产品上线后的数据监测,是痛苦的

你有没有遇到过类似场景,上线后的需求看数据出现上下波动。无法从数据去验证版本成功或失败?

心里万般焦急,好像也无他法。

最近刚好遇到了这样的case,分享下我们在其中遇到的坑。

让产品再跑一会儿

大部分互联网产品在上线前都会经过测试环境再上线。上线后的问题与测试环境也会有出现不一致。上线的问题在测试环境就没有出现过

这时候项目团队除了专注修复BUG,调整优化项外。就是立即增加数据埋点,有一个大体的数据标准。

产品上线后的数据监测

图片来自网络

我在带团队进入数据埋点,通常会以粗数据开始。比如整个产品的UV、PV,时间唯独以7天到30天的周期来过渡。

上线第一周尤其是产品稳定性或文案、UI还原等问题,会少部分影响用户留存。如果是内容性产品,则内容的准备不足和填充不够,就会造成大量的留存降低。

典型在数据表现上:

第一天快速拉新,但后续用户访问留存下降

产品的回归优化

产品反复迭代,从某个页面到功能。都要考虑产品的全局,换句话说是框架化产品设计。

产品上线后的数据监测

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高阶的产品经理不仅会从某个移动端的原型考虑,还会考虑公司整个业务线所涉及到的产品与底层服务搭建框架,如上图是一个从数据服务底层到高层的产品表现的框架图。

在产品上线后,尤其是要考虑一些关联模块。

  • 如增加搜索是否支持新内容
  • 如个人中心是否支持新字段
  • 如消息通知是否增加新提示
  • 如用户登录注册是否对应用户之前账户规则

当然在产品0到1期间,可以选择一边上线一边再填需求补上。但这迟早会打乱开发计划和耽误开发排期。

造成资源浪费和赶不上时间线

数据埋点与行为监测

市面上有百度统计、友盟等数据工具都可提供这类支持。我一直比较赞成用数据考虑迭代计划,但一定要考虑埋点的耗损资源、时间的占用都可能是致命的。

所以我更推荐用热力图与页面跟踪的方式,记录用户路径与流转漏斗。知道页面的转化差距。

产品上线后的数据监测

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最后,产品上线是每一个产品经理熬夜、采坑走的路。每一个案例除了数据其实本身在上线后就可以有一个大概优化反馈。

所以不要怕迭代产品,反而是要考虑数据考核周期与数据资源占用性价比问题。

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