Aplicación del modelo de análisis de datos de productos en la práctica
Este artículo se divide en dos partes. La primera parte presenta los dos modelos de análisis más básicos en el análisis de datos de productos; la segunda parte utiliza casos para hablar sobre los puntos clave a los que se debe prestar atención en estos modelos. en combate real. Modelo 1: modelo de embudo
El primer modelo que queremos presentar es el modelo de embudo. El modelo de embudo se originó por primera vez a partir de las actividades comerciales de marketing de las industrias tradicionales y evolucionó a partir de él. métodos de análisis de datos. ¿Qué es el marco del modelo de embudo?
Su principal marco modelo es: detectando el punto de inicio del proceso objetivo (entrada del usuario) hasta la finalización final de la acción objetivo. La cantidad de usuarios y la retención de cada nodo experimentado aquí se utilizan para evaluar la calidad de cada nodo y encontrar el nodo que más necesita optimización. Se puede decir que el modelo de embudo es un modelo de análisis importante para el comportamiento del usuario y la tasa de conversión del usuario en cada etapa desde el punto de partida hasta el punto final. Casos prácticos
Antes de esto, tenemos que decir una premisa: todos los modelos de embudo deben establecerse en función del proceso principal del producto. Sólo así la cantidad de datos puede tener una muestra lo suficientemente grande.
Veamos un conjunto de datos de embudo de proceso de comercio electrónico desde el ingreso al sitio web hasta la compra, como se muestra en la siguiente figura:
Figura 1. Embudo de datos del proceso de compra
En el primer paso, debemos aclarar nuestro objetivo: analizar la tasa de conversión de los usuarios desde que ingresan al sitio web hasta la conversión final y la compra, y finalmente encontrar la pérdida en este camino El enlace con más usuarios.
Basándonos en este objetivo, podemos ver intuitivamente en el ejemplo anterior que la tasa de conversión de los usuarios desde la página de inicio a la página de detalles del producto es la más baja en comparación con otros enlaces.
Entonces, ¿hemos terminado de analizar esto? ¿Ha encontrado el quid de su producto? Evidentemente, la respuesta es no.
Cuando se trata de la tasa de conversión del modelo de embudo, hay dos cuestiones prácticas a las que se debe prestar atención: 1. ¿Cómo ve los datos más importantes?
No podemos decir que la tasa de conversión de un determinado enlace sea la más baja, entonces debe haber un problema con un determinado enlace. Por ejemplo, en el ejemplo anterior, cuando los visitantes navegan por el producto, la tasa de conversión. del 90% es todo el más alto entre los enlaces.
Pero ¿qué significa esto? Suponiendo que la tasa de conversión de este enlace el mes pasado fuera del 100%, este se ha convertido en el mayor problema para el producto en este momento. Además, si lo compara con la misma industria, encontrará que la tasa de conversión promedio para productos similares en la misma industria es del 95%, lo que aún demuestra que la situación actual no es lo suficientemente buena.
En otras palabras, después de obtener los datos, debemos analizarlos de acuerdo con ciertas dimensiones comparativas antes de que los resultados del análisis sean significativos.
En resumen, una vez completado el establecimiento del modelo de embudo, necesitamos analizar los datos desde las siguientes tres dimensiones: Comparación vertical: es decir, comparar el producto con su propia historia en el mismo periodo. Esta comparación es adecuada para monitorear el efecto de mejora u optimización de un determinado proceso o de un determinado paso. Comparación horizontal: es decir, comparar el producto con su propio historial en el mismo período. determinado proceso o un determinado paso de seguimiento de los efectos;
Comparación horizontal: es decir, comparar el producto con su propio historial en el mismo período. Esta comparación es adecuada para monitorear el efecto de mejora u optimización de un determinado período. proceso o paso: comparando los mismos La tasa de conversión de los productos de proceso se compara horizontalmente con los competidores para localizar los problemas existentes en los propios productos comparación horizontal: la tasa de conversión del mismo producto de proceso se compara horizontalmente con los competidores para localizar los problemas existentes con; los propios productos. Este tipo de comparación es adecuado para monitorear el efecto de mejora u optimización de un determinado proceso o de un determinado vínculo. En el análisis diario, normalmente lo utilizamos para evaluar la eficacia de la publicidad o promoción del sitio web.
Podrás elegir las dimensiones a analizar según tus necesidades. 2. Defina la granularidad del embudo del modelo de embudo.
En escenarios reales, el mismo producto tendrá múltiples tipos de usuarios, como usuarios de diferentes regiones, diferentes ciclos de vida, diferentes géneros y diferentes edades. en el embudo El rendimiento también es diferente, lo que hace que las tasas de conversión de los usuarios en el embudo sean a menudo muy diferentes. Por lo tanto, debemos dividir diferentes grupos en pequeños embudos. Divida a las personas en pequeños embudos para analizar uno por uno y analice los resultados poco a poco.
Resumamos nuevamente. El llamado modelo de embudo abstrae cualquier proceso de producto en pasos clave, como el proceso de compra en el caso. Luego utilice la tasa de conversión para medir el rendimiento de cada paso y, finalmente, identifique enlaces problemáticos a través de indicadores de datos anormales.
Luego, este paso se puede optimizar resolviendo el problema y, en última instancia, aumentando las tasas de conversión.
En resumen, la idea central del modelo de embudo es la cuantificación de la descomposición y clasificación.
Después de localizar las partes problemáticas del producto, veamos cómo localizar indicadores específicos.
Modelo 2: Análisis DuPont
Veamos la definición de Wikipedia
"El análisis DuPont se refiere al uso de varios índices financieros clave para analizar exhaustivamente los estados financieros de la empresa. En concreto, es un método clásico que se utiliza para evaluar la rentabilidad de la empresa y el rendimiento del capital contable, y para evaluar el desempeño de la empresa desde una perspectiva financiera. La idea básica es comparar los ingresos netos de los activos de la empresa. varios productos de índice financiero paso a paso, lo que es útil para un análisis en profundidad y una comparación del desempeño operativo corporativo "
De hecho, para decirlo sin rodeos, es desmembrar el indicador y dividir el indicador grande. en varias operaciones. Acceso directo desde la aplicación subyacente.
Si se representa mediante un gráfico, es el siguiente:
Figura 2. Modelo central de análisis de DuPont
En términos generales, dividimos los indicadores en los siguientes tres Roles: Métricas principales Submétricas (varias capas) Sunmetrics (métricas que asocian métricas abstractas con operaciones en la aplicación) Entonces, ¿por qué hacer esto? ¿No podemos comprobar los indicadores directamente?
De hecho, el producto en sí implica muchos tipos de indicadores, pero es imposible que los gerentes de producto conozcan todos estos indicadores. Muchas veces los gerentes de producto solo pueden centrarse en los indicadores comerciales centrales, y estos indicadores están lejos de las partes que la aplicación puede sentir intuitivamente en la realidad.
Por ejemplo, cuando hablamos de ventas, ¿de qué estamos hablando? Esto no es una broma, es un problema real. Si hablamos directamente de ventas, es difícil para nosotros sentirlo intuitivamente, pero muchas veces cuando desglosamos los indicadores, los resultados nos dirán que las ventas son el factor más importante en el tráfico de la interfaz de pago del producto o del Influencia del producto en la rueda de prensa. Excelente combinación.
Es precisamente porque existe una brecha tan grande en el nivel abstracto que vemos los indicadores centrales del producto (tenga en cuenta que debemos monitorear los indicadores centrales del negocio del producto, en lugar de datos generalizados, como como DAU, si no comprende bien este concepto, puede ir a mi página de inicio para ver el primer artículo de esta serie) Cuando ocurren cambios, es difícil determinar qué causó que el indicador subiera o bajara. ¿Por qué?
Tomemos como ejemplo los productos de comercio electrónico. El indicador principal de los productos de comercio electrónico es el volumen de transacciones.
Y cuando descubrimos que después de invertir una cierta cantidad de dinero en nuestras actividades operativas diarias, el volumen de transacciones del producto no solo no aumentó sino que también disminuyó, surgió la pregunta: ¿Qué es? ¿El motivo de la aparición de nuestro producto? ¿Qué pasa con tal problema?
En este momento, necesitamos encontrar la respuesta a través del modelo de análisis de DuPont.
En primer lugar, dividimos la facturación del comercio electrónico de la siguiente manera: División del indicador principal: ventas = número de pagadores * precio unitario del cliente División del subindicador: número de pagadores = UV * tasa de conversión de pagos Sun Tzu Indicadores División:
Figura 3. Resultado de la división UV
Tomemos el UV aquí como ejemplo. Después de dividir capa por capa, vemos que finalmente está relacionado con nuestro producto activo actual. La cantidad de pasos del usuario y las recompensas de los pasos son dos indicadores.
Así que podemos observar los datos basados en los indicadores de la imagen de arriba y encontrar los problemas del producto paso a paso;
Los datos que obtuvimos son los siguientes:
Primera parte. Indicadores básicos:
De esto se puede ver que el número de personas que pagan por el indicador básico es un problema, por lo que hemos encontrado el punto de entrada para la investigación. A continuación, continuaremos dividiendo el número. de los indicadores de remuneración de las personas.
Parte 2. División submétrica:
Con poco o ningún cambio en la tasa de conversión paga, UV es el mayor problema.
Parte 3. División de métricas de nietos:
Parte N: Comparación final con algunas métricas de nietos omitidas en el medio
Así que aquí podemos ver claramente que debido a nuestro marketing actual, la campaña requirió demasiados usuarios y hasta 7 pasos, lo que resultó en que muchos usuarios no estuvieran dispuestos a participar en la campaña de marketing, lo que resultó en una pérdida de usuarios y una disminución en el volumen de transacciones.
En este punto, nuestras soluciones de productos también han creado la necesidad de modificar actividades, reducir los pasos de actividad del usuario o aumentar las recompensas.