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產(chǎn)品經(jīng)理如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理而言，看明白數(shù)據(jù)是一件很簡(jiǎn)單的事情，但是要想從數(shù)據(jù)中挖掘其背后更深層次的內(nèi)涵，看懂?dāng)?shù)據(jù)背后的邏輯是一件非常不容易的事情。往往一個(gè)決策的成功或失敗，總能歸咎到對(duì)數(shù)據(jù)的理解上。
1、不配看數(shù)據(jù)
產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)待數(shù)據(jù)的態(tài)度不應(yīng)該像市場(chǎng)分析者或財(cái)務(wù)人員一樣。我們看數(shù)據(jù)，更多是需要了解數(shù)據(jù)背后用戶的行為邏輯和期望需求。這就要求我們看到數(shù)據(jù)的時(shí)候，必須第一時(shí)間想象到用戶是如何創(chuàng)造出這些數(shù)據(jù)的，為什么會(huì)創(chuàng)造出這樣的數(shù)據(jù)。
作為一個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)者首先必須告訴自己：“I’M Not User” ，如此同時(shí)還要再把自己模擬成一個(gè)平凡的用戶，不停的反復(fù)的去用自己的產(chǎn)品，和同類產(chǎn)品。我向來(lái)認(rèn)為，一個(gè)做移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師，不有事沒(méi)事?lián)Q手機(jī) 玩，不是好的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師;一個(gè)電子商務(wù)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師，不每周在網(wǎng)上買一件東西，不是一個(gè)好的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師。
在某個(gè)用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的會(huì)上，某知名教授大講他所在公司搞到的facebook的數(shù)據(jù)，說(shuō)他的理解、說(shuō)他的分析，說(shuō)facebook如何沒(méi)戲。剛開(kāi)始 聽(tīng)著蠻有根有據(jù)，后來(lái)越聽(tīng)越不對(duì)味，突然他冒出來(lái)一句“雖然我從來(lái)不用facebook”… 我當(dāng)場(chǎng)昏厥。這種人，不配分析facebook的數(shù)據(jù)，更不配去評(píng)論。、
要想有資格去看數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)給產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供有效的依據(jù)。方法很簡(jiǎn)單，也很有效：把自己當(dāng)作一個(gè)平凡的用戶，不停的用自己的產(chǎn)品，和同類產(chǎn)品。有，且只有這么一個(gè)方法。
2、為了看數(shù)據(jù)而看數(shù)據(jù)
和做可用性測(cè)試一樣，測(cè)試之前不能說(shuō)沒(méi)有“關(guān)注點(diǎn)”，發(fā)現(xiàn)什么就是什么。那樣什么也發(fā)現(xiàn)不了，即使發(fā)現(xiàn)了，價(jià)值也不大。數(shù)據(jù)拿到手里，沒(méi)有目的的去看，不如不看。
在做產(chǎn)品設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析之前，首先應(yīng)該搞清楚自己需要什么樣的數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明什么問(wèn)題。一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)于不同的產(chǎn)品、不同的環(huán)境、不同的用戶類型，得到的結(jié) 論應(yīng)該是不一樣的。傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究中，對(duì)于數(shù)據(jù)的分析往往是根據(jù)“硬屬性”，比如他們對(duì)于用戶的分析基本都是根據(jù)“人口屬性”的數(shù)據(jù)，他們得到的結(jié)論也很少結(jié)合現(xiàn)實(shí)環(huán)境。這樣的結(jié)論，對(duì)于(互聯(lián)網(wǎng)的)產(chǎn)品設(shè)計(jì)基本上沒(méi)有太大的參考價(jià)值，特別是如今個(gè)性化需求越來(lái)越強(qiáng)，用戶行為越來(lái)越獨(dú)特的時(shí)候，“人口屬性”很不能代表用戶背后的行為邏輯。
比如，想了解“有購(gòu)物搜索需求的網(wǎng)民”具備的主要特征，這個(gè)時(shí)候“年齡、學(xué)歷、性別、收入、婚姻狀況、消費(fèi)能力、信息獲取方式、上網(wǎng)條件、..”可能都是對(duì)我有參考價(jià)值的數(shù)據(jù)，但那些才是最重要的呢?分析后很快就可以發(fā)現(xiàn)，比較而言“年齡、收入、上網(wǎng)時(shí)間、上網(wǎng)條件”都不是最重要的，“消費(fèi)能力”、“信息獲取方式”在這里才是最重要的特征。這些數(shù)據(jù)背后才更能代表用戶的行為邏輯和需求。(如果不是很明白這個(gè)結(jié)論，稍后再《Desing IT.》第8篇左右會(huì)談到)。
3、不篩選數(shù)據(jù)
做一個(gè)優(yōu)秀的設(shè)計(jì)者，首先必須善于“提問(wèn)”。“提問(wèn)”的水準(zhǔn)和設(shè)計(jì)水平基本成正比。要什么樣的數(shù)據(jù)，什么樣的數(shù)據(jù)可以幫我解決這些問(wèn)題和疑問(wèn)？這個(gè)很簡(jiǎn)單，一羅列你可以想到很多很多。但，事實(shí)上數(shù)據(jù)類型到達(dá)一定數(shù)量后，類型越多，反倒越不利于對(duì)于結(jié)論的判斷。因?yàn)椋?strong>不同數(shù)據(jù)類型之間會(huì)產(chǎn)生相互的干擾，有些時(shí)候次要問(wèn)題可能會(huì)戰(zhàn)勝主要問(wèn)題，影響最終的結(jié)論。
在實(shí)際項(xiàng)目中，解決了主要問(wèn)題，次要問(wèn)題可能就會(huì)很自然的被稀釋了。獲取數(shù)據(jù)也一樣，必須搞清楚什么樣的數(shù)據(jù)最能說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題?確定這些會(huì)使分析過(guò)程的精力更加集中。把主要的幾個(gè)問(wèn)題想穿、打透，其他問(wèn)題很快就會(huì)迎刃而解了。
很多時(shí)候不是解決不了問(wèn)題，而是想解決的問(wèn)題太多；很多時(shí)候不是數(shù)據(jù)不夠，而且想要的數(shù)據(jù)太多。還比如，想要了解如何解決“購(gòu)物搜索”的需求，其實(shí) 只要關(guān)注好“信息獲取方式”、“消費(fèi)能力”、“決定購(gòu)買的因素”基本就能解決很多問(wèn)題，盯著“用戶是男是女，8歲還是80歲”，只能是耗費(fèi)精力。
不去篩選數(shù)據(jù)，還有一個(gè)很大的危害就是：“因?yàn)闆](méi)有篩選，所以不能把關(guān)心的數(shù)據(jù)點(diǎn)看透徹”。
比如，很多人都在夸開(kāi)心網(wǎng)的推薦做的好，很多用戶在上面找到了自己的“同學(xué)”，于是定論為“算法的技術(shù)好”。其實(shí)如果專注關(guān)心“開(kāi)心網(wǎng)為什么打通用戶關(guān)系這么快”的人，經(jīng)過(guò)詳細(xì)分析后是不會(huì)得到“技術(shù)好”這個(gè)結(jié)論的。根據(jù)我的觀察，我比較贊成麥田的結(jié)論：“開(kāi)心網(wǎng)把校友錄的數(shù)據(jù)庫(kù)用進(jìn)去推薦算法里面了”， 我甚至認(rèn)為開(kāi)心網(wǎng)的推薦里面不只是用了“校友錄”的數(shù)據(jù)庫(kù)，還有更多其他數(shù)據(jù)庫(kù)。 (麥田對(duì)于數(shù)據(jù)的分析雖然是偏市場(chǎng)和運(yùn)營(yíng)性的，但其實(shí)對(duì)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的促進(jìn)一樣很大，而且他確實(shí)是一個(gè)觀察數(shù)據(jù)很細(xì)，研究數(shù)據(jù)很深的人)
4、不關(guān)注數(shù)據(jù)采集的方式和方法
當(dāng)我們?yōu)槟硞�(gè)項(xiàng)目尋找方向或者確定某個(gè)決策，需要一些數(shù)據(jù)的支持，以便了解狀況并確定思路。這個(gè)時(shí)候，不僅需要給出“需要什么樣的數(shù)據(jù)”這個(gè)需求，同時(shí)還應(yīng)該包括如何得到這些數(shù)據(jù)。
很多時(shí)候，我們只提出需要什么樣的數(shù)據(jù)，并不去提出要求如何得到這些數(shù)據(jù)的方式、方法，完全依靠調(diào)研者的經(jīng)驗(yàn)去獲取數(shù)據(jù)，這是不可取的。因?yàn)檫@樣來(lái)的數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果的幫助是不準(zhǔn)確的，甚至往往會(huì)出現(xiàn)誤導(dǎo)。因?yàn)檎{(diào)研過(guò)程中不同的方式方法，得到的結(jié)果會(huì)不一樣。
比如，還是要做一個(gè)購(gòu)物搜索的網(wǎng)站，你給出的“需求”不應(yīng)該只是“用戶目前獲取信息的方式”、“搜索的商品類型”等，還應(yīng)該包括數(shù)據(jù)的來(lái)源，以及獲取的方法。現(xiàn)有搜索網(wǎng)站?問(wèn)卷?電話?…
不同的方式方法，渠道，得到的數(shù)據(jù)是不一樣的。不同水平的人采集到的數(shù)據(jù)結(jié)果也是不一樣的。
往往我很同情國(guó)內(nèi)的同行，大家能找到靠譜的數(shù)據(jù)真的少的可憐。就拿行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，基本上國(guó)內(nèi)沒(méi)有一家第三方機(jī)構(gòu)可以提供靠譜的數(shù)據(jù)。XX統(tǒng)計(jì)局就不說(shuō)了，比如商業(yè)機(jī)構(gòu)艾瑞，他的數(shù)據(jù)絲毫不具備可信度。最根本的，我們可以去看看尼爾森在歐美(不要看國(guó)內(nèi)的尼爾森，那是同樣的不靠譜。跟他們合作過(guò)一次，東西做的一塌糊涂)的一些問(wèn)卷，從問(wèn)卷設(shè)計(jì)的邏輯、采集方式、統(tǒng)計(jì)方法，甚至包括“埋地雷”的方法，都高出國(guó)內(nèi)這些數(shù)據(jù)提供商一大截。(比如一個(gè)細(xì)節(jié)：去 尼爾森在歐美的一些問(wèn)卷試試，如果你是玩的心態(tài)，很快就會(huì)被說(shuō)“謝謝你參與調(diào)查”。因?yàn)椋麄兒芸炀屯ㄟ^(guò)“地雷”判斷出你并非真正的采集對(duì)象，很快就把你踢走了，而國(guó)內(nèi)的你可以隨便玩)
有些時(shí)候，如果實(shí)在沒(méi)有辦法，去做小量的抽樣數(shù)據(jù)，也比那這些不靠譜的數(shù)據(jù)去分析強(qiáng)。
5、只用定量數(shù)據(jù)，沒(méi)有定性數(shù)據(jù)
還說(shuō)那個(gè)最老土的例子：
沃爾瑪每天總重要的事是“想盡一切辦法，把貨架擺好，讓顧客更快的找到，更快的走掉”。事實(shí)上，當(dāng)他們的MBA(商業(yè)數(shù)據(jù)分析)人員通過(guò)龐大的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)，啤酒和尿布的銷售曲線驚人相似的時(shí)候，他們其實(shí)只能得到一個(gè)“結(jié)論”。但，這些知識(shí)定量的數(shù)據(jù)，并不能挖掘出本后的顧客行為，以及為什么會(huì)造成這 個(gè)現(xiàn)象。這個(gè)時(shí)候，如果靠“分析”、“猜測(cè)”是不能得到正確結(jié)論的，方法只能是去結(jié)合“定量”的研究，通過(guò)具體觀察和調(diào)研了走到用戶身邊，最終才能了解到 “因?yàn)椋诿绹?guó)一般都是男人去買尿布的，而在沃爾瑪就算買1美元的東西也要排隊(duì)半個(gè)鐘結(jié)帳，男人們這個(gè)時(shí)候就順手拿了啤酒犒勞一下自己”。
海量的定性數(shù)據(jù)，只能告訴我們結(jié)論，不能告訴我們背后的原因。同樣，如果只有定性的數(shù)據(jù)，往往看到的現(xiàn)象可能是片面的，結(jié)論可能是有偏差的。
有時(shí)候，定量更多的是為了定性。
6、其他常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析誤區(qū)：
（1）、只關(guān)心數(shù)據(jù)結(jié)果，不關(guān)心過(guò)程
比如，就知道那個(gè)廣告的流量大，沒(méi)注意那個(gè)廣告比別的大三倍。
（2）、只看大數(shù)據(jù)，不看小數(shù)據(jù)
比如，只發(fā)現(xiàn)交易量瘋狂增長(zhǎng)了，沒(méi)注意虛假交易瘋狂上升了。
（3）、只看數(shù)據(jù)表象，不看發(fā)展過(guò)程
比如，只知道現(xiàn)在的行業(yè)分布均衡，沒(méi)發(fā)現(xiàn)曲線的前方已經(jīng)出現(xiàn)裂痕。
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