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大连网站建设费用多少:数据与产品设计的关系
两年前,当我开始制作产品时,当我需要进行数据分析时,我总是感到困惑,我不知道如何开始。我想做得好,我真的想做得好,但我真的不知道该怎么办。经过两年大型和小型项目的不断磨炼,摸索,尝试,撞墙,恢复磁盘,然后再次尝试,我们终于可以根据数据分析的结果做出成功的产品设计,最后展现出良好的效果结果。现在,每天去公司的第一件事就是查看数据。我知道昨天每个平台的流量,每个页面的转换以及每个类别的每个目的地的销售情况。从数据中发现问题,进行进一步分析,并及时进行调整和优化。
我一直在网上搜索有关数据如何指导产品设计的文章。我从未发现任何含金量的东西。因此,我决定自己写一篇文章并分享我认为有价值的东西,并且可以在实战中快速使用。 :
以“手机淘宝”应用为例,打开淘宝应用并选择阿里旅行:
由于我一直在做旅游产品,我仍然使用旅行应用程序作为案例。通过观察应用程序,影响数据的因素可归纳如下:
好的,我来解释一下:
为了方便每个人,首先列出了这些因素。在实际工作中,当您遇到数据问题时,您可以自然地想到是什么因素造成的,然后查询和分析相应的数据,找出具体原因。
3.电子商务产品一般针对GMV(不说为什么它不是用户体验,电子商务和其他产品在这一点上真的不同)。
4.大中型公司通常拥有自己的数据平台和相应的数据团队。每天早上查看数据也是产品经理的日常工作。对于小公司,建议自学SQL并查询数据库中的数据。事实上,我去网上学习SQL,因为它更方便。首先查看数据平台上的数据,查找异常,并查询SQL以获取更详细的数据。您无需为数据团队打扰,因为每个人都有大量工作,检查效率更高。
5.每天需要分析的数据纬度是:页面转换;商家/商品;用户纬度;市场环境;渠道推广;客户投诉纬度;金融纬度
7,建议看“谁说菜鸟不会进行数据分析”,这是对数据分析的介绍。
大连网站建设费用多少案例分析
案例1:产品的第一个版本推出后,发现主页转换率极低,只有25个?需要紧急提高主页的转换率。
思考过程:首先查询主页上每个条目的向下转换率。发现数据集中在主页上的“搜索”模块中,而其他模块(例如“推荐销售低价产品”)具有非常低的点击率。在分析我们的产品业务的基础上,我们的产品位于旅游链的中下游。当用户进入我们的界面时,基本上已经选择了目的地。
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然后他们主要使用搜索找到他们想要的目的地,然后过滤他们感兴趣的旅游商品。“热销的低价产品推荐”只是一个目的地,产品不一定是兴趣的用户。它击中用户需求的可能性很小,因此点击率极低。
??解:
更多热门目的地已添加到主页,并且设计了一个非常低成本的“操作管理后端”来手动配置目标。
删除了“热销低价商品推荐”模块并添加了“主题游”作为尝试
后评估:最终主页转换率增加到68?措施1将转换率提高了大约25?每两周检查一次所有目的地的点击数据,将目的地点击率降低到更近的热门目的地未来,反复更换,最后达到更高的点击率。 );测量2使转换增加约10?测量3增加转换约8?r
案例2:发现某个频道带来的流量转换率非常高。从收到的流量到订单付款,转换率可以是10左右,我们的一般转换率只有2?3?r
思考过程:分析该频道的流量质量,发现它与其他频道没有太大差别。普通用户对旅游业有需求,各自的产品类型差别不大。然后水平比较所有频道的流量,转换率,设计,位置和用户需求。主要原因是该通道入口的“设计”与其他通道不同。此设计形式带来的转换率明显高于其他设计形式。
解决方案:根据实际情况将此设计移植到其他渠道
案例3:当参与独立应用程序时,我发现某项功能具有较高的点击率(90?但使用率不高(60?
思考过程:查询与之相关的数据,从门户进入的用户流量分布在哪里,然后在用户进入后发现用户专注于新手指南,反复查看新手指南(滑动操作数据)是UV 4 Double),停留的持续时间可以超过20秒,并且发现用户的注意力集中在新手指南上。
解决方大连网站建设费用多少案:在新手启动的最后一页,添加“使用功能”按钮
后评估:此功能的使用从60?80增加?
案例4:公司的战略部门愿意配合我们的交通管制
思考过程:攻略每天有超过100,000个紫外线。如果我们可以为我们提供商品流量,它肯定会促进我们产品的销售。我们的平台(Web端)每天只有6000 UV。如果有一个100,000级别的流量门户,我们产品销售的帮助必须很大。然后考虑数据下游越多,它就越准确,转换率就越高。
后评估:经过一周的在线评估,每周只有一个订单,远远低于预期的一天至少5个订单。后来,在与攻略的产品经理进行沟通和分析后,主要原因是攻略的用户主要是旅行前15天到两个月的用户,属于旅行前的计划阶段。选择攻略选择在哪里玩,以及去哪里。我还没决定玩,我怎么能在这个时候买旅行用品?而且我们的用户一般都集中在旅行前三天到七天,用户已确定目的地,已预订机票酒店。将在我们的地方提前3~7天,出境WiFi,包车,导游翻译...
最后,数据分析需要不断的实践和成功,而成功的基础是经验教训的失败。在此过程中,除了学习产品设计和数据分析方法外,了解业务,让自己沉浸在业务中,成为自己业务的骨灰用户,了解业务的各个方面更为重要。产品经理必须比团队更好。业务中的任何人都更了解业务!这将成功实现产品设计。