使用产品分析能够回答复杂的使用问题吗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-09
利用数据构建更好的产品
由于现代产品的复杂性，很难跟踪某些更改如何影响用户，在简单的B2C产品中，目标可能是优化产品或在特定屏幕上点击的时间，因为每个用户都在做同一件事。通过捕获和分析有关产品的更复杂的数据，A / B测试可以确定小的变化和新功能对参与度的影响。但是，对于业务工具而言，这些策略会分崩离析，因为用户的交互不容易分解为离散的目标，并且将参与度表示为单个指标并不可靠。
在当今竞争激烈的技术环境中，公司正在收集大量的产品分析
但是在使用它进行智能产品改进时遇到了麻烦，衡量产品成功与否，需要询问高度相关的问题，并严格应用数据来寻找答案。我在团队取得了很多成功，将复杂的产品数据混合在一起，然后使用创新思维来构造新问题，以下是一些我们用数据回答的复杂产品性能问题的示例：
使用情况分析
收益归因添加新功能后，主要的问题始终是该功能是否正在为公司带来更多收入。新客户是否因为该功能而购买该产品？现有客户是否需要支付更多费用才能使用该功能？很难从CRM中的机会记录中找到答案。新客户可能出于多种原因购买产品。对现有客户的追加销售也是如此。将收入归因于特定功能是一个挑战，但是解决它给组织提供了一种数据驱动的方式来比较功能并做出重要的产品决策。
我的团队解决此问题的方法是查看每个帐户，并将功能使用情况与销售日期相关联
我们为每个闭合中的销售机会（包括新客户和现有客户）创建了一个带有数据点的简单条形图。对于每个数据点，我的团队跟踪了从首次使用功能到获得成功机会之间的天数，在使用该功能之前，有一些帐户已关闭（在下图中的线条上方显示有条形图），有些先试用了该功能，然后进行了购买（在线条下方的条形图），这些条形向我们显示了有关哪些功能的需求已被压抑（使用前购买）以及哪些功能可以有效地将试验转化为销售的信息。
使用SQL可以轻松构造此图表，但是棘手的部分是定义哪些行为符合功能用法
确定标准–每个功能可能有所不同！-然后像我们一样映射数据为您提供了两个有用的工具：一个是确定您的功能在客户试用中是否重要的方法（因此应在销售过程中进行展示），第二个是可以与其他功能进行比较，以衡量产品投资的相对影响。
功能替换
每个产品经理都用更好的功能替换了功能，这是工作职责的关键部分。但是必须有一种逻辑方法来识别可以替换的功能。选择这些功能的简单方法是选择您的支持团队所听说的功能，但是这种方法可能会给少数人带来过多的权力。这是利用整个客户群数据来查看正在利用哪些功能为用户创造价值的绝佳时机。这些功能性能指标是查看整个用户群行为的便捷捷径，尽管产品实际上并不支持这样做，但许多用户仍在使用文本标签和描述来注释其仪表板！用户发现了一个聪明的技巧：使用数字显示图表，但是向其提供一条将生成字符串而不是数字的SQL语句，使他们可以通过一种有用的方式将文本发送到仪表板上。
这是一个足够的普遍需求，即聪明的解决方法已经花了很多年的时间了
一旦意识到这一点，我们就建立了一个名为“仪表板上的文字”的功能这将为分析人员提供一种适当的方式，将单词混入其仪表板上的图表中，并提供各种选项，可根据需要可靠地自定义该副本，我们构建了一个图表来跟踪使用此新功能（下图上的红色条）相对于旧变通方法（蓝色条）创建的文本框的数量，结果令人惊讶：人们没有停止做事情旧方法只是因为我们已经建立了更好的方法。实际上，两种策略的使用都在增加。
我们发现的是对用户的了解，而不是对我们功能的了解
用户正在采用我们的新功能（我们可以在数据中清楚地看到它），但是该机制并未取代旧的解决方法，我们更深入地研究了使用情况数据，查看哪些用户和哪些组织仍在使用变通办法，发现新客户的新用户通常会使用新技术，而较老的用户则会使用其旧变通方法，但是新用户加入现有团队有时会采用解决方法，而不是学习新技术，对我们来说，洞察力在于，与将新功能集成到他们的工作流中相比，用户可以更轻松地习惯其使用模式，并且更舒适地复制/粘贴旧的仪表板，并且我们的用户可以互相训练，我们的新产品没有失败，传统用户的行为与我们预期的不同。
推出延迟
企业使用B2B产品的一贯行为是在产品的新版本推出与该版本的实际采用之间存在差距，衡量这一差距非常重要，因为团队需要知道部署后要等待多长时间才能开始跟踪采用情况。产品团队不想浪费时间担心新功能的使用，但是他们也需要切合实际的时间表来期望看到新版本的增加，为了准确地定义该时间段，我的团队研究了历史使用情况，为部署和采用之间的天数设定了标准，下图带有蓝色条形图，用于说明在产品发布后每天有多少帐户采用我们产品的版本。上面的那一行增加了一个额外的维度，支出假设较大的公司在我们上面花了更多的钱，我们看到公司的规模和采用新的主要功能产品的时间之间存在关联，我们发现，较大的公司大约需要60天才能开始采用新事物，因此，当我们的团队检查围绕新产品的使用情况数据时，我们等待了很长时间才真正研究采用情况数据以确保我们做得很好，利用我们的时间，仍然可以获得准确的结果。
进一步分析这些信息，我们发现功能是针对不同的角色使用的
并且角色类型会影响采用率，对于任何分析师或什至业务专业人员都可以立即使用的终用户功能（如仪表板上的文本），采用时间相对较短。诸如更改权限之类的以管理员为中心的功能可能会花费数月的时间，因为它们的影响很大，推出延迟会影响每个公司，产品和功能。查看您的客户数据，看看您可以了解他们的行为。
产品经理的重要工作之一就是了解用户体验的旅程
并向他们提供信息，这将帮助他们根据他们的旅程阶段从产品中获得价值。您不会向有经验的用户和试用用户发送相同的消息，因为他们在寻找不同的东西，为了在用户群中创建队列并提供单独的特定消息，我们创建了一个简单的条形图，以用户级别显示了从首次使用我们的产品到近一次使用我们的产品之间的时间。全新的用户位于左边，而老用户则位于右边。从该图表中，我们注意到了一些队列。初期（试用用户）有一个大峰值，后期（早期采用者）有一个长尾巴，并且大约125天有明显的差距，我们可以用它来将有经验的用户与刚刚学习产品的用户区分开。
利用这些由数据确定的同类群组
由于现代产品的复杂性，很难跟踪某些更改如何影响用户，在简单的B2C产品中，目标可能是优化产品或在特定屏幕上点击的时间，因为每个用户都在做同一件事。通过捕获和分析有关产品的更复杂的数据，A / B测试可以确定小的变化和新功能对参与度的影响。但是，对于业务工具而言，这些策略会分崩离析，因为用户的交互不容易分解为离散的目标，并且将参与度表示为单个指标并不可靠。
在当今竞争激烈的技术环境中，公司正在收集大量的产品分析
但是在使用它进行智能产品改进时遇到了麻烦，衡量产品成功与否，需要询问高度相关的问题，并严格应用数据来寻找答案。我在团队取得了很多成功，将复杂的产品数据混合在一起，然后使用创新思维来构造新问题，以下是一些我们用数据回答的复杂产品性能问题的示例：
使用情况分析
收益归因添加新功能后，主要的问题始终是该功能是否正在为公司带来更多收入。新客户是否因为该功能而购买该产品？现有客户是否需要支付更多费用才能使用该功能？很难从CRM中的机会记录中找到答案。新客户可能出于多种原因购买产品。对现有客户的追加销售也是如此。将收入归因于特定功能是一个挑战，但是解决它给组织提供了一种数据驱动的方式来比较功能并做出重要的产品决策。
我的团队解决此问题的方法是查看每个帐户，并将功能使用情况与销售日期相关联
我们为每个闭合中的销售机会（包括新客户和现有客户）创建了一个带有数据点的简单条形图。对于每个数据点，我的团队跟踪了从首次使用功能到获得成功机会之间的天数，在使用该功能之前，有一些帐户已关闭（在下图中的线条上方显示有条形图），有些先试用了该功能，然后进行了购买（在线条下方的条形图），这些条形向我们显示了有关哪些功能的需求已被压抑（使用前购买）以及哪些功能可以有效地将试验转化为销售的信息。
使用SQL可以轻松构造此图表，但是棘手的部分是定义哪些行为符合功能用法
确定标准–每个功能可能有所不同！-然后像我们一样映射数据为您提供了两个有用的工具：一个是确定您的功能在客户试用中是否重要的方法（因此应在销售过程中进行展示），第二个是可以与其他功能进行比较，以衡量产品投资的相对影响。
功能替换
每个产品经理都用更好的功能替换了功能，这是工作职责的关键部分。但是必须有一种逻辑方法来识别可以替换的功能。选择这些功能的简单方法是选择您的支持团队所听说的功能，但是这种方法可能会给少数人带来过多的权力。这是利用整个客户群数据来查看正在利用哪些功能为用户创造价值的绝佳时机。这些功能性能指标是查看整个用户群行为的便捷捷径，尽管产品实际上并不支持这样做，但许多用户仍在使用文本标签和描述来注释其仪表板！用户发现了一个聪明的技巧：使用数字显示图表，但是向其提供一条将生成字符串而不是数字的SQL语句，使他们可以通过一种有用的方式将文本发送到仪表板上。
这是一个足够的普遍需求，即聪明的解决方法已经花了很多年的时间了
一旦意识到这一点，我们就建立了一个名为“仪表板上的文字”的功能这将为分析人员提供一种适当的方式，将单词混入其仪表板上的图表中，并提供各种选项，可根据需要可靠地自定义该副本，我们构建了一个图表来跟踪使用此新功能（下图上的红色条）相对于旧变通方法（蓝色条）创建的文本框的数量，结果令人惊讶：人们没有停止做事情旧方法只是因为我们已经建立了更好的方法。实际上，两种策略的使用都在增加。
我们发现的是对用户的了解，而不是对我们功能的了解
用户正在采用我们的新功能（我们可以在数据中清楚地看到它），但是该机制并未取代旧的解决方法，我们更深入地研究了使用情况数据，查看哪些用户和哪些组织仍在使用变通办法，发现新客户的新用户通常会使用新技术，而较老的用户则会使用其旧变通方法，但是新用户加入现有团队有时会采用解决方法，而不是学习新技术，对我们来说，洞察力在于，与将新功能集成到他们的工作流中相比，用户可以更轻松地习惯其使用模式，并且更舒适地复制/粘贴旧的仪表板，并且我们的用户可以互相训练，我们的新产品没有失败，传统用户的行为与我们预期的不同。
推出延迟
企业使用B2B产品的一贯行为是在产品的新版本推出与该版本的实际采用之间存在差距，衡量这一差距非常重要，因为团队需要知道部署后要等待多长时间才能开始跟踪采用情况。产品团队不想浪费时间担心新功能的使用，但是他们也需要切合实际的时间表来期望看到新版本的增加，为了准确地定义该时间段，我的团队研究了历史使用情况，为部署和采用之间的天数设定了标准，下图带有蓝色条形图，用于说明在产品发布后每天有多少帐户采用我们产品的版本。上面的那一行增加了一个额外的维度，支出假设较大的公司在我们上面花了更多的钱，我们看到公司的规模和采用新的主要功能产品的时间之间存在关联，我们发现，较大的公司大约需要60天才能开始采用新事物，因此，当我们的团队检查围绕新产品的使用情况数据时，我们等待了很长时间才真正研究采用情况数据以确保我们做得很好，利用我们的时间，仍然可以获得准确的结果。
进一步分析这些信息，我们发现功能是针对不同的角色使用的
并且角色类型会影响采用率，对于任何分析师或什至业务专业人员都可以立即使用的终用户功能（如仪表板上的文本），采用时间相对较短。诸如更改权限之类的以管理员为中心的功能可能会花费数月的时间，因为它们的影响很大，推出延迟会影响每个公司，产品和功能。查看您的客户数据，看看您可以了解他们的行为。
产品经理的重要工作之一就是了解用户体验的旅程
并向他们提供信息，这将帮助他们根据他们的旅程阶段从产品中获得价值。您不会向有经验的用户和试用用户发送相同的消息，因为他们在寻找不同的东西，为了在用户群中创建队列并提供单独的特定消息，我们创建了一个简单的条形图，以用户级别显示了从首次使用我们的产品到近一次使用我们的产品之间的时间。全新的用户位于左边，而老用户则位于右边。从该图表中，我们注意到了一些队列。初期（试用用户）有一个大峰值，后期（早期采用者）有一个长尾巴，并且大约125天有明显的差距，我们可以用它来将有经验的用户与刚刚学习产品的用户区分开。
利用这些由数据确定的同类群组
我们可以建立客户营销计划，以在用户与我们的产品之间的关系的任何时候为用户制作产品标签。如果您的企业正在努力解码复杂的行为，请先询问使用数据的基本问题并寻找见解。您可以使用这些见解来提出新问题，并继续重复该过程，直到将所有数据缩小到可以采取行动为止。这是一个漫长的过程，需要反复试验，但是数据的复杂性是一个机会，可以使您更加个人地了解用户并为他们提供比以往更多的价值。
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