创业者,应该小心的数据陷阱 0


精益创业的核心方法是“构建-评估-学习”过程的不断迭代。构建MVP,跟踪用户和MVP之间的交互,从收集到的数据中获得新的洞见,进而推动MVP向正确的方向进化。说到底,精益循环的本质目的是学习。

 

新技术不断改变市场环境,竞争对手不断出现,甚至随着你的用户规模不断变大,你的产品都会不停经受着价值考验。The only thing may not change is CHANGE itself。不断从用户和市场中学习,是你能够跟上,预见甚至引领将要发生的改变的唯一办法。

 

如果说精益迭代的目的是学习,那么从用户行为中收集到的数据就是学习的基础,而在那之前构建出来的MVP是让你收集数据的工具。所以得到有价值的学习有两个先决条件:1)有效的MVP工具;2)正确的数据评估。

 

《精益创业》的作者埃里克.莱斯提醒所有的创业者,进行数据评估时要小心“虚荣指标”。虚荣指标是那些只会往上走,而不会下降的指标,比如注册用户数,下载数,它们勾勒出美好的景象,而掩盖了真正在发生的事情。由于它们只往一个方向移动,所以不会显露出失败。而对于刚刚起步的创业公司,这是十分危险的事情:从虚荣指标中你很难发现问题,从而错失学习的机会。

 

魔鬼存在于细节中。下面是老板和产品经理手中的一些常见的指标,对于创业公司来说,其中哪些虚荣,哪些诚实呢?

 

1. 新用户数

关心你又有多少新用户了?如果你还在在创业的起步阶段,有多少新用户会让你学习到什么吗?除非你新上线一个激发新用户增长的功能,否则新用户数不会给你更多启示,停止关注它,走出你的办公室吧。

 

2. 活跃用户数

嗯,你有300个日活跃用户,9000个月活跃用户……你可以以此类推。如果你正在准备出售你的公司或者产品,这样的数字可以在一定层面上简单地体现它的价值:DAU, MAU等等,并且你还需要另外一个数据说明这样的活跃度是稳定可持续的(比如:用户留存率)。作为创业公司,在相当长的一段时间里,你都不必太在意这个数字。

 

活跃用户比率会更有用。当然,也取决于你对于“活跃”的定义。

 

3. 会话次数(Number of Sessions)

同样的,日会话数,月会话数都没那么重要。你或许有上百万的会话数,但这并不代表你的产品表现得比别人好。会话数能有多少说服力,很多时候取决与你的产品和服务的类型。

 

想用会话数来代表用户参与度?这太笼统了。你应该有更和你业务相关的指标来说明这个问题。如果你是导航类软件,这个指标可能是单日导航次数,如果你是即时通信类软件,这个指标可能是当日的通信人数,如果你是大众点评,那么这个指标是用户对于娱乐场所的查询次数。

 

4. 会话时长(Session Length)

这似乎是一个靠谱的指标:至少它从一个侧面反应出用户的参与度,即用户在你的产品上停留了多久。但这个指标的问题在于,它把所有的用户停留时间混在一起考虑。

 

对于任何一个新产品或者新服务,总有喜欢的人和不喜欢的人。喜欢的人使用的时间自然会长一些,而不喜欢的人会停留非常短的时间。识别出这两种用户,和他们聊聊或许都能给你带去一些启发,但当两个时间加总再平均下来,你得到的就是一个“平常”的数据,平常到让你对了解它失去兴趣。

 

举个例子,如果你关心的是那些忠实用户的使用情况,你可能希望排出掉那些初次使用的用户的数据;如果你希望关注的是新用户的使用情况,你需要单独把这些用户找出来然后对它们做专门的分析。

 

要解决这个问题,你需要引入同期群分析(Cohort Analysis)。找到一个你介意的属性,用它来对总体用户做出不同的群体划分(比如通过“首次使用日期”),然后再进行不通群体各自的会话时长统计。这通常会帮你找到潜藏在表层之下的重要事实。

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5. 会话频率(Session Frequency)和每个用户的平均会话数

会话频率很重要。用户会不会频繁回到我的产品和服务上,产品的新功能有没有让用户的使用频率增加,都是创业阶段你需要关注的东西。但和上面一样,当所有用户的数据被放在一起统计的时候,你就别想从中得出什么有用的结论。

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6. 滚动留存率(Rolling Retention)

滚动留存率的定义是:在首次用过某个产品N后中的某一天再用这个产品的用户比例。这个指标的问题在于,N越大,它透露出的信息就越没有参考价值。它关注的是有多少用户在规定的时间窗口内流失了,这个时间窗口可能是1,2,3或者300。在N=300的情况下,一个第1天流失的用户,和一个在近一年时间内使用了50次的用户被同等地看待,这显然掩盖了事实。

 

合理的“留存用户”的定义,对这个指标的价值至关重要。

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7. 回头率(Returning Rate)

这是一个真正值得关注的指标,它足够诚实并且全面,能够独立地度量你的产品或服务的运行情况。它能够基于同期群告诉你,什么时间,有多少用户回到的你的产品。

 

对比一下上面提到的滚动留存率,回头率图标中的红色单元格更能及时告诉你用户的流失。滚动留存率图标告诉你“有40%的用户在一个月后仍然留存在你的产品上,干的不错,继续加油!”,而回头率图标则告诉你“你的用户流失很快,要么做点什么,要么重新找份工作”。

 

同样的底层数据,经过不同的指标统计后,给你是完全不同的行动指示,不是吗?

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当你看到了诚实的数据指标,你可能就会发现你的产品逊毙了。而我们要说,这正是你要的!发现问题,并且从问题的细节里能够窥探出解决的办法,这就是你要的学习。

 

Written by Sugie Liao

Sugie Liao

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