中國互聯網已經進入到一個獲取流量成本很高的時代 ， 企業并沒有那么多容錯機會給到大家不斷嘗試試錯 。要提高決策準確性 ， 主要依賴數據論證 。
2. 通過數據分析驗證產品成效你在面試時 ， 你說你牛逼 。如何叫人信服你？你說你牛逼 ， 你就真牛逼？
相信大家已經習慣了小套路 ， 說自己曾經做的某個項目轉化率提高了多少個點之類的 。
實際上 ， 在我們做的每個項目或者功能中 ， 都應該用數據來驗證產品成效 。
電商網站的收銀臺大家耳熟能詳 ， 比如以下：
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參照國內競品調研和產品交互設計師自以為的產品目標：給用戶傳遞安全感——通過增加底部“確認支付”按鈕來實現 。
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實際上線效果卻不盡如意 ， 新版本比老版本跌了3個點左右 。
事后我們反思了整個過程 ， 得到一些啟發：
支付需要用戶沖動型消費 ， 不需要用戶那么理性思考 。按鈕操作 ， 讓用戶有種儀式感 ， 反而增加了用戶猶豫心理 。
比如 *** 換成了指紋支付 ， 或者刷臉支付 ， 轉化率會提高 。我作為用戶 ， 使用了 *** 指紋支付后 ， 下單支付快了很多 。我也有同事 ， 一不小心刷臉支付后 ， 就懶得再發起退款了~
支付產品的核心是：安全和快捷 。如果品牌背書 ， 用戶已經覺得安全 ， 那么接下來就是快 ！去掉按鈕才是讓用戶有快速支付的感覺 。
于是 ， 我們又花了一些時間 ， 去掉底部“確認支付”按鈕 ， 用戶選擇支付方式就可以進到支付環節 ， 轉化率竟然又提升了！
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去掉了底部“確認支付”按鈕
整個團隊從這個案例中都得到較大感觸 ， 充分體現了我們自以為更好的方案對用戶或者從業務角度并不是更好的 。如果沒有數據來驗證 ， 我們還會一直停留在自己覺得設計很好的功能中自嗨！
用AB test 測功能 ， 用數據來驗證功能成效是最有說服力的手段 。
3. 通過數據分析洞察用戶用戶研究是產品經理必須要去做的一件事 ， 懂用戶 ， 挖痛點 ， 給方案 。
用戶研究常用的 *** 除了用戶訪談、調查問卷等定性研究外 。從已存數據中發現用戶的行為偏好 ， 建立數據與用戶畫像之間的關聯 ， 針對不同人群需求或者痛點給出合理的產品解決方案也是數據驅動決策的手段 。
比如從歷史訂單數據中 ， 挖掘新老用戶購買商品的偏好 ， 可以針對新老用戶群體做個性化的商品推薦 ， 這也是大家能夠感知到的電商產品推薦 。你去逛 *** 首頁 ， 是不是會覺得 *** 比自己還懂自己？給自己推薦的大部分商品是自己喜歡的 。
通常對用戶歷史行為數據收集越詳細 ， 越是能夠了解用戶 ， 為用戶做出合理的產品設計 。
為什么人們總說作為電商平臺和支付平臺的阿里有最完整的行為數據乃至最完整的人群畫像 ， 那是因為根據生活消費的商品和服務 ， 幾乎能夠推斷一個人全部的特征 ， 而越是習慣網上購物的用戶 ， 衣食住行都用同一個支付手段的用戶 ， 就越能夠被電商和支付平 *** 整描述 。
產品在做產品功能設計時 ， 并不只是單純為用戶提供功能和服務就可以 ， 理所當然以為用戶會來使用 。定要對用戶需求或者痛點挖掘地足夠深 ， 才能精準提供服務 。從過去已存數據中挖掘用戶行為偏好或者痛點 ， 是產品設計的之一步 。
這里借用《產品思維》一書中提到的例子 。
我們是一個創業小團隊 ， 正在做一個P2P（個人對個人）金融產品 。平臺上已經有了一定量的用戶 ， 他們購買了我們的理財產品 。我們正在考慮要不要增加VIP（貴賓）套餐服務 ， 定位高價值用戶 ， 定向提供理財顧問服務 。
我們會請許多專家 ， 提供很多額外的分析工具 ， 讓這些用戶享受高端服務 ， 贏利方式就是VIP年費 。單拿這個服務來看 ， 肯定是沒有什么問題的 。
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