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产品增长力(9):数据之上的运营和优化

查看: 491| 评论: 0| 发布者: 周朝

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简介:在数据的帮助下,从源头问题开始,到问题的拆解,最终就得出了业务目标;接下来,目标与现状之间的比较,就产生了对于现状的评价;由评价的结果,就会产生优化方案,并且对于未来会有一个新的预期,也就是我们会针对 ...

在数据的帮助下,从源头问题开始,到问题的拆解,最终就得出了业务目标;接下来,目标与现状之间的比较,就产生了对于现状的评价;由评价的结果,就会产生优化方案,并且对于未来会有一个新的预期,也就是我们会针对改变后的产品或业务,及其未来的发展进行预测;最后,这种预测又会变为新的目标。如此循环往复地进行下去。


而在这个循环中的每个阶段,都会不同程度地用到关键问题网、数据原型以及核心数据三部分重要内容。

1、评价现有业务


评价业务是运营的重要工作内容之一,也是做数据分析的第一大任务。后续的一切问题剖析、提出优化方案等等工作,都要依赖这一步的评价结果。甚至可以说,后续的工作都可以看作是评价过程的一个子过程而已。

关键问题网中的内容,为我们提供了评价业务最重要的一项信息:业务目标。之后,在数据原型工具当中,为我们提供了更多的评价维度。业务和产品,在这些细分的维度上,可能有各自不同的表现。都汇总到了关键问题的层面时,可能已经相互抵消,很难察觉了。

2、优化方案


对业务的现状有所认知之后,紧接着就会发现现实与目标之间的差距,并产生优化方案。优化方案的详细程度,很大程度上依赖于我们对现状认知的详细程度。也就是说,虽然在总体上我们仍然使用关键问题网这个工具来统领整体的分析思路,但最终这项分析结论和优化方案的可操作性,取决于数据原型的设计。

但不得不说的真实情况是,数据原型自身无法决定能够细化到什么程度,这还依赖于核心数据的设计。特别是那些由我们的产品自己产生的、无从校验的数据,比如用户在产品中访问各个页面的流量数据。而如果是支付或者交易等数据,我们还有可能通过与支付通道或者供应商对账,来完成数据的检验,甚至补全工作。但除非我们在这方面搭建完善,否则直到我们能把它修改完善之前,这一部分的数据分析都将会是空白,并且无法与其他数据关联起来。

3、预测与修正目标


我们提出优化方案的同时,其实已经隐含着对于未来有一个预测,那就是根据提出的优化方案执行,在未来的某个确定的时间点,我们就能够完成业务目标。这种预测的提出,以及对预测结果的信心,都来源于对过去相当长时间内的数据进行统计,以此对未来的短期情况进行预测。这种预测方式明显依赖于两方面:环境稳定与产品自身稳定。

而目标本身,是隐含着实现途径的。这就类似于我们在现状与目标这两点之间连一条线段。对目标的修正,更多是从路径上发现了问题,发现路径不会再引导我们到达预期目标了,所以才要改。通过这样的目标改变,我们也就自然地得到了一条新的实现路径。

不断寻找路径上的偏差,并不断寻找那个可以引导我们回到正确方向的新目标点,如此循环往复,这就是运营工作要解决的问题。

更多详细内容,欢迎阅读《产品增长力:数据驱动的产品设计、运营和优化》!

产品增长力(9):数据之上的运营和优化

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