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2.2 值得思考的“终极问题”

《产品经理数据修炼30问》本书立足于国内互联网行业,面向全体产品经理,结合作者5余年从事数据产品经理的工作经验,围绕日常数据工作的4个维度(产品数据、数据产品、数据运营、数据技能)提出并讨论30个常见却又值得玩味的问题。本节为大家介绍值得思考的“终极问题”。

作者:R.D.来源:电子工业出版社|2019-01-04 15:25

2.2 值得思考的“终极问题”

通常说哲学有三大终极问题,分别是:

我是谁?

我从哪里来?

我将到哪里去?

实际上,经常与这三大终极问题打交道的未必只有哲学家,任何身份、任何职业的人都有机会这样提问,比如保安和产品经理(如图2-2 所示)。


这种提问模式向我们提供了一种结构化的引导——无论是产品中已经建立的指标,还是未来将要建立的新指标,我们都可以思考并明确每个数据指标的这三个问题。问题一,这个数据是什么?

首先需要我们清楚地知道数据指标的名称是什么,尽可能记住名称中的每一个字,因为产品中可能会存在两个名称非常相近,但含义差别巨大的指标。例如,互联网金融产品中有“日资金端增量”和“日资产端增量”两个指标,分别代表着完全不同的两种业务[1],假设二者被弄混,相关的数据分析可谓“差之毫厘,谬以千里”。

其次我们还要关注指标的数值规模和显著的周期变化规律,对已经存在的核心指标做到熟知,对将要建立的指标做到预判。

读一读

在笔者实习初期,业务导师要求笔者背诵产品的几个核心数据指标的大致数值和周期变化规律,比如日登录用户数、日活跃用户数分别约为3 500 万、1 500 万,呈现的周期性规律如节假日水平高于周末水平约45%等。通过熟知这些内容,笔者建立了初步的数据敏感度,在后续工作中能够随时判断数据是否有异常,以及产品各功能的健康状况。

问题二,这个数据是怎样得到的?

这一问题可以分为两层:第一层,指标中的数据是从哪里来的;第二层,指标的时间粒度与口径是怎样定义的。第二层内容我们已在上一节进行了较为详细的讨论,这里重点讨论第一层。

通常而言,产品的数据主要来自服务器端日志和客户端的数据上报,有的也会辅以用户研究,通过人工的方式进行收集。还有其他可能的来源吗?当然有。人工智能系统可以通过机器学习和爬虫来获得数据;对于硬件产品,数据也可以来自传感器。一个数据指标可以只有单一的数据来源,也可以混合自多个不同的数据来源。

“日登录用户数”这个指标统计的是当天在产品中成功进行了身份验证的账号数,除纯本地产品[1]外,身份验证的过程与结果在服务器端均有记录,这些记录便是统计日登录用户数的单一来源。

再考虑“日活跃用户数”这个指标,假设用户要于统计时间内在功能A、功能B、功能C 中发生至少3 次主动操作才算活跃,那么计算日活跃用户数的原始数据至少是功能A、功能B、功能C 这三个功能的操作记录。根据各功能的情况,操作记录可能来自服务器,也可能来自客户端。无论如何,这里的日活跃用户数必须依靠多个数据来源才可以得到。

如上文提到的,数据上报是目前最普遍的数据采集方式,有关内容我们将在第10问和第18 问中探讨。

问题三,这个数据到哪里去了?

说数据到哪里去了是非常抽象的,我们可以将数据到哪里去了具体分解为“数据会在哪里呈现”,以及“数据被拿去做什么了”两个问题。

数据指标计算出来总是要给人看的。如果数据指标仅用于产品团队或者企业内部参考决策,那么数据指标最有可能会呈现在以下几个地方。

数据报表平台。

数据或战略性报告,如日报、周报、月报。

企业财报。

当然,决策人员也可能会选择把可观的数据公开给产品用户(包括潜在用户),或是竞争对手,用来向他们传达诸如“这个产品很出色,用它是明智的,还没有使用的话,你可要落伍了!”以及“我们的产品很强势,与我们竞争将是吃力不讨好的!”此类信息。与其说这是数据的呈现,倒不如说这是用数据为产品做宣传。以下是数据的几种常见用途,看看你都遇到过哪些。

媒体宣传。

解答疑问。来自用户、老板、股东及团队内部的各种评估性问题,数据可以解答。

精准营销。通过数据计算,定位具体用户的偏好,向其做个性化营销。

内容推荐。这与精准营销类似,根据用户的个性化需求和场景,在产品中为用户呈现有针对性的内容。

产品决策。将数据与行业现状、公司经营目标等结合,为接下来的产品发展方向制定计划。

至此,我们已经就如何深刻理解产品中的核心数据指标做了讨论。熟悉产品的数据指标,清楚知道如何回答每个指标的三个“终极问题”是产品经理数据修炼的基本功。


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