这么改,有的时候是竞品这么改了所以这么改,有的时候是依据一些模糊的经验和原则。
不管怎么样,设计的时候就是模糊的,结果如何就也是无法预测的。
A/B test测试技术的出现在一定程度上规避了这个问题,在做灰度测试的时候如果数据不行就会代码回滚。
但对于大量的小厂来说没有条件做这个A/B test 测试,所以会出现版本迭代之后未达预期的情况。
这个时候其实非常尴尬,因为新版本已经上线了,但是数据没有提升或者提升非常小。
原则上如果数据没有出现下降就不回滚代码,就在线上使用新版本就行。
最重要的是在做下次版本迭代计划之前,尽可能的使用有数据依据的假设。
小厂的产品经理之所以在很多时候没有一个可靠的方法论就是受限于平台条件,无法使用更好的验证技术。而靠经验这个事情就永远比不上靠技术验证来的快。
四、最后产品经理的主要工作就是发现问题和解决问题,所以一切可以依托和使用的工具和方法都必须用起来,而数据显然是最直观的工具,所以这是首先要用起来的。
当然光有数据不行,数据只是结果的呈现,怎么解释这种结果就依赖于产品经理对业务的理解程度了,所以一个对于业务有着深刻理解的产品经理其实是非常有价值的,大家还是需要多花点时间在业务上。
希望我的分享对你有所启发,谢谢。
本文由 @产品人玄青 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载
题图来自 pexels,基于 CC0 协议
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