제품 관리자가 꼭 알아야 할 10가지 데이터 분석 방법
인구 감소와 트래픽 배당 감소로 인해 인터넷 산업은 필연적으로 린 운영 방향으로 발전할 것입니다. 많은 인터넷 사용자의 작업에서 데이터 분석이 점점 더 중요해지고 있으며 이는 특히 제품 관리자에게 해당됩니다.
이 글에서는 제품 관리자에게 데이터 분석의 기본 아이디어를 소개하고, 이를 바탕으로 공통적인 2가지 방법과 7가지 활용 방법을 도출해 내어 모두가 데이터 분석을 실무에 적용하는데 도움이 되기를 바랍니다.
1. 데이터 분석의 기본 아이디어 데이터 분석은 사고의 출발점인 비즈니스 시나리오에서 시작하여 비즈니스 결정으로 끝나야 합니다.
기본 아이디어는 먼저 비즈니스 의미를 발굴하고, 분석 계획을 수립하고, 분석 계획에서 필요한 데이터를 분리한 다음, 데이터 분석 방법을 기반으로 비즈니스 통찰력을 다듬고 최종적으로 비즈니스를 만들어내는 5단계로 구성됩니다. 결정.
다음으로 사례를 통해 이러한 5단계를 구체적으로 설명하겠습니다. 국내 P2P 대출 웹사이트의 경우 마케팅 부서가 최근 내부 동료를 대상으로 웹페이지 트래픽을 유치하기 위해 Baidu 및 hao123에 광고를 계속하고 있습니다. Google의 SEM을 사용해 보는 것이 좋습니다. 또한 심층적인 광고를 위해 Kingsoft Network Alliance에 가입할지 여부도 평가해야 합니다. 이 다중 채널 제공 시나리오에서 제품 관리자는 어떻게 심층적인 결정을 내려야 합니까? 1. 비즈니스적 시사점 발견
먼저 마케팅 부서가 최적화하고자 하는 것이 무엇인지 이해하고 이를 측정하기 위한 핵심 KPI로 활용해야 합니다. 채널 효과를 평가하는 데 가장 중요한 것은 비즈니스 전환입니다. P2P 웹사이트의 경우 '사용자 수'보다 '대출 시작'이 훨씬 더 중요합니다.
따라서 Google 채널이든 Kingsoft 채널이든 전환율을 높이기 위해서는 다양한 사용자 그룹에 따라 해당 사용자의 랜딩 페이지를 최적화해야 합니다.
2. 분석 계획 개발
'대출 시작'을 핵심 전환 지점으로 사용하고, 트래픽 테스트에 특정 예산을 할당하고, 등록 수와 ROI 효과를 관찰 및 비교합니다. 이 부분의 후속 가치를 사용자에게 계속해서 관찰할 수 있습니다.
3. 쿼리 데이터 분할
각 채널의 트래픽 추적, 방문 페이지 체류 시간, 방문 페이지 이탈률, 웹사이트 액세스 깊이 및 주문 유형 데이터를 기반으로 사용자를 그룹화합니다.
4. 비즈니스 통찰력 구체화
다양한 채널에서 광고할 때는 KPI의 변화를 기반으로 비즈니스 의미를 추론해야 합니다. 예를 들어 구글 채널이 효과적이지 않다면 구글의 트래픽 대부분이 해외에서 발생하기 때문에 전환율이 낮을 수 있다. Kingsoft Network Alliance에는 다양한 표시 위치가 있으며 다양한 위치의 효과를 지속적으로 모니터링하고 최종 판단을 내리는 것이 필요합니다.
5. 비즈니스 결정을 내립니다.
마지막으로 데이터 통찰력을 바탕으로 채널 배치 결정을 내립니다. 예를 들어 Google 채널 출시를 중단하고 평가를 위해 Kingsoft Network Alliance에 대한 후속 조치를 계속 진행하며 랜딩 페이지는 데이터 지표를 기반으로 지속적으로 최적화되어야 합니다.
2. 일반적인 데이터 분석 방법 (1) 내부 및 외부 요인 분해 방법 내부 및 외부 요인 분해 방법은 문제를 내부 요인, 외부 요인, 제어 가능 및 통제 불가능, 그리고 그런 다음 단계별로 진행하여 모든 문제를 해결하세요.
사회 채용 사이트는 일반적으로 구직자와 기업으로 구분됩니다. 기업에 비용을 청구하는 방법 중 하나는 채용 광고 공간을 구매하는 것입니다. 사업부 관계자는 지난 6개월간 '게시된 일자리' 수가 서서히 감소하고 있는 것으로 나타났다.
이런 데이터 저하 문제에 대해 제품 관리자 입장에서 어떻게 해체할 수 있을까요?
내부 요인과 외부 요인 분해 방법을 바탕으로 분석한 내용은 다음과 같다.
1. 내부 통제 요인
최근 제품 출시 업데이트, 시장 출시 변화 채널, 제품 고정성, 신규 및 기존 사용자 유지 문제 및 핵심 목표 전환
2. 외부 제어 가능 요인
시장 경쟁자의 최근 행동, 사용자 습관 변화 및 시간이 지남에 따라 채용 요구;
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3. 내부 통제할 수 없는 요인
제품 전략(모바일/PC), 전반적인 회사 전략, 회사 고객 그룹 포지셔닝(예: 의료 업계 채용),
4. 통제할 수 없는 외부 요인
인터넷 채용 업계 동향, 전반적인 경제 상황, 계절적 변화,
(2) DOSSDOSS는 특정 문제에서 전체 영향으로 분할하여 단일 솔루션에서 확장 가능한 솔루션으로의 길을 찾으세요.
온라인 교육 플랫폼에서는 무료 강좌 동영상을 제공하고 유료 멤버십을 판매하여 유료 회원에게 더욱 고급 강좌 콘텐츠를 제공합니다. 무료 C++ 과정을 계속 시청하는 사용자 그룹에게 일련의 유료 컴퓨터 기술 과정을 푸시하려는 경우 제품 관리자가 분석을 어떻게 지원해야 합니까? DOSS 아이디어에 따르면 다음과 같이 분류됩니다.
1. 구체적인 질문
특정 고객 그룹이 강좌를 구매하도록 도울 수 있는지 예측합니다.
2. 종합
먼저 이 집단의 무료 강좌 이용을 바탕으로 데이터 분석을 실시한 후, 컴퓨터 외에 전반적인 영향 등을 확장합니다. 다른 유형의 코스에도 주의를 기울입니다.
3. 단일 답변
이 사용자 그룹을 모델로 삼고 해당 모델이 최종 전환에 미치는 영향을 모니터링합니다.
4. 확장
나중에 특정 행동 궤적 및 특성을 준수하는 모델 행동을 위한 확장 솔루션이 출시될 예정이며, 과정 추천 모델이 제품 디자인에 추가될 것입니다.
3. 데이터 분석의 적용 방법 기본 분석 아이디어에 따르면, 일반적인 데이터 분석 방법은 7가지가 있습니다. (1) 세로 그룹화 세로 그룹화는 특정 최적화 및 분석을 위해 특정 행동을 충족하는 사용자를 집계하는 것입니다.
예를 들어 가입 전환율을 고려할 때 모바일과 웹, 미국 사용자와 중국 사용자 등 다양한 시나리오를 구분할 필요가 있습니다. 이러한 방식으로 채널 전략과 운영 전략을 목표 방식으로 최적화할 수 있습니다. (2) 추세 차원
트렌드 차트를 구축하면 시장, 사용자의 기본 성과 또는 제품 특성을 빠르게 이해할 수 있으며, 지표를 다양한 차원에 따라 나누어 최적화 지점을 찾을 수도 있습니다. (3) 퍼널 인사이트는 퍼널 분석을 통해 처음부터 끝까지 사용자의 경로를 복원하고 각 전환 노드의 전환 데이터를 분석할 수 있습니다.
모두 인터넷 상품, 데이터 분석 모두 퍼널과 분리될 수 없습니다. 등록 전환 퍼널이든 전자상거래 주문 퍼널이든 주의해야 할 두 가지 사항이 있습니다. 첫 번째는 어느 단계에서 손실이 가장 많이 발생하는지에 주목하는 것이고, 두 번째는 패한 사람들의 행동에 주목하는 것이다.
손실이 큰 노드를 효과적으로 찾으려면 등록 프로세스의 모든 단계에 주의를 기울이세요.
(4) 행동 궤적
행동 궤적은 모든 사용자 행동의 복원입니다. PV, UV 등의 데이터만으로는 사용자가 제품을 어떻게 사용하는지 완전히 이해할 수 없습니다. 사용자의 행동 궤적을 이해하면 운영팀이 특정 사용자 경험에 주의를 기울이고 특정 문제를 발견하며 사용자 사용 습관을 기반으로 제품을 설계하고 콘텐츠를 제공하는 데 도움이 됩니다. (5) 유지 분석 유지는 행동 또는 행동 그룹과 재방문 간의 관계를 이해하는 것입니다. .기존 사용자를 유지하는 데 드는 비용은 신규 사용자를 확보하는 것보다 훨씬 낮으므로 분석에서의 유지는 매우 중요한 지표 중 하나입니다.
마케팅팀은 전체 사용자 유지에 주의를 기울이는 것 외에도 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 또한 채널을 통해 확보한 사용자의 유지율이나 다양한 유형의 콘텐츠에 매료된 등록 사용자의 재방문율에 중점을 두어 각 새로운 기능이 사용자의 재방문에 미치는 영향 등에 주목합니다. (6) A/B 테스트 A/B 테스트는 다양한 제품 디자인/알고리즘이 결과에 미치는 영향을 비교하는 것입니다.
A/B 테스트는 제품 출시 과정에서 제품 효과를 테스트하는 데 자주 사용되며, 시장에서는 A/B 테스트를 사용하여 다양한 창의적인 아이디어를 테스트할 수 있습니다.
A/B 테스트를 수행하려면 두 가지 필수 요소가 있습니다.
1. 테스트를 위한 충분한 시간
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상품 트래픽이 충분하지 않은 경우에는 A/B 테스트를 통해 통계적인 결과를 얻기가 어렵습니다. LinkedIn만큼 큰 회사는 매일 동시에 수천 개의 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. 따라서 A/B 테스트는 회사의 데이터가 클수록 더 정확하고 통계 결과를 더 빨리 얻을 수 있는 경우가 많습니다.
(7) 최적화 모델링 비즈니스 목표가 다양한 행동, 인물 사진 및 기타 정보와 관련된 경우 일반적으로 데이터 마이닝 방법을 사용하여 비즈니스 결과를 모델링하고 예측합니다.
예를 들어 SaaS 회사로서 고객의 지불 의향을 예측하고 판단해야 할 때 사용자 행동 데이터, 회사 정보, 사용자 초상화 및 기타 데이터를 기반으로 지불 온도 모델을 구축할 수 있습니다. 좀 더 과학적인 방식으로 몇 가지 조합과 가중치를 사용하면 사용자가 어떤 행동을 만족하는지 알게 되면 지불 가능성이 높아집니다.
위의 데이터 분석 방법론은 단순히 이론을 익히는 것만으로는 충분하지 않습니다. 제품 관리자는 이러한 방법론을 일상적인 데이터 분석 작업에 적용하고 철저하게 통합해야 합니다. 동시에 우수한 데이터 분석 도구를 사용하여 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻고 데이터를 더 잘 활용하며 전반적인 성장을 달성하는 방법을 배우십시오.