做产品时一定要看数据吗?

“你可以把所有用户看作是一个人,这个人是没有性别、年龄、区域、教育程度的属性,他就是一个对象,他包括了所有用户,他是所有用户共同需求的交集。”

作者:李硕,前联想AIOT高级产品经理,乐视车联网产品经理。《数据产品经理实战训练营》讲师。

张小龙说,“近期有个同事找我聊,问我是如何通过统计数据来看用户的喜好,通过数据来做一些东西。结果我的回答是,其实我们很少看统计数据,也几乎没从统计数据里看到用户的喜好。根据统计数据来找需求和方向是挺难的。我们也不会去了解手机QQ 的统计数据来指导微信的工作。”但是,应该如何去区分不同的人,比如男性女性或某个地方的人,去为他们提供针对性服务呢?对此,张小龙的回答很很抽象很专业,“你可以把所有用户看作是一个人,这个人是没有性别、年龄、区域、教育程度的属性,他就是一个对象,他包括了所有用户,他是所有用户共同需求的交集。”

这里就有一个定量数据和定性数据的问题,我们做和产品有关的决策时的各种方法,无论是定量数据、还是定性研究(例如观察、部分用户的主观评论等),其作用都在于帮助我们减少决策的风险,帮助我们在各种不确定性下更有把握,并且,更能说服别人,让团队保持一个方向。

但是,定量数据是一把双刃剑,用的好的是高手,用的不好的只伤到自己。最可怕的、也最常见的不是没有数据,而是我们“听风便是雨”,用一些过于简化的模型,去解释原本复杂的现象。而且,时间、成本对定量数据的影响也是很大的,脱离业务错误的分析,会让产品越偏离正确的轨道。 我们一般所说的做产品看数据,是建立在正确的数据分析上。

相比较而言 定性数据的作用更加不容忽视。我在很多用户访谈中都发现过这样的问题,用户会直接给你一个他认为自己最需要的解决方案,但实际上不是,满足他的目标其实有更好的方法,这个就得靠你自己的挖掘、消化和输出。在工作中也是一样的道理,有些人老板/客户要求什么就做什么,而另一些人则分析他们这些要求背后的目标是什么,哪些是可以变通的、哪些有更好的解决方案。这就要产品不断去问十万个为什么,不要停留在表面的数据之上 而是去深挖这些数据或诉求背后的原因张小龙说不看用户数据,那是因为他的定性分析的经验已经到达了一定的程度,就像看看天气就能判断会不会下雨一样。

总而言之

信书但不尽信书,信数据但不尽信数据,数据只是工具。这个问题不是应该不应该看数据而是应不应该深挖数据。更重要的是掌握数据分析的方法,知道如何选样本、需要哪些数据、怎样建模、怎样推导和分析。


0条评论 添加新讨论

登录后参与讨论
Ctrl+Enter 发表