没有数据的情况下如何做针对海外的产品分析？

产品分析是产品人员的一个基础技能。在平常的工作中，我们大多会针对国内的一些产品进行竞品分析、调研。在国内用户也比较好触达，除了AppStore的评论，各大安卓市场的评论，以及微博、知乎等等地方可以接触到我们的用户，甚至身边的人就可能是我们产品的用户之一，都可以很方便的进行用户调研。随着移动互联网在国内人口红利的消失，不少公司转而把目光投向海外。比较具有代表性的中国公司出海的

产品经理 2017年04月26日

如何用数据去驱动决策？

企业的成长、业务的发展、产品的迭代离不开数据作指导，尤其是当前阶段，互联网红利消失，增量时代已经过去，存量时代到来。企业从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转

分析评测 2023年07月27日

怎样展示数据才能说服别人？

数据可视化的本质是简化信息、突出重点。数据已成为商业的语言，它代表着我们的理性和逻辑，体现着我们的专业素养。用数据说话也已成为当今众多公司职员、专业人士所必须掌握的表达方式。如果你在汇报的时候还只会堆砌“很多”、“很快”、“很好”这些形容词而给不出数据，必遭老板和听众的白眼。我们做数据展示最终还是要说服别人接受你的结论。而要说服别人，关键还是论据充分、准确，并且论证严谨。所

产品经理 2017年05月11日

利用数据来进行APP精细化运营(二)

接着上一篇文章，继续来跟大家分享一下贾恩博关于如何利用数据来进行APP精细化运营的下篇。 对比分析当然我们收集上来数据以后，接下的任务才开始，就是说我们要去把这些数据进行对比，之前前边有一句话，我把它删掉了，我觉得就是单纯的数据是没有意义的，比如说我给你说，某个APP日活跃一个亿，如果对不是一个业界内，说日活跃一个亿，他是没有任何感觉的，包括大家，大家都觉得有点不正常，因为

产品运营 2014年02月13日

数据分析逻辑：流量转化漏斗模型详解

数据分析能够帮助我们更好地进行运营决策，数据分析能够很好的为转化用户提供参考与数据支撑。商业领域的数据分析，就是为了给商业行为提供良好的数据预测以及效果评估，在互联网界也是如此。我们在目前商业环境所做的每一项活动都直接或者间接与用户有着联系，其目的本质都是一样，为了让用户成为你的消费者，更进一步的持久消费者。因此数据分析，也应该为转化用户提供参考与数据支撑。毕竟没有用户转化

产品经理 2017年01月04日

如何通过数据分析指导移动产品设计？

本文作者以Airbnb为例，简单地讲一下自己数据分析的经验。enjoy~以下是Airbnb结构图：如上图所示，Airbnb的页面局部流程可简单分为这样的结构，取每一个界面的英文首字母简称。接下来进行分析：一般重心以提高D（商品详情页，以下均为简写）界面的UV为主，如果D到O的转化率较低，那么问题是出在D界面，可能是商品不好，或描述不好……一般从O界面到付款的转化率都比较高，

产品 2018年01月19日

方案写的很全面却都被老板毙了，其实你需要的是精细化操作

为什么写的很全面的方案，却往往被老板毙了？背锅的运营会遇到这个场景：老板：小A ，给你2个月时间，把用户日活提升30%A 心里一万只草泥马飞过，纵有千言万语，也只能硬着头皮咬着牙打出2个字：好的常规操作但是我也不是白混的，看过那么多运营干货文章，各路大拿分享的方案介绍，是时候来展现下真正的实力了。于是我：按部就班了解大致产品情况，拆解下目标1、梳理产品当前状态2、捞数据先把

产品运营 2018年03月29日

在大数据下，微信眼中的你是什么身份？

朋友圈广告可以对投放人群进行精准定位，想知道微信眼中的你吗？想知道微信眼中的你吗？从2015年1月第一批朋友圈广告上线开始，就有网友大呼收到微信的“不公正待遇”，第一批广告投放品牌为“宝马中国”、“vivo”智能手机、“可口可乐”，有人认为收到宝马广告的标签是“精英阶层”，收到可口可乐广告的是“屌丝阶层”。其实不然，请看微信如何定位你的身份！截止至2016年12月，微信拥有

业界 2017年05月15日

戴着「有色眼镜」看数据驱动：如何运用 Growth Hacking 的思路来指导产品优化？

数据驱动的思维方式不是一朝一夕能够练就的，但这是一条捷径。下次，当你苦于产品设计没有足够吸引力的时候，不妨看看数据，也许会找到一条充满惊喜的出路。在文章的开头，让我们先来看看下面两个示例：示例一：由麦克.格林菲尔德等人共同创办的社交图谱应用”Moments”的构想很简单，它允许用户把Facebook好友分类到不同圈子以便在圈子内进行分享。可是随之而来他发现一个问题，只有不到

产品经理 2017年05月03日

数据化运营管理——互联网行业 (流失篇)

关于流失，就不必过多的说明了，古往今来，从菜市场到互联网，都是各行从业者所不想看到的。然而人有生老病死，新城代谢式的流失是不可避免的。有些流失是无法避免的，但也有可以挽留的。我先将流失大抵分成以下几类：刚性流失： 可以进一步分为新用户水土不服型和老用户兴趣转移型，这部分流失用户是无法挽留的，缘尽于此，花再多的钱也没什么用，毕竟强扭的瓜儿它不甜。所以我们应该尽量将这部分用户剥

产品运营 2017年04月14日