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算法类产品的数据产品经理的成长之路(二)

发布时间: 2016-09-19 阅读数: 869

接上一篇算法类产品的数据产品经理的成长之路(一)

2、抽样

上述方式的好处是,可以快速的得到结论,但是会损失一些精度和质量,因为用户行为太多,看不过来,那么,怎么样在快速的同时满足质量更高的要求呢,就是,先抽样,有针对性的抽样。抽样的步骤,对用户行为的分类,是这个过程比较重要的。最开始的时候,会从各种维度,因为产品经理随便想就是很多维度嘛,但是当做了一段时间后,就把抽样的过程给固化了。

注:抽样这个过程中最重要的是,把抽样维度逐渐固化。这样可以用20%的时间获取80%的信息。

我们的抽样步骤如下:

首先按用户行为的次数来分,将搜索词分为高频和低频,高频词能贡献绝大部分最优结果和最高点击率,新词是高频词里需要特别注意的,因为新词往往代表的是飙升词,也就是新的用户需求。

而低频词是非常需要注意的,最能衡量搜索引擎好坏的,因为量大,以酒仙网为例,2%和98%的原则,即2%的搜索词,占了98%的pv和点击,98%的词可以归为低频词,背后就是大量的用户,需求没有被满足的用户。badcase基本上都是在这里产生。低频词包括了大部分长尾词、同义词、问答词,未召回词,无结果词,没有点击的词,没有成交的词。

低频词的召回是件十分头痛的事情,算法很难取舍,因为这些都是非常长尾的需求,并没有足够多的用户行为可以学习,所以如何给予相应的匹配,需要非常深入的学习和分析。

接下来一个维度,就是有无结果。无结果的,要挨个分析,有结果的,要按数据分析。所以下一步就是看数据,点击率。

另外在分析的时候,我们还采用过其他维度,比如把点击率为0 的搜索词挨个看,又把点击率从高到低的挨个看,按转化率、结果数等等,正序、倒序看了很多遍。

3、流程图

这是很有用的一个分析方式,我们曾经用于供应链分析,后来被我拿过来做搜索的分析:完全模拟用户行为,把整个流程走一遍,所有的节点都走一遍,然后

按用户行为来,把每一个步骤,详细的列出来

  • 用户如何来到这个页面/这个流程?
  • 他都进行了哪些操作
  • 都经过了哪些步骤
  • 从哪个环节流失?
  • 整体流程上,用户最关心什么?他的时间?更好的服务?更多的选择?


可以看到在每个流程中,都可以拆分出无数细分的流程,那么,每个节点,是否流失严重,需要先解决哪个的问题?

这个方法对于产品经理来说,是确定需求优先级的方式之一,一般来说,在比较靠前的流程的,要先改,因为可以扩大进入产品的流量。

4、数据分析

数据驱动业务增长。在数据层面发现问题,并推动策略/产品的迭代,一个产品经理连这点能力都没有,那还混什么。

基本的数据分析方式,趋势、对比、细分,这些就不多讲了。对于我来说,数据分析最大的作用就是确定方向,另外就是跟各种人论证时候用的。比如,我们分三个端,wap、app、和pc,当然,我们都知道app超过了pc,wap还差很远,但是有一天,我们发现wap的算法产品,是可以和pc相提并论的,那么技术资源就要投入过去。比如某个功能,之前以为没人用,结果看数据才发现,很多人都在用,那么就要把优先级提高。


我在工作的时候发现,这些思路虽然看起来非常简单,但是具体碰到问题的时候,大家很多时候看看问题,都会拍脑袋,想出一个解决方案来。但是很少有人能够真的静下心来一条一条把原因写下来。

产品经理的职业要求:系统性,思维的系统性非常重要。

整套开发流程包括:需求调研——解决方案——落地执行,到目前为止,需求调研这块写完了。

后面解决方案部分有空再更。

作者:呢喃 ,原酒仙网高级数据经理,现离职状态,无收入,无工作,求打赏,求推荐工作,可做数据产品咨询和培训。

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22502415

来源:知乎

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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