想成为数据产品经理,更短的发布周期

来源:http://www.027kmyj.com 作者:互联网 人气:132 发布时间:2019-10-19
摘要:原标题:更短的发布周期+更激进的定价=销售的成功? 原标题:百度Summer Party,在一起了不起,让我对百度刮目相看! 原标题:想成为数据产品经理,先掌握这些数据分析方法论 2018年的

原标题:更短的发布周期+更激进的定价=销售的成功?

原标题:百度Summer Party,在一起了不起,让我对百度刮目相看!

原标题:想成为数据产品经理,先掌握这些数据分析方法论

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2018年的8月11,对很多人来讲是一个很平常的日子,可是对百度员工来讲,确实一个值得庆祝与庆幸的日子,庆祝他们2018年的Summer Party能如期举行,顺利开展,庆祝他们人力资源高级副总裁在Lee给他们的两个小惊喜,同时庆幸自己跟对了团队,进入了一个有人情味,情怀的团队,因为这个团队做到了想员工所想,替员工解决后顾之忧,用Lee的一句话说“让你们的成长更加心无旁骛、更加无后顾之忧”。

一个优秀的数据产品经理必须要具备各种技能, 要了解自己的用户,明晰用户的核心需求,而最重要的是一定要掌握数据分析技能、会用数据分析工具。让我们通过文章来看看:有哪些实用的数据分析方法吧。

我们应该如何就客户的市场营销计划提供有效的建议? GfK(捷孚凯)针对“销售效率”提出解决方案,下面我们就来看看究竟如何为客户提供一种衡量业绩的方法。

百度的这一举动,虽然在很多人眼里不值一提,但是小编却真的被感动到了,别小看温暖你的胃,和温暖你的心这件事情。因为我们目前很多人都在为了温暖自己的胃和家里一家老小的胃而努力着,及时前面困难重重,但是回头看到后面一家老小,只能勇往直前,因为我身后空无一人,万一我倒下,我的亲人该怎么办!所以给员工提供早餐,不是小事,是一种团队的归属感,说直白点,就是家的感觉,让员工在能时刻感受到家的温暖,妈妈的温暖,因为只有在家里,妈妈每时每刻在惦记你吃早餐了没有?叮嘱你吃好点,因为她怕你饿着肚子,对身体不好。因此百度这一举动,让员工们感受到了妈妈的爱。

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人人都使用电子设备——小到智能手机,大到笔记本电脑。随着诸多令人兴奋和创新的产品琳琅满目地进入视野,人们对于数码产品的欲望也在不断增大。

而对于第二个青松计划的惊喜,更是让人忍不住潸然泪下,因为希望爸爸妈妈青春不老,松鹤延年是多少子女的心愿,戳中了多少子女的心窝窝。

产品经理的概念在不断泛化。近些年来,随着互联网行业的发展,越来越多的企业意识到了大数据和精细化运营的重要性,为了更好地挖掘数据的价值,指导业务的优化和发展,数据产品经理应运而生,他们基于数据分析方法发现问题,并提炼关键要素,设计产品来实现商业价值。

然而,任何一种科技产品(如智能手机等)都无法逃脱以下两条规律:

生活不易,且行且珍惜,每个人为了让身后的亲人生活的好点,都会被迫远离家乡远离爸妈谋生,甚至有时候几年都回不去一趟家,看看年老的爸妈,明明听到爸妈身体稍有不适的时候就格外担心,生怕有点啥事,自己有不在身边,不能照应,可是百度就走心了,把员工们这心声放心上了,即只要在百度工作两年以上员工,一旦父母需要住院治疗,都能享受百度提供的医疗保险。无论年龄多大!无论有没有社保!无论健康状况!无论身在何地!全国(中国大陆)都含!自费药也管!说真心话,这个福利比给员工自己买保险还棒,我必须给百度点个赞。

虽为产品经理,但要真正解决核心问题,不免要在前期和中期进行大量的数据分析工作,那么,实用的数据分析方法有哪些呢?

1.它们的价格将会在几个月内迅速下跌

百度这次的这两个惊喜,貌似稀松平常,却对员工来讲却是莫大的实惠与幸福,估计这两个消息公布之后,百度的很多员工都乐开花了,话说这个福利比直接给他们奖金还过瘾。返回搜狐,查看更多

一、业务分析类1.1 杜邦分析法

2.它们的性能将会迅速的被新一代设备所超越进而被淘汰

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杜邦分析法目前主要用于财务领域,通过财务比率的关系来分析财务状况,其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标,以此了解问题出在了哪儿,从而对症下药。

了解这两点后,让我们站在客户的立场上重新思考。客户也许会这样想:“如果上面说的都是真的,那么通往成功的道路应该只有两条。首先,我们可以试图让现有机型的价格更快地下跌,以吸引那些手头拮据的消费者;然后,在更短的时间内推出新机型,以满足那些想立即购买最新产品的消费者的需求!”客户们总是会相信,只要参照这两条简单的计划,他们的市场份额应该会飙升。

以电商行业为例,GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标,当GMV同比或环比出现下滑时候,需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

分析过程

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GfK SE研究团队(销售效率)对于序言结尾处所提出的理论同样感到十分好奇,并计划验证其是否真的能成为解决市场营销难题的灵丹妙药。

GMV下降如果是因下单用户减少所造成的,那么是访客数(流量)减少了,还是转化率下降了呢?如果是访客数减少了,那是因为自然流量减少了,还是因为营销流量不足?

综上,我们分析了日本、中国、印度、印度尼西亚、泰国和新加坡的智能手机、平板电视和洗衣机的终端销售数据,并跟踪其在2010-2013及2014-2017两个时间段的市场份额。

如果是自然流量下降的话,可能需要在用户运营和产品运营端发力,如果是营销流量不足,那么可以通过营销活动或者站外引流的形式增加曝光量。

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同样,如果是转化率的问题,那么需要对用户进行细分,针对不同阶段的用户采取不同的运营策略,关于用户的部分,这里不做赘述,有兴趣的朋友可以关注后面的文章。

在这整个分析过程中,我们考察了进入和离开市场的各个品牌的每一产品型号。对于它们统一进行了如下处理:

最后,如果是因为客单价不高,那么需要进行定价及促销的方案优化,比如识别具有GMV提升潜力的商品进行定价优化,评估当前促销的ROI,针对选品、力度和促销形式进行优化。同时通过关联商品的推荐或商品套装促销的形式,激发用户购买多件商品,也可以有效提高客单价。

  • 我们以两个时间点为基准,分别记录了它们产品刚发布时的价格以及总销量到达90%时的价格,并将二者进行对比——这被称为价格组合侵蚀(price-mix erosion);
  • 我们按月为单位,计算了它们到达90%总销量所需要的时间——这被称为产品寿命(model age)。

1.2 同比热力图分析法

总的来说,我们的分析过程主要体现在两方面,一是统计并归纳了发布价格和退出价格之间的变化情况,二是计算并整理各产品在完成其全期销量90%时平均所用的时间。

同比热力图分析法这个名称是我自己造的,其实无非是把各个业务线的同比数据放到一起进行比较,这样能更为直观地了解各个业务的状况。

分析结果

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对上述数据进行相关分析后,我们总结出了以下要点:

构建一张同比热力图大致需要三步:

  • 在所有类别中,价格都会随着时间的推移而下降。印尼智能手机的价格侵蚀率可能高达27%,而日本则为53%。对于平板电视,日本和印度的这一比例分别为41%和13%。
  • 产品在市场上的寿命大多较为有限。在中国,洗衣机花费25个月便可积累它全期价值的90%。在新加坡,智能手机平均花费23个月达到此阶段。
  1. 按照杜邦分析法将核心问题进行拆解,这里仍以电商为例,我们将GMV拆成了流量、转化率、商品均价和人均购买量,即GMV=流量*转化率*商品均价*人均购买量;
  2. 计算每个业务各项指标的同比数据;
  3. 针对每一项指标,对比各业务的同比高低并设定颜色渐变的条件格式,以上图中的转化率同比为例,业务5转化率同比最高,为深橙底色,业务3转化率同比最低且为负值,因此设定为蓝色底色加红色字体。

另外,此次的分析结果也着实存在着一些意外发现。例如,除了在中国的平板电视市场外,其他类别的产品在不同地区的价格侵蚀已变得不那么剧烈;而对于平板电视类别,所有国家的产品生命周期都更长;除了日本和印度市场外,智能手机和洗衣机的生命周期在大多数国家都略有缩短。

通过同比热力图的分析,首先,可以通过纵向对比了解业务自身的同比趋势,其次,可以通过横向对比了解自身在同类业务中的位置,此外,还可以综合分析GMV等核心指标变动的原因。

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除了电商业务的分析以外,同比热力图同样适用于互联网产品数据指标的监控及分析,该分析方法的关键点在于拆解核心指标,在本文后面的产品运营类方法中将会介绍相关指标的拆解方法。

实例(一) 各产品类别中的价格侵蚀趋势;条状图表示月份,折线图表示价格对比

1.3 类BCG矩阵

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