產(chǎn)品分析可以幫助制作者們評(píng)估產(chǎn)品針對的用戶痛點(diǎn)，識(shí)別出產(chǎn)品路線圖改進(jìn)的機(jī)會(huì)，檢測產(chǎn)品使用模式和用戶畫像，并將所有這些因素與最終用戶聯(lián)系起來。而產(chǎn)品路線圖（Product Roadmap）是產(chǎn)品需求在時(shí)間軸上的總體視圖，它是產(chǎn)品需求與其完成時(shí)間的概覽，是產(chǎn)品負(fù)責(zé)人推動(dòng)項(xiàng)目發(fā)展的重要工具，它告訴我們每個(gè)階段應(yīng)該做什么。

現(xiàn)如今，由一個(gè)團(tuán)隊(duì)手工處理數(shù)據(jù)并在其上準(zhǔn)備報(bào)告，然后再由產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)進(jìn)行評(píng)估的日子已經(jīng)一去不復(fù)返。在這個(gè)快節(jié)奏的世界里，一切都被數(shù)字化，獲得及時(shí)的見解變得非常重要。盡管如此，數(shù)據(jù)分析一直在產(chǎn)品開發(fā)中發(fā)揮著重要作用。就像現(xiàn)代管理學(xué)之父Peter Drucker所說：“如果你無法衡量它，你就無法改進(jìn)它。”  

產(chǎn)品分析為什么很重要？

為了更好地理解用戶的體驗(yàn)和客戶滿意度，分析產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù)就變得十分重要。任何正在被打造的產(chǎn)品都需要產(chǎn)品（Product）、設(shè)計(jì)（Design）和工程（Engineer）團(tuán)隊(duì)的大力貢獻(xiàn)，同時(shí)也需要與其他團(tuán)隊(duì)保持平等的協(xié)調(diào)。在這個(gè)過程中，三支團(tuán)隊(duì)都需要利用產(chǎn)品分析來更好地了解產(chǎn)品。此外，通過這樣的分析，我們也可以得知我們感興趣的指標(biāo)。將這些過程進(jìn)行數(shù)字化的操作也讓我們能夠更加自由、方便地看到我們可能錯(cuò)失的重點(diǎn)。

B2B企業(yè)與B2C企業(yè)在產(chǎn)品分析中的區(qū)別

企業(yè)對企業(yè)（B2B）

對于B2B公司來說，企業(yè)出售產(chǎn)品或服務(wù)給另一家企業(yè)，通常包含部分的定制化，會(huì)有專門的銷售團(tuán)隊(duì)來協(xié)助進(jìn)行企業(yè)與企業(yè)間的銷售溝通。產(chǎn)品分析會(huì)有助于分析產(chǎn)品特性及其性能表現(xiàn)，通常是商業(yè)導(dǎo)向，目標(biāo)是降低成本和幫助管理。并且手動(dòng)的評(píng)估過程更多是基于客戶而非產(chǎn)品的分析。

企業(yè)對消費(fèi)者（B2C）

對于B2C的公司來說，企業(yè)出售產(chǎn)品或服務(wù)給大眾消費(fèi)者，一般通過營銷廣告來進(jìn)行企業(yè)與大眾消費(fèi)者之間的銷售溝通。它可以用于營銷和廣告投放的策略制定。 先對不同用戶進(jìn)行細(xì)分，然后在此基礎(chǔ)上分別進(jìn)行有針對性的分組營銷，這樣的做法會(huì)更加高效和具有成本效益。此外，B2C的產(chǎn)品分析通常是體驗(yàn)導(dǎo)向的，目標(biāo)更多是提升用戶體驗(yàn)和效率。

圖片來源于：Rodolfo

產(chǎn)品分析如何幫助產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)？

大家有沒有好奇過這個(gè)問題：Netflix是如何想出“跳過開頭”這個(gè)功能的？這其實(shí)是他們數(shù)百項(xiàng)A/B測試?yán)锏钠渲幸粋€(gè)。會(huì)話分析（Session Analytics，會(huì)話是指用戶在網(wǎng)站或應(yīng)用中保持活動(dòng)狀態(tài)的時(shí)間段）也在其中起到了一定的作用，它可以幫助了解到有多少的用戶是點(diǎn)擊了進(jìn)度按鈕跳過片頭直接轉(zhuǎn)到劇集開始部分的。

產(chǎn)品分析主要從哪些方面幫助產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)呢？

1.跟蹤產(chǎn)品指標(biāo)

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這些指標(biāo)可以很大程度上幫助產(chǎn)品經(jīng)理與產(chǎn)品的商業(yè)愿景保持一致，還可以幫助他們對產(chǎn)品進(jìn)行基準(zhǔn)測試（測量和評(píng)估產(chǎn)品某項(xiàng)性能指標(biāo)的活動(dòng)）。產(chǎn)品經(jīng)理定義目標(biāo)、指標(biāo)，對其進(jìn)行跟蹤，然后進(jìn)行基準(zhǔn)測試。指標(biāo)既可以是以“行為”為導(dǎo)向的指標(biāo)，比如為了到達(dá)某個(gè)水平的轉(zhuǎn)化率，一定要保持社交平臺(tái)的活躍度在某個(gè)水平，這個(gè)活躍度就是轉(zhuǎn)化率的“先行”行為指標(biāo)。指標(biāo)也可以是滯后的，就是以“結(jié)果”為導(dǎo)向的指標(biāo)。與先行指標(biāo)相反，滯后指標(biāo)通常容易衡量，但是很難改變或提升，比如成本、凈利潤、用戶數(shù)量等。指標(biāo)也可以是基于用戶的，比如日活躍用戶數(shù)、留存用戶、忠誠度、滿意度等。

2.創(chuàng)建反饋回路

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產(chǎn)品經(jīng)理依靠自己的直覺來創(chuàng)建一個(gè)功能的日子已經(jīng)一去不復(fù)返了。沒有什么事物是單獨(dú)存在的，各個(gè)事物之間都是相互聯(lián)系的。對于現(xiàn)實(shí)、復(fù)雜的問題，我們需要使用相互連接的反饋回路所形成的網(wǎng)絡(luò)來描述。今天，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)依靠科學(xué)的統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證來做出假設(shè)，持續(xù)收集反饋并不斷調(diào)整。這有助于規(guī)劃更好的產(chǎn)品路線圖，也有助于了解最佳用戶的共同屬性。

3.用戶是否正在使用產(chǎn)品 

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通過分析每日/每月活躍用戶，流失率和留存率等指標(biāo)，我們可以了解用戶群是增加了，減少了還是沒有變化。漏斗分析有助于了解用戶是在哪里退出的以及這些退出產(chǎn)品使用的用戶之間的共同特征。

4.如何對用戶進(jìn)行分層

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有效的辦法是群組形成（cohort formation）和細(xì)分營銷（segmented marketing）。這對于用戶分層和部署更有針對性的營銷活動(dòng)非常有用。

5.在用戶行為和畫像中可以看到什么樣的范式

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與預(yù)先的假設(shè)相反，我們對用戶行為和用戶畫像的了解并不總是直截了當(dāng)?shù)?。利用產(chǎn)品分析可以在很大程度上被用于更好地了解用戶。

6.哪種功能與設(shè)計(jì)獲得用戶更好的響應(yīng)？

圖片來源于：Pixabay

A/B測試是一項(xiàng)有兩個(gè)變體（即A和B）的隨機(jī)試驗(yàn)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)師可以利用這個(gè)方法知道哪個(gè)變體最終得到了用戶更好的響應(yīng)。

7.用戶有什么痛點(diǎn) 

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產(chǎn)品經(jīng)理可以解開之前可能沒有想過的所有可能的用戶行為路徑，通過這可以幫助他們想出一個(gè)非常人性化和方便用戶的產(chǎn)品。

8.哪些是最受歡迎的功能特性 

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通過會(huì)話分析，產(chǎn)品經(jīng)理可以很明智地查看那些涉及用戶參與性的功能效果如何。強(qiáng)調(diào)功能有效性的產(chǎn)品制作人還會(huì)分析應(yīng)用程序整體的效率和性能表現(xiàn)并進(jìn)行改進(jìn)。

總結(jié)

通過產(chǎn)品分析，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可以獲得關(guān)于用戶畫像、用戶行為的準(zhǔn)確信息，并且可以就需要改進(jìn)的功能做出有根據(jù)的決策。產(chǎn)品分析為產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)提供了深入了解產(chǎn)品和用戶的洞察。由于產(chǎn)品分析能幫助了解用戶實(shí)際使用產(chǎn)品的方式，因此它也可以幫助設(shè)計(jì)人員想出更好的用戶界面。工程團(tuán)隊(duì)則可以通過產(chǎn)品分析跟蹤應(yīng)用程序的性能表現(xiàn)和整體效率。他們可以分析哪些場景下應(yīng)用程序會(huì)無法啟動(dòng)，思考有什么漏洞或不完善的地方，以及導(dǎo)致這樣的原因是什么。

總而言之，產(chǎn)品分析對于各個(gè)產(chǎn)品相關(guān)團(tuán)隊(duì)都有著不可忽視的作用，其重要性貫穿于產(chǎn)品從創(chuàng)意誕生，到開發(fā)、設(shè)計(jì)、內(nèi)測、修復(fù)、推出、改進(jìn)、更新?lián)Q代的整個(gè)生命周期，因?yàn)樗呛饬恳粋€(gè)SaaS產(chǎn)品好壞的關(guān)鍵手段，產(chǎn)品好不好，有沒有市場潛力，用戶會(huì)不會(huì)買賬，產(chǎn)品分析都會(huì)誠實(shí)地告訴你。