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怎样帮助产品经理提高数据处理能力?

9妹 /2019年11月11日 16:41/ 分类:数据运营/阅读:513
数据挖掘是进行数据分析的前提,产品经理在做数据分析的时候,主要的关注点还是要放在产品和用户上。数据分析帮助产品经理进行产品设计和迭代的不断优化的基础,提高产品和用户增长。更多精彩内容,请关注96新媒体...

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  数据挖掘是进行数据分析的前提,产品经理在做数据分析的时候,主要的关注点还是要放在产品和用户上。数据分析帮助产品经理进行产品设计和迭代的不断优化的基础,提高产品和用户增长。更多精彩内容,请关注96新媒体http://www.96weixin.com/

  怎样帮助产品经理提高数据处理能力?

  1.深刻的理解业务逻辑,熟悉数据框架体系

  首先要了解你的业务是做什么的,业务发展的方向,业务的核心指标;

  对核心指标进行拆解,获取的结果能够更加精准的进行产品定位,为后期的运营推广,建立一个精准的模型。

  2. 分析现有的数据指标

  了解现有的各指标运营状况,与同行进行比对,如果有更好的指标,寻找能够提升的空间在哪里;或者通过某一个运营的动作,提高制定的指标,看提升的效果如何。

  制作精准模型的好处在于,了解核心用户,可以针对性的对核心用户进行产品需求的挖掘和调研,更加准备的进行指标的提升。

  3. 不断锻炼数据挖掘的能力

  企业通过长时间的数据挖掘锻炼,能够对企业的数据体系有一个全面的认识,在选择特征时就有更多的空间可以发挥。

  分析数据的5个方法

  1.流量分析

  分析不同获客渠道流量的数量和质量,进而优化投放渠道。可通过分析用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。

  实时监测产品的访问走势,尤其要关心流量异常值。

  2.转化分析

  通过用户转化,用户变现。在我们的产品里面有很多地方需要做转化分析:注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。影响转化率的因素很多,可总结为:渠道流量、用户营销、网站/APP体验。

  3.留存分析

  用户留存是实现产品增长的基。从产品设计的角度出发,找到触发留存的关键行为,帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。

  4.可视化分析

  用户体验,是一个非常抽象的概念,我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化,以热图的形式呈现。借助热图,产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好,检验我们的产品设计或者布局是否合理。

  5.群组分析

  产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户,他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群,观察不同群组用户的行为差异,进而优化产品。

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