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案例拆解:数据分析如何有效驱动产品迭代

2019-07-18 20:44

  本文作者通过案例拆解,来给大家讲讲数据分析如何有效驱动产品迭代?enjoy~

  从产品论的角度而言,一款产品从0到1的建立,需要经历五层设计(战略层、范围层、结构层、框架层、表现层)。而从数据分析的角度而言,数据分析由浅至深也分为5层(角色扮演、业务指标、现成模型、公司战略、行业发展)。无论从产品论的角度又或者是数据分析的角度,最终的本质是服务于商业模式。当然对于政府等公共性质的app而言,是无需商业模式的。

  此次信访app的产品定位为工具性产品,主要是方便信访人民,在app上进行信访业务办理,包括信访投诉、进度查询、预约等一系列的信访服务。

  我们建设的是一个数据信访平台,此平台可以支持网上信访和线下信访,所有的数据都会进入到我们的平台,因此我们可以对信访受众进行全量分析。

  产品受众是所有潜在或者现实对信访有需求的受众,从前期的上访情况来看,普遍的上访群众的年龄在30~60岁左右。

  已上线运行的信访app的功能包括:信访投诉;政策、福利等咨询;领导包案预约;业务办理督办、工信部布告第二批稀土过剩产能企业名单凯时娱乐网址,催办;社会民意征集;业务办理进度查询;业务办理结果、工作人员评价。

  国家局在2018年6月份下达通知,要求各个省市的每月综合网上信访率需要达到60%以上,并且会纳入到信访工作考核指标中,而在2018年的6月份,我们后台统计,xx市的网上信访率为18.94%(总信访量264件,网上信访量50件)。

  因此,我们需要配合xx市信访局完成这一指标。(网上信访率=手机app信访登记量/信访信访登记总量,当前的网上信访的主要渠道是app投诉)

  从两个角度进行分析,针对产品的角度而言,产品的定位(战略层)是正确的(针对信访群众进行上访),产品的需求功能(范围层)也是正确的(可以满足信访群众进行信访登记),那么就只需从产品的结构层、框架层、表现层来进行分析。

  而从数据分析的角度而言,主要是从业务指标的角度进行分析(即当前的网上信访率达不到要求,需要分析出业务指标无法达到要求的原因,并给出解决方案)。

  想必大家在初中都学习过控制变量法,通过控制变量来观察因变量的影响因素。同理,我们在进行数据分析的时候也需要采用类似的方法,首先就要排出数据噪音的干扰。对于当前的分析角度而言,我们是要通过数据分析来驱动产品迭代,那么产品的运营数据对于产品的使用数据而言就是噪音数据。

  产品的运营数据就是产品的安装量、注册人数、app使用情况、app活跃度等数据。结合信访app的运营数据以及6月份的信访投诉的数据进行分析,来排出数据噪音。

  通过业务后台数据分析可以知道6月份信访人数为264人,其中通过手机app信访的有50人,线人是已注册了信访app)。因此我们得出的数据结论是,理论上网上信访率可以达到68.94%(计算方式=(网上信访人数+已注册人数)/信访总人数)。

  如果117人都是愿意使用app进行投诉的,如果解决投诉功能的问题,那么有可以使得网上信访率达到63%左右,满足指标要求。

  从业务指标的角度我们发现了app的信访投诉功能存在一定的问题,且信访投诉操作具有操作的一次性特征,因此需要优化,但具体如何优化,优化的方向还无具体的数据支撑。因此,我们需要从产品的角度,结合数据埋点进行分析。

  填写上访人信息页面取消,默认统一获取当前登录的用户信息(姓名、身份证号、居住地址、联系方式),并将身份证号、居住地址等个人信息,融入到注册环节进行填写。(在信访的业务上,也是支持多人上访,但仅有一人作代表的情况)

  选择信访单位此页面取消,采用后台默认统一将信访件分配到xx市信访局,再由信访局发送到属地单位进行办理。

  填写信访诉求的页面,采用多种方式,代替仅限文字输入的方式,比如:语音输入、附件文本上传、图片上传、视频上传这四类方式。在业务上,信访办理也是需要将app投诉内容转录到办案系统,所以这四类的方式都可行。

  通过自定义报表,将网上信访率进行持续跟踪,如下图是7月份和8月份的数据。马化腾:未来更多创新来自...,而选取2个月的时间作为观察的长度,是因为信访的数量本来就属于弱需求,平均每个月的信访量也就800件左右,而同时国家局要求的指标只要在12月底之前完成即可。

  注册(产品功能)和用户留存(产品使用)。而这个点只能从产品的角度才能发现。

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