最简单案例，讲如何用数据驱动产品优化

今天，用户体验和产品设计愈来愈重要。产品设计上可能会存在什么问题呢？在数据时代，又该如何利用数据驱动产品的优化呢？在数据真实的状况下，数据是用户的行为反馈，一个产品好或很差，只有用户有发言权，用户说好才是好。下面我以一个配送类APP为例，来讲说如何利用数据来驱动产品进行优化。

1、发现问题-构建核心路径转化漏斗，了解各流程转化率

要发现问题就得用数听说话。咱们来思考梳理，使用这个配送app一个新用户从下载到转化完单，到底经历了多少步呢？梳理以下：

梳理完新用户转化核心步骤后，咱们能够取出这些关键步骤的uv数据，构建一个用户转化的漏斗，来观察每步用户的转化状况，拿出数据以下：

百分比=本步骤uv/上一步骤uv

这是一款配送app的新用户下单路径转化漏斗，咱们能够看出用户在询价->下单这个环节人数骤降，转化率只有63%，远低于其余环节转化率，且这个环节转化率在本行业同类产品中也是稍低的。同时为了对比，咱们拿出老用户的路径转化数据，发现本环节转化率为79%，本环节新老用户差远高于其余环节的新老用户差。因此咱们能够初步判断，询价->下单这步优化空间比较大，因而咱们把目光聚焦在询价->下单环节，用户为何在第一次来时询价以后掉头就走了呢？咱们要寻找缘由，找出优化点。

2、提出假设及解决方案

      为了找到影响用户转化的缘由。打开咱们的app，登录后填单进行询价，询价页面以下：

       继而咱们打开几个竞品app填入相同的信息，到达询价页面，发现大致页面信息差很少，只是位置有不一样，而咱们发现一个问题点：竞品的询价页显示的是券后价格，咱们的询价页显示的是优惠前价格，而咱们优惠后的价格和竞品优惠后的价格是差很少的。会不会是用户用咱们app填写完信息后看到了比较大字的优惠前价格，而没有注意到旁边的可以使用新手券优惠字样的提示？极可能用户也是在几个app之间进行比价，看到了40元的字样就直接退出，选择了其余产品进行下单。

有了假设后，接下来就要想解决方案，优化页面布局及展现逻辑。咱们想了两种展现券后价格的页面，让用户能够在第一眼看到比较低的价格，留住用户：

3、AB实验设计

有了解决方案，就能够开始着手进行AB测了。首先我们找设计小姐姐设计两种方案的询价页，而后给前端进行页面开发。和分析师确认是否有新增埋点以便后续实验统计，同时设计实验分组，采用AABC实验设计方式，且分层抽样保证每组新老用户比例均匀：

一切就绪后，就等着和下次发版上线实验了。

4、实验分析

经过一周左右的实验，咱们能够对实验数据进行观测，肯定咱们的评估指标：

北极星指标：单量、成交额 ；

方向指标：转化率

      经过上述数据，咱们得出实验组二的各项指标均优于对照组与实验组一，能够改版：

实验组一  

询价->下单转化率+1.78%(新)、+0.68%(老)

下单->完单转化率 无明显差别

人均单量 +0.013(新)、+0.005(老)

人均成交额 +1.4%(新)、+0.52(老)

 

实验组二  

询价->下单转化率+1.80%(新)、+0.71%(老)

下单->完单转化率 无明显差别

人均单量 +0.015(新)、+0.007(老)

人均成交额 +1.5%(新)、+0.57(老)

 

一个实验上线以后，不只要分析其自己的数据结果，还要考虑产品大盘影响，项目指标和产品指标都要兼顾到。而由于互联网产品具备大数据量和快速迭代的特色，因此咱们在懂用户和业务以外，利用数据作好产品优化很是重要，快速试错和调整，作到小步快跑。

以上，但愿对你们有所帮助。

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