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大連網站建設費用多少:數據與產品設計的關系

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大連網站建設費用多少:數據與產品設計的關系

大連網站建設費用多少:數據與產品設計的關系
  兩年前,當我開始制作產品時,當我需要進行數據分析時,我總是感到困惑,我不知道如何開始。我想做得好,我真的想做得好,但我真的不知道該怎么辦。經過兩年大型和小型項目的不斷磨煉,摸索,嘗試,撞墻,恢復磁盤,然后再次嘗試,我們終于可以根據數據分析的結果做出成功的產品設計,最后展現出良好的效果結果。現在,每天去公司的第一件事就是查看數據。我知道昨天每個平臺的流量,每個頁面的轉換以及每個類別的每個目的地的銷售情況。從數據中發現問題,進行進一步分析,并及時進行調整和優化。
  
  我一直在網上搜索有關數據如何指導產品設計的文章。我從未發現任何含金量的東西。因此,我決定自己寫一篇文章并分享我認為有價值的東西,并且可以在實戰中快速使用。 :
  
  以“手機淘寶”應用為例,打開淘寶應用并選擇阿里旅行:
  
  由于我一直在做旅游產品,我仍然使用旅行應用程序作為案例。通過觀察應用程序,影響數據的因素可歸納如下:
  
  好的,我來解釋一下:
  
  為了方便每個人,首先列出了這些因素。在實際工作中,當您遇到數據問題時,您可以自然地想到是什么因素造成的,然后查詢和分析相應的數據,找出具體原因。
  
  3.電子商務產品一般針對GMV(不說為什么它不是用戶體驗,電子商務和其他產品在這一點上真的不同)。
  
  4.大中型公司通常擁有自己的數據平臺和相應的數據團隊。每天早上查看數據也是產品經理的日常工作。對于小公司,建議自學SQL并查詢數據庫中的數據。事實上,我去網上學習SQL,因為它更方便。首先查看數據平臺上的數據,查找異常,并查詢SQL以獲取更詳細的數據。您無需為數據團隊打擾,因為每個人都有大量工作,檢查效率更高。
  
  5.每天需要分析的數據緯度是:頁面轉換;商家/商品;用戶緯度;市場環境;渠道推廣;客戶投訴緯度;金融緯度
  
  7,建議看“誰說菜鳥不會進行數據分析”,這是對數據分析的介紹。
  
  大連網站建設費用多少案例分析
  
  案例1:產品的第一個版本推出后,發現主頁轉換率極低,只有25個?需要緊急提高主頁的轉換率。
  
  思考過程:首先查詢主頁上每個條目的向下轉換率。發現數據集中在主頁上的“搜索”模塊中,而其他模塊(例如“推薦銷售低價產品”)具有非常低的點擊率。在分析我們的產品業務的基礎上,我們的產品位于旅游鏈的中下游。當用戶進入我們的界面時,基本上已經選擇了目的地。

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然后他們主要使用搜索找到他們想要的目的地,然后過濾他們感興趣的旅游商品。“熱銷的低價產品推薦”只是一個目的地,產品不一定是興趣的用戶。它擊中用戶需求的可能性很小,因此點擊率極低。
  
  ??解:
  
  更多熱門目的地已添加到主頁,并且設計了一個非常低成本的“操作管理后端”來手動配置目標。
  
  刪除了“熱銷低價商品推薦”模塊并添加了“主題游”作為嘗試
  
  后評估:最終主頁轉換率增加到68?措施1將轉換率提高了大約25?每兩周檢查一次所有目的地的點擊數據,將目的地點擊率降低到更近的熱門目的地未來,反復更換,最后達到更高的點擊率。 );測量2使轉換增加約10?測量3增加轉換約8?r
  案例2:發現某個頻道帶來的流量轉換率非常高。從收到的流量到訂單付款,轉換率可以是10左右,我們的一般轉換率只有2?3?r
  思考過程:分析該頻道的流量質量,發現它與其他頻道沒有太大差別。普通用戶對旅游業有需求,各自的產品類型差別不大。然后水平比較所有頻道的流量,轉換率,設計,位置和用戶需求。主要原因是該通道入口的“設計”與其他通道不同。此設計形式帶來的轉換率明顯高于其他設計形式。
  
  解決方案:根據實際情況將此設計移植到其他渠道
  
  案例3:當參與獨立應用程序時,我發現某項功能具有較高的點擊率(90?但使用率不高(60?
  
  思考過程:查詢與之相關的數據,從門戶進入的用戶流量分布在哪里,然后在用戶進入后發現用戶專注于新手指南,反復查看新手指南(滑動操作數據)是UV 4 Double),停留的持續時間可以超過20秒,并且發現用戶的注意力集中在新手指南上。
  
  解決方大連網站建設費用多少案:在新手啟動的最后一頁,添加“使用功能”按鈕
  
  后評估:此功能的使用從60?80增加?
  案例4:公司的戰略部門愿意配合我們的交通管制
  
  思考過程:攻略每天有超過100,000個紫外線。如果我們可以為我們提供商品流量,它肯定會促進我們產品的銷售。我們的平臺(Web端)每天只有6000 UV。如果有一個100,000級別的流量門戶,我們產品銷售的幫助必須很大。然后考慮數據下游越多,它就越準確,轉換率就越高。
  
  后評估:經過一周的在線評估,每周只有一個訂單,遠遠低于預期的一天至少5個訂單。后來,在與攻略的產品經理進行溝通和分析后,主要原因是攻略的用戶主要是旅行前15天到兩個月的用戶,屬于旅行前的計劃階段。選擇攻略選擇在哪里玩,以及去哪里。我還沒決定玩,我怎么能在這個時候買旅行用品?而且我們的用戶一般都集中在旅行前三天到七天,用戶已確定目的地,已預訂機票酒店。將在我們的地方提前3~7天,出境WiFi,包車,導游翻譯...
  
  最后,數據分析需要不斷的實踐和成功,而成功的基礎是經驗教訓的失敗。在此過程中,除了學習產品設計和數據分析方法外,了解業務,讓自己沉浸在業務中,成為自己業務的骨灰用戶,了解業務的各個方面更為重要。產品經理必須比團隊更好。業務中的任何人都更了解業務!這將成功實現產品設計。
  
  
  
  
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