該做產品數據分析了嗎?五個判斷點當參考

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文/悠識用戶體驗數據分析

作者目前在悠識數位擔任數據分析師,執行產品數據分析、數據追蹤規劃、關鍵指標設計與數據分析教育訓練…等產品數據分析相關服務,協助銀行、超商、汽車、品牌電商等客戶,做網站與 APP 產品數據分析,優化產品。

上篇文章「產品數據營運,你的公司在哪個階段」談到企業數位產品與數據分析的四個不同發展階段,如果您的公司正處在第二與第三個階段,並且正開始考慮要不要做產品數據分析,那麼今天這篇文章提供您五個判斷點來協助判斷自己的公司該不該做產品數據分析。

一、產品大部分明顯的問題解決了沒有

產品數據分析的目標之一是找出問題,但如果自己的產品不用做數據分析就能發現不少明顯問題還沒有解決,那麼可能不該考慮做產品數據分析。資源有限,投入做數據分析也需要資源,如果明顯的問題沒解決,投入做數據分析也只是產生更多的問題,不如先把資源專注用在解決明顯的問題,之後再來考慮。

會有產品有明顯問題不去解決,還想去做產品數據分析的公司嗎?還是會有,而且不算少,因為每家公司可能多少都有一些盲區讓自己看不見明顯的問題。所以遇到想做產品數據分析的客戶,會先為客戶從其他角度,例如設計、商業或用戶的角度,初步做分析,盤點看看目前明顯的問題有哪些,與客戶討論後再進一步評估做產品數據分析對客戶的效益。

通常,有明顯問題的話,會建議先不要做產品數據分析,先解決明顯問題。當大部分明顯問題都著手解決,或把明顯問題解決差不多的時候,再來考慮用產品數據分析的方法挖掘問題。當然,有些客戶想早點開始,想從階段二快速跳到階段三,不僅用數據找問題,還想用數據評估成效,那就有做產品數據分析的必要。

二、數據有沒有到一定量

小數據也能做分析,但不是所有小數據都能分析出想分析的問題,有些問題,還是需要有基本的數據量。如果要給一個數字的話,根據個人經驗,低於每日 1000 活躍用戶數(Daily Active Users:DAU),能分析的問題比較有限,尤其是數據還沒有清洗整理之前,數據一清洗整理下去數字就會更小,分析就會更受限。

每日 5000 活躍用戶數就已經是一個很好分析的數字,比較容易用市面上的數據分析工具去做分析,如果您家產品的DAU有超過 5000,而且以前沒認真做產品數據分析的話,就很適合開始做做看。PS. 上述的數字 1000 or 5000 都是個人專案經驗,僅供參考。

當然,非常小的活躍用戶數也可以分析,例如不到 100,只是看到這個數字,會建議先看看有沒有比做數據分析還要更重要的事,例如把資源放在用戶增長,可能效益會更大,或是專注在用戶訪談,了解用戶痛點,多做幾個能解決痛點的功能把用戶數拉起來,讓用戶數有一定量並且夠穩定的時候,再做產品數據分析會比較適合。

三、是否想做產品改版,但不是很確定產品改版方向

做產品一開始可能沒有數據或是不用數據,心裡就已經有想法想要新增什麼功能或是怎麼改版,但是過一段時間之後,不開始使用數據的話會對改版方向越來越不確定,更因為沒有改版前看數據的習慣,或是不曉得要看哪些數據,有時候在資訊不足的狀況下很難判斷產品該怎麼改版。

數據可以讓我們了解產品現狀,例如哪些功能最多人使用,哪些功能最少人使用,哪些功能被哪些用戶使用,是活躍度低的用戶還是活躍度高的用戶在使用?這些問題不僅幫我們了解產品的狀況,也能幫助了解該怎麼改版,例如上述的問題如果有做分析的話,可以當作應該繼續優化功能或是移除功能的參考,就算要移除也能有數據當背書,真的要移除也能知道多少用戶會被影響。所以如果有產品改版需求的話,非常建議在改版之前能做一次數據分析,了解產品的現狀,對改版設計會有很好的幫助,特別是要投入大量資源時間之前。

四、是否想仔細用數據衡量網站/ APP 成效

有不少企業找設計公司改版產品設計之後,不管是改版網站還是 APP,沒有很仔細用數據去衡量改版前後的差異,可能只用感覺的方式去感覺是否有成效,認為介面看起來比較美觀或是有現代感就覺得比較好,用感覺去評估很有機會評估錯誤,用數據去衡量才會確實知道有沒有成效,說不定還會從數據中發現改版之後反而表現倒退了。

現在要用數據衡量改版成效變得比較簡單,所以不用數據去衡量真的很可惜,數據分析工具安裝上去之後,有定期收集數據,看出改版差異不是困難的事,例如看轉換率、留存率、活躍用戶數,用幾個關鍵的基礎數據就能判斷新改版的產品是否真正有效。如果有投入很大的資源找設計公司改版,非常建議現在就開始用數據去衡量產品改版成效。

除了衡量產品改版成效之外,如果有花大量資源在行銷上,也建議要做數據分析,多數的公司有用數字衡量行銷成效,因為請廣告代操最後一定會得到一份成果報告書,但很可惜有時候廣告代操給你的報告書只衡量轉換流程的一半,只衡量多少流量被拉進產品,流量進來之後在產品內的表現卻沒有用數據衡量,例如流量進來之後為什麼新用戶會流失?在哪邊流失?何時流失?什麼問題造成流失?怎麼改善流失?產品內可能有好幾個會造成流量流失的大洞,有時候沒有去做產品數據分析就不容易發現。只要產品內讓流量流失的洞一直存在,每次行銷拉進來的流量一直在產品內不斷流失,投資在行銷上的預算多數會被浪費掉,就會非常可惜。

五、是否真的想認真做用戶成長

用戶成長的核心脫離不了不斷測試,因為要透過測試找出成長策略跟方法,而測試一定會要求去衡量數據,就算是數據很小也要開始衡量,因為這樣才會知道不同的用戶成長手法,到底有沒有效,要檢討方法也才有數據當依據,改善之後也才有數據當證明。

測試不只要衡量最後的轉換結果,也要衡量每一個跟用戶成長相關的環節,才比較容易能判斷問題出在哪裡。所以真的很想要做用戶成長的話,數據分析是必須要的,早點開始會比較好。

最後,總結前面五點,如果產品大部分明顯的問題都解決了(或是找到了),想挖掘比較不明顯的問題,那麼就該做產品數據分析。如果數據有到一定量,也建議做數據分析,因為有一定的量就比較容易從市面上的數據分析工具看出問題。如果有投入大量資源做產品改版,建議先做一次產品數據分析了解現狀。如果想分析自己花的錢在產品改版或行銷上的成效,並且找出問題,那麼不能只是做行銷成效分析,也該好好定期做產品數據分析。如果想做用戶成長,那更不用討論,因為一定要做。

以上五個判斷點提供給您參考,看看自己的公司是否該開始做產品數據分析,只要五個判斷點其中一個有符合狀況,建議早點開始,早點開始才不會吃虧。如果不知道怎麼開始,可以去問問有同行做產品數據分析的公司,或是找有做產品數據分析的設計顧問公司幫忙也是一個好選項。最後的最後,要老王賣瓜一下,如果您要做產品數據分析專案但不知道要找誰,歡迎來找悠識 =)

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悠識用戶體驗數據分析

悠識數位 http://userxper.com/ 以用戶體驗為核心理念,專注在策略發展、用戶研究、資訊架構規劃、教育訓練,與企業創新服務。採用質性量化研究並重,靈活組合,包括:入戶脈絡深訪、場域田野調查、易用性測試,到數據分析,行為追蹤…等,以期為企業客戶分析診斷商業情境,並洞察客戶旅程中的價值需求與問題。

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