打造增长闭环柏小磊，让用户如江水般连绵不绝-网舟科技重生擎天这个时代，我们获取信息是如此便捷，反而注意力变得格外稀缺，真正的爆款产品似?

打造增长闭环柏小磊，让用户如江水般连绵不绝-网舟科技重生擎天
这个时代，我们获取信息是如此便捷，反而注意力变得格外稀缺，真正的爆款产品似乎更加可遇不可求，我们不得不通过迭代产品，不断了解用户、接收市场反馈汪则翰，然后进行快速调整并反映到产品设计层面，从而更好的留住用户，形成用户增长的闭环，那么，我们该如何驱散笼罩在产品经理眼前的迷雾，让我们在开发产品时能够更客观、理性的认识产品和用户，有针对性地迭代呢？
「小步快跑、快速迭代」被认为是互联网产品生存的基本法则，每一次迭代，你都需要明白，是否解决了问题，是否优化了体验，是否为后续商业价值的创造提升了效率。而数据就是你客观高效评估的手段，那么，互联网产品的数据（指标）都包括什么呢？

如上图，互联网金融产品的业务指标体系，虽然互联网产品数据因产品类型的不同，有着不同的定义和指标，但是所有的互联网产品数据都是朝着一个共同的方向——驱动产品加速形成闭环。

1、互联网产品数据分析的4个步骤
有多少访客访问？访客的用户画像是怎样的？
访客的渠道来源，每个渠道带来什么效果？
访客的参与深度是如何？
访客最终有没有转化，转化漏斗是否顺畅？
比如：某产品上周数据增长喜人，此时绝不是高兴一下汇报给领导就完事的，而是需要搞清楚为什么出现这种情况，是否可以复制增长？通常我们从这5个维度来分析：
产品：是否有新功能上线、出现bug；
运营：是否统计错误；
市场：是否有做宣传；
技术：是否埋点、数据传输问题；
其他：是否特殊日子、新增来源渠道。

2、发现问题、需求
比如：某个APP在各大渠道上线后，我们发现搜狗、百度的下载用户特别多，注册用户也正常，但是到了进入应用的流程转化率骤减。通过排查、重现找到原因是因为部分设备不兼容，而刚好来自搜狗、百度的新用户使用的最多。

图：获取分析
再比如：某产品在1.0版本的时候是以工具产品作为定位的。但是上线了社交功能后，用户体量不断上升，从上线新功能后的数据来看用户增长的主要原因：社交功能的出现，从而发现了产品的潜在需求——社交功能。

图：评估之每日新增/活跃用户占比
3、确定指标
对于发现问题，我们可以确定的是将问题数据拉高/低，还是回到正常的趋势。当然还会从偏高异常数据中发现一些额外的潜在需求，这个时候我们需要分析需求找到解决需求的方案。
指标并不是传统意义上的数值指标，很可能是一个试错的假想海绵宝宝找茬。快速试错是现在互联网快速更新迭代的一种自我校正的方法，试错往往是无法用数值来均衡的，只有通过实际产生的数据进行对比才能够验证自己的假想。
在第一个问题中，来自搜狗和百度的用户安装量很高蒂娜特纳，但是进入应用就出现了bug马德华去世。这个时候我们就要确定一个指标历奇山庄，假设将原来的50%转化率提升到80%（当然这个80%是相对于其他正常渠道进行对比后定下的），而这个80%就是我们确定下的指标凤穿残汉。
第二个问题提到的某工具产品上线轻社交功能后发现，轻社交功能带来的流量明显是优于纯工具的。这个时候我们需要确定两个指标，一个侧重社交功能，另一个则是侧重纯工具功能魔兽进化师。也就是进行产品的A/Btest。

图：评估之灵活选择对比版本
之所以要进行A/Btest，是因为我们不排除上线轻社交的功能是因为偶然的因素带来的流量，有可能轻社交仅仅是辅助工具，是否能够成为核心还需要在进行回归数据验证隋存毅。那么这个时候的指标便是加速试错验证我们的假想。
4、产品设计
回到第一个问题中，提升80%的转化率是最终目标，我们已经找到问题的所在是兼容问题，那么接下来便是从机型设备进行处理，并且得出相关的解决方案。
而第二个问题产品进行不同功能的A/Btest是比较常见的评估策略，即在A/B版本中分别设计不同的功能，将其分别投向或嵌入不同的链接（只要能够在后期区分两者的数据即可）。在开发测试和产品上线后，我们还要继续观察数据：
-观察数据：随时关注数据变化及时发现问题；
-提取数据：提取某段时间的数据，比如次日数据，如果数据呈现正常则可将提取的时间延长；
-分析数据：对提取后的数据进行分析，对比分析近期数据是否正常；
-调整数据：如果发现数据异常波动则需要随时调整，当然这种调整可能涉及功能/设计样式，对于小的调整可尽快重新部署上线，再观察数据趋势。对于大的调整就需要回到产品设计环节。

通过发现问题-确定指标-产品设计-开发测试-产品上线后，如果决策是正确的，比如上文中提到的产品迭代后发现转化率达到80%/社交功能上线后新增用户明显提升，那么从闭环角度来讲我们是解决了体验→反馈的问题，将不断引流，从而形成用户增长闭环，接下来要做的就是深入并且不断完善和优化，驱动产品形成闭环王诩文。
如果决策是错的，那么我们需要回到第一步重新分析数据，换一个试错方向；如果迭代后增长不明显，那么在持续观察的同时我们要做好B计划，通过运营、市场、功能来验证我们的决策，再判断决策是否正确，并做好放弃的准备。
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来源：诸葛io数据教练
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