Nancy導(dǎo)讀：現(xiàn)在PM動(dòng)不動(dòng)就拿數(shù)據(jù)說(shuō)話，找RD跑數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)是肯定必要的，有些數(shù)據(jù)是可要可不要的，比如對(duì)于某項(xiàng)目,PM憑經(jīng)驗(yàn)可說(shuō)4級(jí)以上的用戶可xxx，這時(shí)候會(huì)有人跳出來(lái)問(wèn)，為什么不是3級(jí)、5級(jí)？拿出數(shù)據(jù)來(lái)。

怎么評(píng)價(jià)產(chǎn)品經(jīng)理拿數(shù)據(jù)說(shuō)話這回事?如何做數(shù)據(jù)分析?

這幾個(gè)月在一家為客戶在 Facebook 上做廣告的加拿大公司工作。簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)他們對(duì)于數(shù)據(jù)的態(tài)度吧。這是一家小型 Startup 公司，總共不到 20 個(gè)人。其中 4 個(gè)人(包括我)是技術(shù)，剩下的除了 CEO 都是 Account Manager。當(dāng)然 CEO 很多時(shí)候也在做 Account Manager 的事情。

剛到這個(gè)公司的時(shí)候，覺(jué)得他們的 code 很 爛，他們的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)也很爛。后來(lái)才知道，當(dāng)初 startup 的時(shí)候，是找了印度公司做外包的，他們對(duì)這個(gè)外包很不滿意，所以一期項(xiàng)目搞定之后，就全部拿過(guò)來(lái)自己搞了。但是后遺癥也留下了。

這個(gè)公司的數(shù)據(jù)模型很清楚，只要通過(guò)低于廣告主給出的 CPA 價(jià)格能賺到錢，就想辦法增加廣告覆蓋率。但是常識(shí)大家都明白，增加覆蓋率很可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率下降。但是如果接受這個(gè)假設(shè)，那么就沒(méi)有什么賺錢的機(jī)會(huì)了。恰恰是因?yàn)樗麄兿嘈牛顺ＷR(shí)之外，還有一些事情是經(jīng)驗(yàn)之外的。

比如說(shuō)關(guān)鍵詞……有些關(guān)鍵詞對(duì)某些人有用，對(duì)另外一些人沒(méi)用。如果不做數(shù)據(jù)挖掘，生想廣告詞或者關(guān)鍵詞的組合，累死了也賺不到什么錢。

所以……這個(gè)公司在代碼中設(shè)計(jì)了幾個(gè)基本核心算法：

1. 一種止損的 trigger，對(duì)于任何虧錢的廣告，自動(dòng)停止。

2. 一個(gè)自動(dòng)發(fā)布廣告的 cron，程序一直在掃描。一旦發(fā)現(xiàn)一些廣告能賺錢，就自由組合這些廣告元素再自動(dòng)發(fā)布到廣告系統(tǒng)里面。這樣，就能出乎意料的發(fā)現(xiàn)一些更加賺錢的廣告形式。

3. 做了很多廣告更新的算法，搞了一個(gè)自動(dòng)化的 A/B 測(cè)試策略來(lái)針對(duì) Facebook 廣告價(jià)格的浮動(dòng)，來(lái)更新廣告的價(jià)格。

通過(guò)閱讀這些算法讓我感受很深。所謂的數(shù)據(jù)分析，不是一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理跑到運(yùn)維，數(shù)據(jù)庫(kù)管理員或者工程師那里說(shuō)：我現(xiàn)在要跟蹤什么什么數(shù)據(jù)，你幫我出一下吧。然后再對(duì)著跑出來(lái)的數(shù)據(jù)琢磨這些數(shù)據(jù)是否合理。

在這個(gè)公司里，只要發(fā)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)模式對(duì)收入有影響，就會(huì)直接編碼到系統(tǒng)里，變成自動(dòng)執(zhí)行的代碼?；谶@樣的數(shù)據(jù)導(dǎo)向原則，代碼面臨無(wú)窮多次的重構(gòu)，因?yàn)檎l(shuí)也不知道，下一個(gè)數(shù)據(jù)模式會(huì)發(fā)生在哪個(gè)層面，哪幾個(gè)數(shù)據(jù)之間會(huì)發(fā)生關(guān)系。

我覺(jué)得國(guó)內(nèi)的不少公司，還在以 daily report 分析數(shù)據(jù)，還在說(shuō)數(shù)據(jù)只是為了驗(yàn)證產(chǎn)品經(jīng)理想法的階段。這動(dòng)作是不是太慢了?

接下來(lái)的話，隨便說(shuō)說(shuō)，不一定有參考價(jià)值：

1. 對(duì)于大多數(shù)網(wǎng)站，如果你想用數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，必須建立系統(tǒng)級(jí)的 A/B 測(cè)試機(jī)制。對(duì)于界面層面的重構(gòu)，一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理 + 一個(gè)工程師，一天用這個(gè)系統(tǒng)一天至少能做 3-4 個(gè)。系統(tǒng)級(jí)別的 A/B 測(cè)試要能夠保證快速上線，第一時(shí)間看到數(shù)據(jù)，一旦超過(guò)臨界值直接結(jié)束測(cè)試、保留數(shù)據(jù)并生成報(bào)告(直接郵件發(fā)送，而不是讓產(chǎn)品經(jīng)理想起來(lái)跑到后臺(tái)再查)

2. 對(duì)于做社交網(wǎng)站，或者有復(fù)雜用戶數(shù)據(jù)模型的公司，要在界面呈現(xiàn)和用戶數(shù)據(jù)之間建立匹配系統(tǒng)。這樣產(chǎn)品經(jīng)理可以設(shè)計(jì)幾種呈現(xiàn)模式，丟到匹配系統(tǒng)中，過(guò)不了多久，就能發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)不同呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)反映的不同，然后系統(tǒng)性地固化這種機(jī)制。

3. 通過(guò) cookie 或者用戶登錄信息，建立針對(duì)不同用戶的內(nèi)部 tag 系統(tǒng)，看這些 tag 在系統(tǒng) 2 里有沒(méi)有明顯差異。如果有就可以固化下來(lái)，用來(lái)提高關(guān)鍵指標(biāo)。

所以，我現(xiàn)在對(duì)于數(shù)據(jù)分析的感覺(jué)是：

1.要提高一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，盯著它是沒(méi)有用的。必須找到影響這個(gè)數(shù)據(jù)的另幾個(gè)可操作性更強(qiáng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，調(diào)整它們。

2.分析數(shù)據(jù)的可能性要充分，充分分析的基礎(chǔ)是測(cè)試充分多的可能性。如果你想測(cè)試圖標(biāo)的顏色從綠色變成紅色會(huì)不會(huì)更好。那為什么不測(cè)試一下藍(lán)色，紫色和黃色呢?

3. 如果小規(guī)模數(shù)據(jù)已經(jīng)可以說(shuō)明問(wèn)題，就沒(méi)有必要延長(zhǎng)測(cè)試時(shí)間，也沒(méi)有必要擴(kuò)大測(cè)試范圍。

4. 要充分利用計(jì)算機(jī)來(lái)幫你做數(shù)據(jù)采集和分析，縮短數(shù)據(jù)分析的周期，降低數(shù)據(jù)分析的成本。

5. 有必要的時(shí)候，可以讓計(jì)算機(jī)幫你找 pattern，因?yàn)橛?jì)算機(jī)沒(méi)有偏見(jiàn)。

本文作者：@丁士正 ?轉(zhuǎn)載自：產(chǎn)品中國(guó)