大(da)廠產品(pin)經理面試當中最重(zhong)要(yao)的產品(pin)底(di)層能力(li)，其實是數據驅動(dong)的能力(li)。尤其是對(dui)于C端產品(pin)策(ce)略、產品(pin)增長產品(pin)和數據產品(pin)，其實尤為的重(zhong)要(yao)。那(nei)什么是數據驅動(dong)產品(pin)設計？認(ren)為一共體現在(zai)三點。
一(yi)、通(tong)過(guo)數據(ju)(ju)發現問(wen)題(ti)。有(you)兩個最核(he)心的(de)(de)(de)辦法(fa)，漏(lou)洞模(mo)型分(fen)析法(fa)和對比(bi)分(fen)析法(fa)。在一(yi)個產(chan)品上(shang)(shang)線(xian)之后，通(tong)過(guo)拆分(fen)用戶(hu)的(de)(de)(de)下單(dan)(dan)轉(zhuan)(zhuan)化(hua)路(lu)徑鏈條去建立漏(lou)斗模(mo)型，找(zhao)到轉(zhuan)(zhuan)化(hua)流失的(de)(de)(de)關(guan)鍵(jian)節點(dian)，并且通(tong)過(guo)產(chan)品化(hua)的(de)(de)(de)手段去解決它。比(bi)如如果做一(yi)個電商產(chan)品，可(ke)以簡單(dan)(dan)的(de)(de)(de)將用戶(hu)的(de)(de)(de)下單(dan)(dan)轉(zhuan)(zhuan)化(hua)路(lu)徑拆分(fen)為瀏覽(lan)商品加(jia)購(gou)提單(dan)(dan)和支(zhi)付。如果用戶(hu)明顯(xian)在加(jia)購(gou)，這個環節流失率(lv)是(shi)(shi)較高的(de)(de)(de)，那么就(jiu)可(ke)以假設(she)這個產(chan)品是(shi)(shi)否在加(jia)購(gou)的(de)(de)(de)交(jiao)互流程上(shang)(shang)，或者(zhe)是(shi)(shi)商品的(de)(de)(de)推(tui)薦策略上(shang)(shang)是(shi)(shi)存(cun)在問(wen)題(ti)的(de)(de)(de)。對比(bi)分(fen)析法(fa)通(tong)過(guo)對比(bi)產(chan)品不同(tong)(tong)、時期不同(tong)(tong)、用戶(hu)不同(tong)(tong)，業務線(xian)功能之間(jian)的(de)(de)(de)數據(ju)(ju)差異，去找(zhao)到產(chan)品的(de)(de)(de)迭代(dai)點(dian)。比(bi)如同(tong)(tong)一(yi)電商平臺，男(nan)性用戶(hu)的(de)(de)(de)下單(dan)(dan)轉(zhuan)(zhuan)化(hua)率(lv)要明顯(xian)的(de)(de)(de)低于女(nv)性用戶(hu)，就(jiu)可(ke)以建立問(wen)題(ti)。假設(she)是(shi)(shi)否男(nan)性用戶(hu)的(de)(de)(de)商品推(tui)薦策略是(shi)(shi)有(you)提升(sheng)的(de)(de)(de)空間(jian)的(de)(de)(de)。
二、通過數據去(qu)進行產(chan)品(pin)的(de)(de)(de)決策。這(zhe)(zhe)里面只有*的(de)(de)(de)一(yi)個非常關(guan)(guan)鍵的(de)(de)(de)方(fang)法AB測(ce)試。當建(jian)立(li)(li)了問(wen)題(ti)假設之后，會找到多(duo)個產(chan)品(pin)的(de)(de)(de)問(wen)題(ti)解決方(fang)案去(qu)解決這(zhe)(zhe)個問(wen)題(ti)，但這(zhe)(zhe)個方(fang)案是(shi)否真的(de)(de)(de)可以(yi)，或(huo)者如何去(qu)確定(ding)多(duo)套(tao)方(fang)案之間，哪一(yi)套(tao)是(shi)最優的(de)(de)(de)選擇，將完全依賴于測(ce)試的(de)(de)(de)結果。比如為什么小紅書(shu)一(yi)直采用這(zhe)(zhe)種(zhong)雙列內容(rong)卡(ka)片展(zhan)示的(de)(de)(de)這(zhe)(zhe)種(zhong)交互(hu)樣式，而不像抖音(yin)一(yi)樣采用這(zhe)(zhe)種(zhong)沉浸式的(de)(de)(de)視頻feed流。曾經小紅書(shu)團隊(dui)也做過相(xiang)關(guan)(guan)的(de)(de)(de)小流量實驗，對測(ce)驗組進行數據的(de)(de)(de)觀測(ce)結果，用戶(hu)的(de)(de)(de)停留時(shi)長有明顯的(de)(de)(de)下降，所(suo)以(yi)它保持原有方(fang)案不變。關(guan)(guan)于AB測(ce)試建(jian)立(li)(li)假設確定(ding)顯著性水平臨(lin)界，計算最小樣本量測(ce)驗實施得出(chu)結論。
三、通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)(ju)去回歸產(chan)品(pin)效(xiao)果。在產(chan)品(pin)方案(an)上線之前，就需要預先對(dui)這個方案(an)的(de)數(shu)據(ju)(ju)指(zhi)標(biao)監控體(ti)(ti)系(xi)進(jin)行(xing)完(wan)善的(de)搭建(jian)，一切產(chan)品(pin)上線后的(de)好壞評估，將完(wan)全取自于(yu)數(shu)據(ju)(ju)的(de)表現(xian)，那怎么去搭建(jian)一個完(wan)善科學的(de)數(shu)據(ju)(ju)指(zhi)標(biao)體(ti)(ti)系(xi)，可以(yi)從以(yi)下三點進(jin)行(xing)詳(xiang)細的(de)考慮(lv)，該(gai)項目自身的(de)影響度：
1、做的(de)這個(ge)方(fang)案到(dao)底(di)(di)影響了多少人(ren)群(qun)體(ti)系(xi)？到(dao)底(di)(di)影響了多少業務(wu)范圍？比(bi)如優化了男(nan)性用戶的(de)個(ge)性化推薦系(xi)統(tong)，那就要先去考(kao)慮男(nan)性用戶在平臺當中的(de)占比(bi)是多少，男(nan)性用戶對個(ge)性化推薦這個(ge)模(mo)塊的(de)UV以(yi)及PV各自是多少。
2、這(zhe)個業務的(de)結果指(zhi)標也是(shi)北極星(xing)指(zhi)標。去(qu)做了這(zhe)個項目最(zui)終想(xiang)去(qu)提(ti)升哪(na)一方面(mian)的(de)數據(ju)(ju)，對(dui)于這(zhe)個推薦系統(tong)的(de)優化，最(zui)終提(ti)高的(de)數據(ju)(ju)應該是(shi)男性用戶的(de)GMV
3、過程性指(zhi)標(biao)。也就是(shi)完成這(zhe)個(ge)結果指(zhi)標(biao)之前的數學因子拆(chai)解，在這(zhe)里面就主要包括商品的點擊率、加(jia)購率以(yi)及客單價。
轉載：//citymember.cn/zixun_detail/118311.html
