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产品数据分析(一):怎样解读出深层次信息?

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一、数据分析的层级
产品数据分析常陷入只描述数据而不分析的问题。有效的数据分析应深入探究四个层级的问题:1) 发生了什么?2) 为什么会这样?3) 是产品的哪个部分导致了问题?4) 我们该怎么办?这种层级思维是核心,有助于快速、准确找到并解决产品问题。文章主要讨论前两个层级:发生了什么以及为什么会这样(用户层面)。
二、从数据中找问题
在数据分析中,首先要识别问题,不论是数据异常偏高或偏低。解决“发生了什么”的问题可以通过观察单个指标,如低留存率可能意味着用户粘性问题。进一步分析“为什么会这样”需要多个指标的组合,以发现问题根源。
通过双维度数据矩阵,如点击率与留存率的组合,可以更丰富地了解用户使用场景。例如,低点击率和高留存率可能表明产品迭代较多,但还需分析用户真实需求。高点击率和高留存率可能表明某功能频繁使用,但可能需要改进以便直接访问。低留存率和高点击分散度可能意味着用户未找到所需功能。左上角的情况,用户集中点击但留存率低,可能表示单个功能未满足用户需求。
最后,组合不同维度的数据可以增强从数据中解读信息的能力,助力分析人员超越描述数据,达到数据分析的及格水平。
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