本文作者通過案例拆解，來給大家講講數(shù)據(jù)分析如何有效驅(qū)動產(chǎn)品迭代？enjoy~

從產(chǎn)品論的角度而言，一款產(chǎn)品從0到1的建立，需要經(jīng)歷五層設(shè)計（戰(zhàn)略層、范圍層、結(jié)構(gòu)層、框架層、表現(xiàn)層）。而從數(shù)據(jù)分析的角度而言，數(shù)據(jù)分析由淺至深也分為5層（角色扮演、業(yè)務(wù)指標、現(xiàn)成模型、公司戰(zhàn)略、行業(yè)發(fā)展）。無論從產(chǎn)品論的角度又或者是數(shù)據(jù)分析的角度，最終的本質(zhì)是服務(wù)于商業(yè)模式。當(dāng)然對于政府等公共性質(zhì)的app而言，是無需商業(yè)模式的。

1. 產(chǎn)品基本信息

1.1 產(chǎn)品名稱

xx市數(shù)據(jù)信訪便民投訴平臺app，后面簡稱為“信訪app”。

1.2 產(chǎn)品定位

此次信訪app的產(chǎn)品定位為工具性產(chǎn)品，主要是方便信訪人民，在app上進行信訪業(yè)務(wù)辦理，包括信訪投訴、進度查詢、預(yù)約等一系列的信訪服務(wù)。

1.3 產(chǎn)品受眾

我們建設(shè)的是一個數(shù)據(jù)信訪平臺，此平臺可以支持網(wǎng)上信訪和線下信訪，所有的數(shù)據(jù)都會進入到我們的平臺，因此我們可以對信訪受眾進行全量分析。

產(chǎn)品受眾是所有潛在或者現(xiàn)實對信訪有需求的受眾，從前期的上訪情況來看，普遍的上訪群眾的年齡在30~60歲左右。

2.4 產(chǎn)品功能

已上線運行的信訪app的功能包括：信訪投訴；政策、福利等咨詢；領(lǐng)導(dǎo)包案預(yù)約；業(yè)務(wù)辦理督辦、催辦；社會民意征集；業(yè)務(wù)辦理進度查詢；業(yè)務(wù)辦理結(jié)果、工作人員評價。

二、面臨的問題

國家局在2018年6月份下達通知，要求各個省市的每月綜合網(wǎng)上信訪率需要達到60%以上，并且會納入到信訪工作考核指標中，而在2018年的6月份，我們后臺統(tǒng)計，xx市的網(wǎng)上信訪率為18.94%（總信訪量264件，網(wǎng)上信訪量50件）。

因此，我們需要配合xx市信訪局完成這一指標。（網(wǎng)上信訪率=手機app信訪登記量/信訪信訪登記總量，當(dāng)前的網(wǎng)上信訪的主要渠道是app投訴）

三、分析思路

從兩個角度進行分析，針對產(chǎn)品的角度而言，產(chǎn)品的定位（戰(zhàn)略層）是正確的（針對信訪群眾進行上訪），產(chǎn)品的需求功能（范圍層）也是正確的（可以滿足信訪群眾進行信訪登記），那么就只需從產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)層、框架層、表現(xiàn)層來進行分析。

而從數(shù)據(jù)分析的角度而言，主要是從業(yè)務(wù)指標的角度進行分析（即當(dāng)前的網(wǎng)上信訪率達不到要求，需要分析出業(yè)務(wù)指標無法達到要求的原因，并給出解決方案）。

3.1 排除數(shù)據(jù)噪音

想必大家在初中都學(xué)習(xí)過控制變量法，通過控制變量來觀察因變量的影響因素。同理，我們在進行數(shù)據(jù)分析的時候也需要采用類似的方法，首先就要排出數(shù)據(jù)噪音的干擾。對于當(dāng)前的分析角度而言，我們是要通過數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動產(chǎn)品迭代，那么產(chǎn)品的運營數(shù)據(jù)對于產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù)而言就是噪音數(shù)據(jù)。

產(chǎn)品的運營數(shù)據(jù)就是產(chǎn)品的安裝量、注冊人數(shù)、app使用情況、app活躍度等數(shù)據(jù)。結(jié)合信訪app的運營數(shù)據(jù)以及6月份的信訪投訴的數(shù)據(jù)進行分析，來排出數(shù)據(jù)噪音。

如下圖所示為6月份的xx市信訪投訴數(shù)據(jù)展示：

通過業(yè)務(wù)后臺數(shù)據(jù)分析可以知道6月份信訪人數(shù)為264人，其中通過手機app信訪的有50人，線下信訪的有214人（其中有132人是已注冊了信訪app）。因此我們得出的數(shù)據(jù)結(jié)論是，理論上網(wǎng)上信訪率可以達到68.94%（計算方式=（網(wǎng)上信訪人數(shù)+已注冊人數(shù)）/信訪總?cè)藬?shù)）。

因此可以說明，我們的數(shù)據(jù)在客觀條件下是能夠滿足業(yè)務(wù)指標要求的，這樣就排除了因為產(chǎn)品運營情況的不到位，而導(dǎo)致的客觀硬性條件下不能達到業(yè)務(wù)指標要求。

接下來就可以從產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù)，來進行分析網(wǎng)上信訪率不達標的影響因素。

3.2 業(yè)務(wù)指標角度

即從業(yè)務(wù)指標的達成路徑進行分析，我們可以知道業(yè)務(wù)指標的達成路徑，如下圖。

我們會分兩條路徑統(tǒng)計6月份這個期間的app的啟動次數(shù)、app的注冊次數(shù)、app登錄次數(shù)、使用投訴辦理功能的次數(shù)、提交信訪訴求的次數(shù)。

通過事件轉(zhuǎn)化率分析，這7個步驟的轉(zhuǎn)化率，分別表示的是：

• 路徑1表示app的啟動之后，直接登錄app的概率；
• 路徑2表示在直接登錄app之后，使用投訴辦理功能的概率；
• 路徑3表示在直接登錄app的前提下，進入投訴辦理功能之后，完成信訪訴求提交的概率；
• 路徑4表示在app的啟動之后，注冊app的概率；
• 路徑5表示在注冊之后，直接登錄app的概率；
• 路徑6表示在注冊之后直接登錄的前提下，使用投訴辦理功能的概率；
• 路徑7表示在注冊之后直接登錄的前提下，進入投訴辦理功能之后，完成信訪訴求提交的概率。

（1）建立數(shù)據(jù)指標

為了驗證數(shù)據(jù)，我們首先通過自定義事件，定義8類事件，分別為“app啟動量、app注冊量、app登錄量（無注冊）、app登錄量（有注冊）、app使用信訪投訴功能量（無注冊）、app使用信訪投訴功能量（有注冊）、網(wǎng)上信訪總量（無注冊）、網(wǎng)上信訪總量（有注冊）”。

然后通過事件轉(zhuǎn)化率，我們定義了兩類類轉(zhuǎn)化率，分別是“有注冊的業(yè)務(wù)路徑、無注冊的業(yè)務(wù)路徑”。

（2）數(shù)據(jù)結(jié)果

統(tǒng)計出來的6月份兩條路徑的事件，轉(zhuǎn)化率如下：

（3）數(shù)據(jù)分析結(jié)論

6月份，路徑上從app啟動—>app使用信訪投訴功能的轉(zhuǎn)化率較低，僅有30%左右。這可能跟信訪投訴具有一次性的特性，而查詢、督辦等功能具有多次操作的特性相關(guān)。

6月份，路徑上從app使用信訪投訴功能—>網(wǎng)上信訪的綜合轉(zhuǎn)化率則是非常低，僅有47%。但其中有注冊的業(yè)務(wù)路徑轉(zhuǎn)化率會高一些，這可能跟信訪群眾在信訪局有工作人員協(xié)助的因素導(dǎo)致。但也足以說明，app上的信訪投訴功能存在一定的問題，需要進行優(yōu)化。

（4）數(shù)據(jù)結(jié)論的再次分析確定

對6月份的數(shù)據(jù)，特意挑選出線下投訴但已注冊過app的132人，即這132人的網(wǎng)上信訪人數(shù)為0。根據(jù)業(yè)務(wù)指標達成路徑上的轉(zhuǎn)化情況進行用戶分組，選擇時間為2018年6月份，我們將人群分為：線下信訪_已注冊_登錄app、線下信訪_已注冊_app使用信訪投訴功能，兩類人群。

最終我們會看到分析出來的數(shù)據(jù)，如下圖展示：

綜上可以確認兩點問題：

1. 數(shù)據(jù)分析的結(jié)論是正確的，信訪投訴功能存在問題；
2. 如果117人都是愿意使用app進行投訴的，如果解決投訴功能的問題，那么有可以使得網(wǎng)上信訪率達到63%左右，滿足指標要求。

3.3 產(chǎn)品角度

從業(yè)務(wù)指標的角度我們發(fā)現(xiàn)了app的信訪投訴功能存在一定的問題，且信訪投訴操作具有操作的一次性特征，因此需要優(yōu)化，但具體如何優(yōu)化，優(yōu)化的方向還無具體的數(shù)據(jù)支撐。因此，我們需要從產(chǎn)品的角度，結(jié)合數(shù)據(jù)埋點進行分析。

投訴功能的結(jié)構(gòu)層分析：

投訴功能的信息結(jié)構(gòu)，如下圖：

上述的路徑是完成信訪投訴必經(jīng)的路徑，一共涉及4個頁面，因此對每一個頁面進行數(shù)據(jù)埋點：進入此頁面的計數(shù)。

投訴功能的每個頁面的框架層分析：

結(jié)構(gòu)層的信息頁面路徑是否能夠走完，需要對每個頁面的框架進行分析，用于分析此頁面的識別度和可操作性以及下一個入口的便捷性。因此可以說結(jié)構(gòu)層和框架層是息息相關(guān)的，那么根據(jù)框架層的特性，我們從時間維度上，對每個頁面進行數(shù)據(jù)埋點：在此頁面上停留的時長。

（1）建立數(shù)據(jù)指標

首先通過自定義事件，將各個頁面的操作次數(shù)都統(tǒng)計出來。通過漏斗分析，查看每個頁面的轉(zhuǎn)化率情況。

（2）數(shù)據(jù)結(jié)果

統(tǒng)計出來的6月份中的頁面轉(zhuǎn)化率情況如下：

（3）數(shù)據(jù)分析結(jié)論

• 6月份，可以看到填寫信訪訴求的完成情況很低，僅有38%，說明填寫信訪訴求頁面需要亟需優(yōu)化。
• 6月份，每一個頁面都存在一定的轉(zhuǎn)化損耗，所以需要從產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的角度考慮縮短路徑。

（4）改進方案

產(chǎn)品是針對受眾，因此支撐改進方案的一定是要落地到用戶畫像上，由于信訪的特殊性。因此，此次僅需要對年齡進行刻畫即可。

1）改進方案的用戶畫像

通過用戶分群功能，根據(jù)信訪人群的年齡進行劃分，對截止到6月份為止已注冊的人員進行分群。用戶分群的數(shù)據(jù)如下圖所示：

可以知道30～50歲的人群，占據(jù)了注冊人數(shù)的76.88%，是絕大多數(shù)的人，由此可見產(chǎn)品的優(yōu)化方案，主要是針對這個年齡段的人群。

2）改進方案的建議

根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)論、產(chǎn)品的分析結(jié)論以及用戶畫像我們針對產(chǎn)品，提出了如下的優(yōu)化建議：

• 填寫上訪人信息頁面取消，默認統(tǒng)一獲取當(dāng)前登錄的用戶信息（姓名、身份證號、居住地址、聯(lián)系方式），并將身份證號、居住地址等個人信息，融入到注冊環(huán)節(jié)進行填寫。（在信訪的業(yè)務(wù)上，也是支持多人上訪，但僅有一人作代表的情況）
• 選擇信訪單位此頁面取消，采用后臺默認統(tǒng)一將信訪件分配到xx市信訪局，再由信訪局發(fā)送到屬地單位進行辦理。
• 填寫信訪訴求的頁面，采用多種方式，代替僅限文字輸入的方式，比如：語音輸入、附件文本上傳、圖片上傳、視頻上傳這四類方式。在業(yè)務(wù)上，信訪辦理也是需要將app投訴內(nèi)容轉(zhuǎn)錄到辦案系統(tǒng)，所以這四類的方式都可行。

四、效果觀察

4.1 效果數(shù)據(jù)

通過自定義報表，將網(wǎng)上信訪率進行持續(xù)跟蹤，如下圖是7月份和8月份的數(shù)據(jù)。而選取2個月的時間作為觀察的長度，是因為信訪的數(shù)量本來就屬于弱需求，平均每個月的信訪量也就800件左右，而同時國家局要求的指標只要在12月底之前完成即可。

（此處要提一個數(shù)據(jù)，就是截止到6月份，已注冊app的信訪群眾達到了1276人，7月份新增注冊人數(shù)70人，8月份新增注冊人數(shù)100人）

由此可見，我們的改進效果是有成效的，說明通過這一套數(shù)據(jù)分析下來，的確是在一定程度上解決了產(chǎn)品的問題，但卻還沒有達到業(yè)務(wù)指標（60%）的要求。

4.2 效果反思

產(chǎn)品已經(jīng)優(yōu)化了，且在宏觀的結(jié)果有一定的成效，但是還是需要數(shù)據(jù)支撐，去看產(chǎn)品優(yōu)化帶來的具體成效。

重復(fù)采用漏斗分析的方法，去分析頁面的轉(zhuǎn)化率，如下圖是7月和8月的頁面轉(zhuǎn)化率情況：

總體轉(zhuǎn)化率直接從12.74%提升到60.83%，總體轉(zhuǎn)化率有了質(zhì)的提升，而且完成信訪投訴的轉(zhuǎn)化率從25.38%直接提升到了85%左右，也完全證明了我們的數(shù)據(jù)分析給出的解決方案也是正確的。

整理思路，依然還沒有達到指標。我們發(fā)現(xiàn)其實先通過業(yè)務(wù)指標進行分析找到路徑上的薄弱點，掩蓋了產(chǎn)品的兩個點，分別是注冊（產(chǎn)品功能）和用戶留存（產(chǎn)品使用）。而這個點只能從產(chǎn)品的角度才能發(fā)現(xiàn)。

4.3 迭代數(shù)據(jù)分析優(yōu)化產(chǎn)品

（1）注冊（產(chǎn)品功能）

通過漏斗分析產(chǎn)品的注冊頁面路徑轉(zhuǎn)化分析，我們統(tǒng)計出7也和8月的注冊頁面的路徑轉(zhuǎn)化情況，如下圖所示：

基于如上的數(shù)據(jù)，結(jié)合產(chǎn)品的方法論，我們給出注冊/登錄這套操作進如下方式的優(yōu)化：

1. 注冊和登錄都采用手機號碼+驗證碼的方式，進行注冊和登錄，替代賬戶基本信息填寫（內(nèi)容包括：用戶名、電話、密碼、驗證碼）；
2. 個人基本信息填寫，采用手動輸入和拍攝證件照兩種方式進行填寫，但優(yōu)先推薦證件照上傳的方式。

（2）用戶留存（產(chǎn)品使用）

通過自定義留存的功能，我們可以定義，在每個月中，已注冊app的信訪群眾的留存情況。（留存率=當(dāng)月使用app信訪功能的人數(shù)/當(dāng)月信訪的總?cè)藬?shù)中已注冊app的人數(shù)）

通過計算，可以知道每個月的回訪情況如何，如下圖所示：

基于如上數(shù)據(jù)，加入一個消息引導(dǎo)提醒“app信訪數(shù)據(jù)概況”，這條信息中包含“網(wǎng)上信訪操作事件、網(wǎng)上信訪辦理效率、網(wǎng)上信訪比例、網(wǎng)上信訪操作改善功能點”這四個維度的提醒，用于提高留存率。

4.4 迭代優(yōu)化持續(xù)跟蹤效果

我們首先跟蹤9月份注冊的頁面轉(zhuǎn)化率優(yōu)化情況，如下圖：

通過自定義留存，我們知道9月份信訪的留存率情況，如下圖：

我們再次跟蹤9月份網(wǎng)上信訪率情況，如下圖：

五、總結(jié)

最后，還是需要強調(diào)一次，通過這一套的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化，我們耗時3個月達成了國家局要求的網(wǎng)上信訪的指標（60%），另外數(shù)據(jù)分析當(dāng)然肯定不是一個月才進行一次分析，而是至少每周，甚至每天進行分析，跟蹤變化情況。

數(shù)據(jù)分析不能從一個角度進行分析，要結(jié)合多個維度，尤其要從產(chǎn)品的角度思考數(shù)據(jù)分析方法的完整性。同時需要能夠基于已分析出的數(shù)據(jù)，進行深入挖掘，才能找到問題的根本原因，并能夠明確地給出解決方案。

寫在最后

對于產(chǎn)品的表現(xiàn)層的分析，可以結(jié)合兩方面進行分析：

• 一方面是頁面的停留時間，每個表單的操作時長進行分析；
• 另外一個方面是結(jié)合用戶畫像。

#專欄作家#

蕭羽，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。

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