產品數據分析需要注意哪些坑

一、明確做數據分析的目的是什么，要解決什么問題

看起來大而空，其實是最容易犯的錯誤。產品經理尤其是數據分析師應當注意，分析某項數據是要解決一定問題或作為某項決策的依據。不能只做單純分析，分析目的是什么都不知道，又怎么能從圖表中發現問題？甚至，又怎么能做出有針對性的圖表呢？

很簡單的例子就是，不知道要解決什么問題，要針對哪些用戶群體，選擇的樣本容量不對，錯把某一類型數據當成全量數據或抽樣規則制定錯誤，直接導致錯在起跑線上。

二、迫切需求≠必要需求，缺乏對產品的宏觀把控

此類誤區尤以某一鮮明但偶然的事件易誘人誤導?！奥尻柤堎F”只是一時現象，不能因它而忽略了產品背后的整體概率。舉個例子，在歐洲杯前期，商家H5宣傳盛行，某H5公司客服接到很多客戶反映，希望自己做好的H5作品可以轉送他人或者允許他人修改。產品經理在接到客服反饋后，沒有深思產品功能的可延續性周期，迅速立項，聯合工程加班加點開發出子賬號功能。歐洲杯期間，此功能確實使用概率較高，但歐洲杯過后，H5行業熱度降低，子賬號功能的使用頻度更是直線下降。

三、理論不結合實際，過于注重數據表象

系統化的數據分析報表才能夠更好的反映出產品或服務存在的問題，要結合營銷性思維來分析數據。否則，即便報表做的再漂亮再專業，也只是紙上談兵。示例：某家服務型公司發現，使用某項功能4次以上的用戶忠誠度更高。于是，公司加大了對該功能的宣傳推廣，EDM、首頁推薦各種推送。一段時間后，該功能的使用度大幅提升，但忠誠用戶比例并無明顯上升。為何？用戶并非單一使用該功能，而是在產品的諸多功能使用中該功能頻度較高。這是一個整體過程，非單一事件。數據分析邏輯錯誤，因果關系錯判，方向錯誤結果自然也不理想。

四、高流量即高轉化的誤區

與網站收錄高不一定排名好同理。大流量、收錄高是獲得好轉化、好排名的基礎，是敲門磚。但絕不是決定性的唯一因素。某些情況下，大流量是獲得轉化的前提，也就我們平常所說的擴大用戶池子。在獲得流量后需要考慮如何提高產品轉化。但某些情況下，流量轉化的高低取決于渠道質量的好壞。此種情況下，最應該做的是選擇優質渠道而非研究流量轉化。

示例：一篇文章百度帶來100個leads，微信帶來80個leads。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？

五、只關注最終總體產品轉化率

不注重數據分析價值時易犯此錯誤，不懂精細運營也易犯此錯誤。

延用上述案例。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%。

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？

六、轉化率高不一定代表用戶體驗好

一般而言，我們會通過提高用戶體驗來提高產品轉化率。但是，反之，轉化率高就代表用戶體驗好嗎？
 

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。短期內，用戶注冊率大幅上升，但造成的用戶體驗卻很不好。

工作中處處留心，可以避免走入很多的誤區。產品經理每一個決策幾乎都要牽涉到很多方面。磨刀不誤砍柴工，多想想再去做，說不定效果更好。