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你必须要知道的产品分析和营销分析之间的四个主要区别

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些人可能会认为产品分析跟营销分析差不多,两者之间只不过是换汤不换药。如果真是这样,那误会就大了。今天这篇文章想要来强调一下产品分析与典型的营销分析之间都有哪些区别。相信看完本文以后,你在两者的区分和运用上就能更加有经验: 

1)产品分析中对目标和漏斗的定义比在营销分析中更为复杂

在一般的网页分析中,定义什么样的用户行为为一次转化是相当简单的——比如,购买一样产品;填写联系方式;或者注册一场网络直播。

那在定义你的整个营销漏斗过程的时候也是一样的——你可以把你的目标与用户登陆网页时的URL连接起来,从而对于用户在整个用户旅程中经历了哪些特别的阶段能快速得到一个很好的了解。

但是,产品分析会比上面所提的两种分析更加复杂一些。对它的目标和整个漏斗的定义没有那么显而易见,因为每一款app都有自己独特的结构和特色功能。举个很简单直接的例子,试想一下:用户在Spotify(一款音乐软件)上倾向于做的事情跟在UberEats(一款外卖订购软件)上会发生的行为显然是很不一样的。

这就是为何为了确定产品目标,第一步你必须把它们先转化为想要用户进行的行为(比如,下载一副图片;播放一首歌曲;或者完成一节冥想),然后再将这些行为与特定的事件和触发匹配起来。

因此,如果你要用心做产品分析,意味着你将要把很多时间投入于各种事件的恰当布局中。

一个好的方法是你可以在电子表格中创建一个跟踪计划,其中包含你要跟踪的所有事件和对应的产品属性。

这样做可以帮助你避免造成一些严重失误,并能将事件与你的商业目标关联起来(或者更准确地说,应该是反过来——通过你想达成什么目标来明确每一次需要发生的事件)。

(Credit to piwik)

然而,事件或产品内发生的行为并不就是产品分析的唯一信息来源。就像在其他类型的分析中,你也可以利用许多其他的用户特征和报告来帮助你发现关于用户行为最有价值的信息。

以下是其他一些在产品分析中常用的报告和对应的特点:

  • 用户细分:帮助你理解你的用户是怎样的,并使你可以根据设备、事件、地区和表现对用户进行细分

  • 漏斗分析:应用于流量监控和产品目标转化,显示了用户在你的产品中各个用户旅程阶段的转化率

  • 同期群分析(Cohort Analysis):将用户按初始行为的发生时间划分为不同群组,即同期群,使你能够随时间的变化比较这些群组的行为和指标

  • 可视化仪表盘:用于可视化各项主要的能反映出用户生命周期不同阶段的KPI,包括用户获取、引导、激活、转化、留存、功能采用等方面的KPI。

  • 留存报告:可以用于分析用户忠诚度来进行LTV(用户终生价值)优化,以及判断不同渠道获取的流量质量

2)产品分析注重于用户旅程中更成熟的阶段

营销分析通常关注在用户获取和转化。它会提供你洞见,帮助你将访问者转化成付费或订阅用户。

产品分析则更加偏重于用户留存和用户参与。对于app和其他数字化产品而言,衡量成功的标准并不是有多少人下载或购买了你构建的内容,而是有多少人在一周、一个月、或者一年以后继续在使用它。

通过产品分析软件收集的数据能帮助你找到关于用户旅程中更成熟阶段的问题的答案,例如:

  • 用户激活:当人们被引导到你的产品上时,他们通常是在哪个环节退出使用的;或者,他们在第一次访问你的产品时使用了多少功能

  • 用户推荐:哪些用户最有可能邀请其他朋友使用您的产品

  • 用户参与:用户使用得最多的功能是什么,最少的又是什么;他们使用你产品的频率、平均访问时间是多少

  • 用户留存:哪些用户之后可能还会回来,哪些不太可能再回来;用户留存率是多少 

3)产品分析使用不同类型的指标和目标

所有会影响到用户行为的指标和目标通常都会被用于产品分析中。在大多数情况下,他们与你的产品设计目标严格相关。

在用于定义产品分析的指标和目标中,最流行的框架之一是HEART框架。它由Google Venture Team开发,包含五个不同类别的指标:

  • Happiness(愉悦度):衡量用户态度或满意度(通常用某种类型的用户调查得到)

  • Engagement(参与度):衡量用户与产品互动的频率、强度和深度

  • Adoption(接受度):衡量用户如何轻松、频繁和快速地适应产品的新功能

  • Retention(留存度):衡量现有用户在一定时间内保留下来的数量

  • Task success(完成度):衡量用户在你的应用程序中完成任务的效果和效率

HEART框架的主要优点是它非常以用户为中心,并且可以让你衡量用户体验的质量如何。更重要的是,这是一种非常灵活的方法。它可以用于评估和衡量针对实现主要目标的总体进展,或仅用于分别评估每个功能的性能。 

(HEART框架工作表示例)

4)产品分析会处理到许多更敏感的数据

在营销分析和产品分析中,利用各种工具收集的数据类型和需要承担的责任也存在很大差异。网站分析一般分析营销网站上的流量并利用可公开访问的信息;而对于产品分析,你想要衡量的很大一部分信息产生于用户在使用你的app或产品的安全会员区域(secure member area)内,比如用户订购产品、购买新服务、安排预约、查看信用卡余额等环节。

在你app中的这些区域充满了个人信息,在某些情况下甚至是关于用户的敏感数据

  • 家庭地址

  • 电话号码

  • 真实姓名

  • 有时候甚至是医疗记录或信用分数

如果你决定分析和使用这些信息,你必须确保你的软件提供了最高等级的安全性

但困难在于市面上可得的大部分产品分析解决方案是在云端环境下操作的。在云端使用这些软件意味着你正在将你的数据存储于位于地球上某处的第三方服务器,并且,这也涉及到和你的产品分析提供商共享数据。

在某些情况下可以考虑其他选项,比如:

  • 私有云端(Private Cloud)

  • 本地预置产品分析解决方案(On-premises Product Analytics Solution)

这两种解决方案都将保证你的数据不会与第三方分享。通过本地预置的方式,你还可以加密数据或使用单点登录的身份验证方法来严格限制对数据的访问。这样,你就能确保获取有关用户行为有价值的洞察不会以牺牲用户与你共享信息的安全性为代价。 

总结

通过上述四点可以发现产品分析中所涉及的数据和分析方法与营销分析非常不同。产品分析对于商业目标和各项指标的定义非常广泛和复杂。不同类别和功能的产品,它们的目标和衡量的指标会非常不同,如果不懂得如何去科学、系统地了解你的产品和用户需求,在整体的分析方向的把握上就会产生很大的偏差。

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