对于忽略流失人群分布三点而言!

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毋庸置疑,以上是*常见的三种心态,但是数据分析是产品的一部分,不能**依靠直觉和猜测去设计产品。每一次发布都是一次考试,我们也需要用数据去检测自己当初的设计,那么对于以上三点而言:

**点的问题是把数据分析变成了一项比较大的工作。一款应用需要记录和跟踪的信息当然很多,但不意味着需要从一开始就把所有的信息记录下来,产品本身也是在迭代的,所以埋点和数据分析也可以迭代去记录。在产品迭代周期过程中,少则一周、多则一月的时间里,我们也没有能力去分析太多的东西。

第二点的问题是没有分析目的的去记录信息,数据分析一定要有目的,所以你记录的信息也一定是要完成对这个目的跟踪的覆盖,不需要太多,但一定要满足至少一种分析的需求。比如上面所说的闭着眼睛做产品背后的问题都可以成为分析需求。

第三点的问题是没有意识到流失用户的价值。用户很难给你二次机会,现有资源下,我们很容易做到用户覆盖,但是如果整个产品的体验很差,或者需求目的不明确同样很容易造成用户的流失,所以每一次用户流失的原因都弥足珍贵,都是产品优化方向的基础,举个例子,假如你是个视频制作的软件,产品发布之后,你看到产品的次日留存是50%,误以为很好,但是发现用户制作视频的周留存率只有10%,你敢大推吗?而没有这部分业务数据的分析,很容易在大推过程中丧失了大量的价值用户。而这些数据显然在一开始损失*小的时候能够帮助你对应用做更优的决策和迭代计划。

投稿作者:翎flying
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