最簡單案例，講如何用數據驅動產品優化

今天，用戶體驗和產品設計愈來愈重要。產品設計上可能會存在什麼問題呢？在數據時代，又該如何利用數據驅動產品的優化呢？在數據真實的狀況下，數據是用戶的行爲反饋，一個產品好或很差，只有用戶有發言權，用戶說好纔是好。下面我以一個配送類APP爲例，來講說如何利用數據來驅動產品進行優化。

1、發現問題-構建核心路徑轉化漏斗，瞭解各流程轉化率

要發現問題就得用數聽說話。咱們來思考梳理，使用這個配送app一個新用戶從下載到轉化完單，到底經歷了多少步呢？梳理以下：

梳理完新用戶轉化核心步驟後，咱們能夠取出這些關鍵步驟的uv數據，構建一個用戶轉化的漏斗，來觀察每步用戶的轉化狀況，拿出數據以下：

百分比=本步驟uv/上一步驟uv

這是一款配送app的新用戶下單路徑轉化漏斗，咱們能夠看出用戶在詢價->下單這個環節人數驟降，轉化率只有63%，遠低於其餘環節轉化率，且這個環節轉化率在本行業同類產品中也是稍低的。同時爲了對比，咱們拿出老用戶的路徑轉化數據，發現本環節轉化率爲79%，本環節新老用戶差遠高於其餘環節的新老用戶差。因此咱們能夠初步判斷，詢價->下單這步優化空間比較大，因而咱們把目光聚焦在詢價->下單環節，用戶爲何在第一次來時詢價以後掉頭就走了呢？咱們要尋找緣由，找出優化點。

2、提出假設及解決方案

      爲了找到影響用戶轉化的緣由。打開咱們的app，登錄後填單進行詢價，詢價頁面以下：

       繼而咱們打開幾個競品app填入相同的信息，到達詢價頁面，發現大致頁面信息差很少，只是位置有不一樣，而咱們發現一個問題點：競品的詢價頁顯示的是券後價格，咱們的詢價頁顯示的是優惠前價格，而咱們優惠後的價格和競品優惠後的價格是差很少的。會不會是用戶用咱們app填寫完信息後看到了比較大字的優惠前價格，而沒有注意到旁邊的可以使用新手券優惠字樣的提示？極可能用戶也是在幾個app之間進行比價，看到了40元的字樣就直接退出，選擇了其餘產品進行下單。

有了假設後，接下來就要想解決方案，優化頁面佈局及展現邏輯。咱們想了兩種展現券後價格的頁面，讓用戶能夠在第一眼看到比較低的價格，留住用戶：

3、AB實驗設計

有了解決方案，就能夠開始着手進行AB測了。首先我們找設計小姐姐設計兩種方案的詢價頁，而後給前端進行頁面開發。和分析師確認是否有新增埋點以便後續實驗統計，同時設計實驗分組，採用AABC實驗設計方式，且分層抽樣保證每組新老用戶比例均勻：

一切就緒後，就等着和下次發版上線實驗了。

4、實驗分析

經過一週左右的實驗，咱們能夠對實驗數據進行觀測，肯定咱們的評估指標：

北極星指標：單量、成交額 ；

方向指標：轉化率

      經過上述數據，咱們得出實驗組二的各項指標均優於對照組與實驗組一，能夠改版：

實驗組一  

詢價->下單轉化率+1.78%(新)、+0.68%(老)

下單->完單轉化率 無明顯差別

人均單量 +0.013(新)、+0.005(老)

人均成交額 +1.4%(新)、+0.52(老)

 

實驗組二  

詢價->下單轉化率+1.80%(新)、+0.71%(老)

下單->完單轉化率 無明顯差別

人均單量 +0.015(新)、+0.007(老)

人均成交額 +1.5%(新)、+0.57(老)

 

一個實驗上線以後，不只要分析其自己的數據結果，還要考慮產品大盤影響，項目指標和產品指標都要兼顧到。而由於互聯網產品具備大數據量和快速迭代的特色，因此咱們在懂用戶和業務以外，利用數據作好產品優化很是重要，快速試錯和調整，作到小步快跑。

以上，但願對你們有所幫助。

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