¿Cómo pueden los gerentes de producto hacer un buen uso del análisis de datos?
En primer lugar, ¿qué datos necesita analizar el product manager? Los gerentes de producto necesitan analizar muchos datos, que son datos básicos. Los datos básicos incluyen descargas, activaciones, nuevos usuarios, usuarios activos, etc. También existen productos sociales, como la distribución y retención de usuarios. Y el comercio electrónico. Índice de Taobao, tráfico del sitio web, tasa de rebote, profundidad de visitas a la página, etc. También hay categorías de contenido, tasas de conversión de contenido y retención. Las herramientas son clics de funciones y clasificaciones de tiendas de aplicaciones.
Entonces, ¿sabes qué herramientas están disponibles para el análisis de datos? Las herramientas de análisis de datos son principalmente herramientas de análisis de datos de terceros a las que se puede acceder rápidamente, ahorrar costos y son más adecuadas para empresas emergentes y productos recién lanzados, pero no pueden rastrear datos clave en situaciones inesperadas. Además de estas, también existen herramientas de análisis de datos de desarrollo propio que pueden rastrear todos los datos en tiempo real y realizar ajustes en el producto rápidamente. Requiere suficientes desarrolladores y costos, y es más adecuado para grandes empresas o productos maduros.
Entonces, ¿cómo analizar los datos? Primero debemos modelar los datos y luego analizarlos para ver si son consistentes con el modelo. Sin embargo, necesitamos tener una idea para el análisis de datos de productos, que se puede ampliar así: ¿Por qué debería analizar? Es decir, ¿cuál es el propósito de mi análisis? ¿Es encontrar la causa del problema? ¿O buscas una solución a tu problema? Al mismo tiempo, también debemos considerar qué efecto queremos lograr mediante el análisis. ¿Se trata de analizar a los usuarios que pagan, descubrir problemas y resolverlos para aumentar los ingresos? Por supuesto, ¿qué datos necesitamos analizar para lograr este efecto? Es decir, qué datos se necesitan para lograr el propósito del análisis. Al mismo tiempo, debemos pensar en cómo recopilamos estos datos. ¿Se realiza directamente a través de una herramienta de análisis de datos de terceros o es una herramienta de desarrollo propio? ¿O debería recuperarse de la base de datos y entregárselo al programador? Además, ¿cómo organizar estos datos? Eso es lo que solemos llamar visualización de datos, que puede facilitar nuestro análisis. ¿Cómo analizar? Es decir, a través del análisis, descubre los problemas y da tus conclusiones. ¿Cómo solucionar el problema? Da tu solución.
A través de este artículo, podemos encontrar fácilmente que hay mucho en el análisis de datos. Cuando aprendemos análisis de datos, debemos hacer un buen trabajo en el análisis de datos, para que podamos hacer un buen trabajo en el análisis de datos, especialmente como gerente de producto. Para consolidar nuestro estatus profesional y mejorar nuestra competitividad debemos seguir aprendiendo y absorbiendo nuevos conocimientos. Finalmente, gracias por leer.