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產品經理一定要避免的幾大數據分析誤區
2016-08-14
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產品經理一定要避免的幾大數據分析誤區

總結下產品經理生涯以往的數據分析經驗，認為最重要的是我們首先一定避免走入下列幾個誤區。

一、高流量即高轉化

已經聽到過絕對不止一家，“這個渠道流量不錯，多投點”。但是，流量不錯帶來的轉化就一定高嗎？

示例：一篇文章百度帶來100個獨立訪客，微信帶來80個獨立訪客。但百度帶來的流量最終轉化為60個注冊用戶，微信渠道最終轉化了64個注冊用戶，哪個渠道比較好，不能單純根據流量來源多少定吧？

二、只關注最終的總體轉化率

沿用上述案例。百度帶來的流量明顯比微信多，轉化第一步流失30%，第二步流失10%左右，最終帶來流量60%轉化的效果；   微信第一步流失僅5%的用戶，第二步流失16%。最終帶來流量80%轉化的效果

針對兩個渠道，我們就要開始進行數據分析，并思考：什么造成了百度第一步轉化流失率高，該采取什么措施。微信第二步流失率高的原因是什么，該怎樣解決?；ヂ摃r代數據爆炸，精益化運營絕對不能只看最后結果。

三、轉化率高不代表用戶體驗一定好

也有可能像我們曾經遇到的問題，登錄密碼那塊出現問題，用戶登錄不上，只好重新注冊，導致數據重復。并給用戶造成不好的體驗。

綜上，任何數據的異常（不論突然高了或低了）都應該引起我們的注意。數據分析驅動增長，精益化運營，需要的是我們更多的細心耐心和行業洞察力。



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