• 分析師的每一天：產品與使用者行為的量子糾纏 - 姜乃文 Nai-Wen

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分析師的日常

  • 多工切換，需要對齊定義
  • 聽懂問題、和 User 們有品質的溝通（擁有共同語言）

分析師的專案進程(陪跑型)

可以減少溝通上的誤差

專案進程

  • 專案前置
    • 了解專案目標與任務、共同語言 ➡️ 建立信任感
      ex. 與行銷合作著重故事性、業務著重結果
  • 專案進行
    • 對齊專案協助推進 ➡️ 建立一致且反映專案的數據視角
      ex. 同一個 picture 和數據視角去觀看，避免同一個參數的切角指標不同
  • 專案收尾
    • 協作幫助團隊完成結案 ➡️ 調頻達到對齊，用同一個視角反應成果。
      ex.在媒體業，用戶的轉換，是透過廣告還是文章來的？透過某種助攻、交互協作的方式來做歸因。

分析問題的五步驟

  1. 問題意識：知道問題是什麼
  2. 界定／定義問題
  3. 盤點資源／資料
  4. 分析／建模
  5. 結案／優化

Ｑ：什麼時候加入最好？
Ａ：界定／定義問題階段
因如他提早參與，就不會在後面分析、建模的階段卡住。

專案分享 體檢型指標/追蹤型指標

專案目標的客群是誰，這點要很清楚

Product Process

  • 售前：異業合作、產品廣告、品牌廣告、Chrome 適用、KOLKOC
  • 售中：適用功能、Pro 功能（限時）
  • 售後：新手教學、冷啟動教學、官方客服、報團討論區

追蹤型指標 vs 體檢型指標

追蹤型指標 體檢型指標
出現頻率 頻繁地看／幾乎日日營運都要追 一段時間看／每天異動幅度不大
效果 可以快速“了解”現況 能夠“掌握”現況
使用時間 適合營運型會議 適合策略、管理型會議 (ex. 接下來有哪些服務要推出等)
幫助範圍 幫助當下做決定（Decision）（ex：廣告） 看大方向推薦策略(Stategy)
相關指標 流量、DAU、MAU 等 註冊率、WAU / MAU 率、平均客單價等

追蹤型指標

  • 出現頻率：頻繁地看／幾乎日日營運都要追
  • 效果：可以快速“了解”現況
  • 使用時間：適合營運型會議
  • 幫助範圍：幫助當下做決定（Decision）（ex：廣告）

體檢型指標

  • 出現頻率：一段時間看／每天異動幅度不大
  • 效果：能夠“掌握”現況
  • 使用時間：適合策略、管理型會議 (ex. 接下來有哪些服務要推出等)
  • 幫助範圍：看大方向推薦策略(Stategy)
  • 範例指標： 註冊率、功能使用率、WAU / MAU Z*

*不同業態和商模會不同

指標大亂鬥

曾短短一週內被指標 DDos 的紀錄，不同單位拿各種指標轟炸
進行梳理是哪些指標，是追蹤型還是體檢型，以進行哪些要迅速反應

有些人被問問題的時候可能還不清楚自己要的是什麼
ps. 不同專案特性不同，不適用於所有專案

我們最後做了什麼？

整理完指標，在營運會議上對其需亦對其的指標是哪些

追蹤型：每天需要看，且要反映具體的 Action ，需要搭配其他指標來衡量縱效。

體檢型：

提高產品策略、產品迭代、追蹤數據佐證

RFV + 平均註冊轉換天數 + 導流轉換成本 ＋產品功能使用率 + 商品銜接率
➡️

  • 以產品教學來說，產品團隊可能會想讓使用者學哪些新功能，但以使用者來說，可能會想要用什麼功能時，才看那個功能的教學。

廣告流量+首頁轉換率+各項服務產品時率+工作階段數+ 新使用者比率
➡️ 發現

  1. 影片型（有教學知識類）帶來的新使用者
    首頁轉換率較高（滿多廣告會導入至 LandingPage），且因廣告而來的這類型使用者使用 A 功能滲透率較整體高，後續新增主攻 A 服務的廣告加碼投放 ➡️ YoY＋120%
  2. B 服務的產品流失率較低，但新使用者佔比高 ➡️ 後續搭配訪談，發現該功能較為雞肋，故回訪客後續並不感興趣 ➡️ 列為下一階段優先調整的功能

For Example: 追蹤型指標

  • 你很常會需要去看的數據
  • 拉出一條使用者旅程地圖，使用者進來會先看哪些地方、進行哪些事以及需要追蹤的項目
  • 打開 APP 後的進的頁面跟他的行為交叉去看，有沒有符合我們在產品開發上的想像。

媒體訂閱制: 付費牆

  • Hard Paywall：必須加入才能觀看（直接撞到牆）
  • Soft Paywall: 可使用到部分功能（部分干擾使用）
    • ex. 文章只能看到上半部，需要付費解鎖才可看完整文章內容
  • meter paywall: 計次型付費牆（有限制使用：試用期、可看幾篇文章）

動態付費牆專案：提升體驗會有助於訂閱嗎？

假設：希望嘗試 從標準的每人閱讀篇數固定狀態下調整成最佳體驗的篇數，是否有可能助益到訂閱？
➡️ 從使用者足跡、文章 metrics、等角度預測設只可能的最佳篇數，以達成每個人「動態」撞牆的動態付費牆實驗

Meter Paywall (圖例)
X: 閱讀篇數
Y: 付費動機
Sampling: A, B, C users

從使用者足跡、文章merrics、等角度預測使用者可能的假脧篇數，已達成每個人「動態」的付費

實驗結果：
理想很美好，現實很骨感，實驗的結果，我們有完成提高體驗的目的 【回訪天數／閱讀篇數／閱讀滲透率皆有明顯的提高】，但助益到訂閱的部分效果有限，還在持續努力優化。
根據不同讀者的節奏，去設計付費牆

延伸閱讀：搜尋動態付費牆英文媒體案例

  • 讀者點擊的順序，會影響牆什麼時候出現（個人化？）
  • 可參考紐約時報、Netflix, HBO 都有類似的等，實際上會從使用進站時開始追蹤。

其他延伸參考

Q&A

Q：請問商品銜接率的定義是什麼？

A：奶粉產業。一定會看商品銜接率的例子，孕期的媽媽、或開始使用奶粉的人，比如：政府最近在推母乳（0歲是不能賣的），不同階段的奶粉，會有持續銜接的狀況可進行追蹤，會去考慮是否因為競爭對手搶走，或是有成分考量或是其他因素使得產品銜接率無法成功；
軟體的話，比如是在一些產品中的高階功能會涵蓋部分的功能，從 A 產品銜接到 B 產品的涵蓋率進行追蹤和考量

Q：對於還沒有切入市場，或仍然在尋找 MVP 產品的公司而言，如何透過數據量化分析，來去協助產品功能方向的決策？

A：

  • 釐清 產品特性 以回應： 為什麼會產生這個產品？他是不是原本有什麼優勢？需求？
  • 進行 面向市場的競品分析 以找出：相較競品中，我方可以戰勝的地方

Q：想知道「用同個語言溝通」的例子，有沒有遇到「因為沒用同個語言」而溝通失敗的例子，如果有那時怎麼發現的呢～

A：

  • 喚醒活動（喚醒沈睡用戶）
  • 會與行銷業務的同仁同步講到，兩者的喚醒理解不同
  • 對行銷同事而言，喚醒是指產品熱用期（18 個月）的用戶
  • 對業務同事來說，已經離開一年就是沈睡用戶，這樣彼此用的客群就不同，也或許有部分重疊
  • 導致老闆無法理解為什麼哪個喚醒無效等。

感謝 乃文 分享 🎉🎉🎉

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筆記手們的 chat 空間

怎麼剛剛的不見了＠＠？
是不是網路卡住？
用成表格清楚很多，感謝
感謝 shoudwang 一同填表格
感謝上面幫忙畫表格的大大
以上感謝各位筆記手（叩首
大家筆記都好厲害
裡面是不是有很多大神＠＠
應該有很多習慣做筆記的朋友
參與共筆的大家辛苦了～ 🎉
大家都好厲害！現在網路都很順惹噎
嗚嗚感謝大家，我去後面都打開聊天ㄕ

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