(2)数据统计点过少(颗粒度过大)导致的发现问题却无法定位具体原因
当然也出现了另外一种后台为了避免应用过于臃肿 , 而只采集日活 , 月活 , 留存等用户数据 , 导致出现用户量抖动变化时 , 无法定位究竟是什么问题导致的 , 讲真那时内心感觉比不知道用户流失还难受(不是我 , 不是我) 。
那么 , 数据采集点究竟如何定义才能精准把握颗粒度 , 从而让数据后台发挥应有的作用呢?
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首先 , 我们应该去问自己:到底什么才是我们的核心业务?对于不同的产品来说 , 在迭代初期都应该有的一个核心:你最想让用户在你这干什么 。
举例来说 , 电商平台想让用户在我这买东西 , 视频网站想让用户在我这看视频 , 而不是在我这比价格 , 搞什么视频留言等衍生需求 。
在找到产品的核心后 , 我们就要开始思考什么指标可以去衡量其好坏?
像刚才说的电商平台 , 在下单这我们可以用下单率去衡量 。
再多举几个例子来说:
所以 , 只有找到业务的核心数据才会对我们有意义而不是只笼统的计算用户访问量 。
2. 辅助指标圈定
当然随着互联网行业渐渐成熟 , 逐渐由所谓的科研产物变成人们生活的必须品 , 软件行业也已经逐渐发展为传统制造业 。行业也慢慢积累出了大量的通用数据指标 , 供我们直接借鉴 。
通用指标指的是可以根据你的业务大方向套用的类型 。在这我总结了行业中最基础的通用指标范围:
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图4. 通用指标大纲
这样在我们由核心业务推导出我们产品的核心指标后 , 在通过这里挑选搭配的数据指标就可以完成我们数据平台的范围选择 。
结语
现在的互联网早已经过了粗狂式发展的阶段 , 开始如传统制造行业一样逐步进入精耕细作的下半场 , 因此如何把产品做精做细是我们在产品诞生之初就应该去考虑的问题!
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