苹果手机账号怎么注销(注销苹果手机账号的基本步骤)

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产品管理是一个高度数据驱动的领域。将有形数字与您的产品进展以及您的客户如何看待产品联系起来,可以揭示有用的业务洞察力。为此,了解某些产品经理分析指标和工具至关重要。

通过产品分析,PM 可以诚实地了解他们管理的产品的性能。这反过来又为他们提供了制定行动计划和带领产品团队走向成功所需的洞察力。

在本文中,我们将分享:

您需要了解的基本产品经理分析指标。

您可以尝试的基本分析工具。

一些常见问题的解答。

让我们开始吧。

你应该知道的 13 个产品经理分析指标

要真正遵循敏捷方法,您需要一个可靠的产品分析框架。但是,要创建该框架,您需要确定并开始跟踪某些以产品为中心的指标(也与业务目标保持一致)。

这些指标应成为核心产品战略的一部分,并应有助于确保企业正在实现产品愿景的道路上。

如果不是,那么 PM 会与相关部门(产品开发、产品战略或营销)合作以进行潜在的修复。

无论您的产品是什么,您都应该了解以下产品指标:

1. 产品合格的潜在客户

符合产品条件的潜在客户 (PQL) 是一项重要的以销售和营销为重点的指标,可向您显示经历激活事件并使用您的产品的人数。它衡量体验过您产品价值的用户数量。这可以通过完成常规交易或通过试用/免费增值体验来完成。

如果只有少数用户正在体验新产品的价值,那么该产品很可能不会成功。这就是为什么产品合格的潜在客户是一个重要的指标。

每家公司对其 PQL 的定义都不同。这是因为引导用户尝试和体验产品的特定激活事件可能不同。

无论您选择如何定义它们,PQL 都可以揭示转换前流程中的潜在优势和劣势。这些见解可以与营销和销售团队共享,而营销和销售团队又可以使用它们来改进他们的流程。

2. 特征采用率

如果您已经有一个已经存在一段时间的现有产品,并且您向它添加了一个新功能,那么您需要一种方法来告诉有多少人实际使用它。该特定指标称为功能采用率。

功能采用率显示有多少现有用户已经采用并定期开始使用产品的新特性或功能。

这个关键的产品经理分析指标可以帮助揭示有关新功能的任何潜在问题,并可以帮助设置 KPI 以使其接受和采用。

功能采用率以百分比表示,可以使用以下公式计算:

功能采用率 =(使用新功能的用户数量/总用户数量)x 100

低功能采用率可能意味着几件事,包括但不限于:

对该功能的需求或需求不足。

该功能对用户来说很复杂(必须通知 UI/UX/工程团队)。

没有多少用户知道该功能(必须通知营销人员)。

为了查明确切的问题,PM 可能会寻求用户反馈和/或查看其他相关指标。

3. 价值实现时间 (TTV)

价值实现时间 (TTV) 是用户实现或看到您的产品必须提供的价值所需的总时间。这个以客户为中心的特定指标类似于投资回报——唯一的区别是“回报”不一定是财务/有形的,而是投资于该特定产品的整体功效。

理想情况下,平均 TTV 应尽可能短。您的客户越早体验您产品的价值越好,因为它将转化为更快的采用和潜在的病毒式传播。

如果客户需要花费大量时间才能意识到您产品的价值,那么他们中的许多人很可能会转而购买竞争对手的产品。

价值实现时间长可能表明客户入职流程、用户流程或两者都有潜在问题。

衡量价值实现时间可能有点挑战性,因为它需要收集用户反馈。一个快速提示是问他们一个应用内问题,比如“你喜欢我们的产品吗?”在客户入职并查看他们的反应之后。

4. 每日活跃用户 (DAU)

让成千上万的用户入职固然很好,但真正的问题是他们中有多少人每天实际使用您的产品。每日活跃用户 (DAU) 指标可以帮助回答这个问题。大量的每日活跃用户反映了产品的健康增长和接受度。

您可以通过多种方式定义每日活跃用户。最常见的方法是查看总访问次数、应用使用次数或任何其他特定于平台的活动。

但是,请确保您定义 DAU 的方式从战略角度来看是有意义的。如果一项特定活动不能帮助您推动产品的发展,那么跟踪它就没有任何明确的业务最终目标。

要获得更深入的了解,您还可以跟踪每月活跃用户 (MAU) 并将其与 DAU 进行比较。

5. 客户满意率/分数

顾名思义,客户满意度(或分数)是反映用户对产品的满意程度的指标。与TTV一样,客户满意度只能通过直接询问用户反馈来衡量。

为此,您可以提出不同的应用内/网站问题(例如,“以 1 到 5 的比例,您对我们的产品有多满意?”)并量化您收到的反馈。

它可以计算为:

客户满意度 =(正面调查总数/调查总数)x 100

您还可以更进一步,通过要求客户找出在您的产品/服务的不同阶段需要改进的地方,对问题进行 A/B 测试。

可以通过改善整体用户体验、推出新功能或实际实施客户反馈来提高客户满意度。

6. 客户保留率

被认为是最重要的业务指标,客户保留率反映了在给定时间段内(通常从他们入职时开始衡量)继续使用您的产品的客户/用户的总百分比。

要计算 CSR,请使用以下公式:

((期末客户数量 – 新客户)/期初客户) x 100

获得新客户比留住他们要贵得多。如果您成功地留住了大量客户(同时还不断地引导和激活新客户),那么您将提供比竞争对手更好的价值。

在这一点上,您可以继续做您正在做的事情或试验和测试提高保留率的方法。全面了解产品经理分析可以帮助解决这个问题。

7. 客户流失率

客户流失率与客户保留率正好相反。它显示了在给定时间范围内取消订阅、停止使用您的产品或离开您的业务的客户百分比。

客户可以出于多种原因离开。由产品经理和分析师来确定原因。一些广泛的罪魁祸首包括:

低价值(竞争对手提供更好的东西)

过时的功能

糟糕的客户支持

一项有损公司声誉的公共事件导致抵制

应该调查高流失率,并立即解决导致它的问题。

8. 每个用户的会话

每个用户的会话是一个特别用于基于网络的产品的指标(它也是一个搜索引擎优化指标)。它向您显示用户在给定时间范围内在您的网站上采取的特定操作的总数。

这些操作可以像单击页面以启动某种交易一样简单(您可以单独跟踪它们)。这是一个快速公式:

每个用户的会话数 = 会话总数/用户总数

您可以使用 Google Analytics 自动跟踪每个用户的会话。

9. 在应用程序/网站上花费的时间

无论您的数字产品是基于应用程序还是基于网络,您都需要评估用户在其上花费的时间。

人们使用您的产品的时间越多,您可以获得的收入就越多。

如果人们没有像您希望的那样在您的产品上花费太多时间,请尝试改进 UI 并修改用户流程。有些人在某些社交应用程序上花费数小时的原因是它们有意设计为尽可能长时间地吸引用户。

10. 净推荐值 (NPS)

净推荐值 (NPS) 可能是营销和客户成功团队最重要的指标。它按百分比计算,并显示您现有客户向其他人推荐您的产品的可能性。

要计算 NPS,您需要直接询问客户的反馈,并提出“您向朋友、家人或同事推荐我们的产品的可能性有多大?”这样的问题。– 按 1 到 10 的比例计算。

开始收到反馈后,您可以将客户分类如下:

推荐人——以 9 或 10 分回应的人。你需要更多这样的人。

被动者——回答 7 或 8 的人。

在计算出您的推荐者、被动者和批评者的数量后,您可以使用以下公式计算您的 NPS:

净推荐人得分 =(推荐人数量 – 批评者数量)x 100

你的 NPS 越高越好。您也可能最终得到负的 NPS,这表明产品或相关流程存在巨大缺陷。

11. 每月经常性收入 (MRR)

这很容易成为最重要的业务指标。每月经常性收入 (MRR) 是企业每月赚取的保证收入。

要计算您的 MRR,只需添加从您的付费/每月经常性客户总数中获得的收入。

要提高 MRR,您可以提高产品的价格(前提是您可以证明它是合理的)或专注于增加转化和客户激活的总数。

12. 客户终身价值 (CLV)

客户终身价值 (CLV) 是您在特定客户的给定生命周期(或他们留在您的企业的时期)中可以从特定客户那里获得的估计总收入。

使用此公式计算 CLV:

CLV = 销售价值 x 交易次数 x 预计保留期

CLV 是一种产品营销指标,用于创建客户细分并将某些帐户优先于其他帐户。这种优先级排序可以帮助您将资源部署到最重要的地方。

13. 每次收购成本 (CPA)

最后但并非最不重要的一点是,要跟踪的一个关键指标是每次获取成本 (CPA)。它显示了与您获得新客户或潜在客户的努力相关的所有成本的总和。

计算方法如下:

CPA = 营销和销售总成本/总转化次数

它主要与营销和销售团队相关,可以帮助揭示流程中的优化机会。如果您为吸引新客户支付的费用远远超出应有的水平,请了解如何降低这些成本。

流行的产品经理分析工具

如果您目前正在构建产品管理堆栈,那么选择正确的分析平台至关重要。

您可以使用以下类型的产品分析工具来收集相关数据(带有建议):

参与度——帮助跟踪参与度分析。流行的工具包括Amplitude、Google Analytics和Mixpanel。

产品健康——这些工具有助于收集客户的反馈。DataDog、Doorbell和Apptentive是您可以用于此目的的一些最可靠的工具。

用户行为——用户行为数据可以揭示隐藏的模式并帮助改善客户体验。为此,您可以使用Hotjar、Crazy Egg和Localytics。

数据可视化——为了向利益相关者和商业领袖展示他们的分析,产品经理需要数据可视化工具。这是Tableau可以提供帮助的事情。

一些公司为他们的数据分析需求开发本地工具,前提是他们有资源。

常见问题 (FAQ)

下面,我们回答了一些与产品经理分析相关的最流行的查询:

产品经理需要数据分析吗?

是的,产品经理确实需要数据分析。事实上,这是一个典型的产品经理最基本的职责之一。在分析的帮助下,PM 可以获得宝贵的商业情报,增强他们的产品决策能力,并改进他们的流程。

产品经理如何使用分析?

产品经理使用分析来改进他们的内部流程、沟通和产品本身。通过产品分析发现的洞察力可用于制定行动计划并解决任何潜在问题或利用机会。

以下是产品经理如何使用分析的一些示例:

识别导致用户退出的错误,减少在应用程序/网站上的总时间。

根据功能采用率评估新功能是否成功。

发现用户流程中可能有助于长时间实现价值的漏洞。

根据他们的目标,产品经理可以通过多种方式使用分析。

什么是数据产品经理?

数据产品经理与业务利益相关者和内部团队合作,开发、监督和管理分析产品的产品路线图或主要不用于分析的产品的数据模型。

他们利用自己的商业知识以及数据科学和营销知识为此类产品创造愿景。它们还充当连接内部团队的桥梁,使他们能够朝着该目标努力。

产品经理是否使用 Google Analytics?

负责网络产品成功的产品经理使用 Google Analytics 来收集用户数据并获得洞察力。对于不在网站上运行的移动设备/产品,他们使用其他类型的分析产品来收集见解并做出业务决策。

谁获得更多数据科学家或产品经理?

根据 Glassdoor 的数据,数据科学家每年的收入为 116,017美元(基于 16,799 份工资报告)。另一方面,产品经理职位的年薪为 112,020美元(基于 Glassdoor 上收集的 30,687 份报告)。这两个职业的收入或多或少是一样的。

请记住,归根结底,您获得的薪水取决于您的雇主、您的工作地点以及您的经验水平。例如,谷歌的高级产品经理很可能比在西弗吉尼亚州一家初创公司工作的数据科学家获得更高的报酬。

最后的一些话

产品经理分析的有效性取决于您拥有的数据质量和使用方式。

成功的关键是为数据收集、分析和反馈制定一个明确的框架。只要指标与您的业务战略目标相关联,并且内部团队根据该数据采取行动,您的产品就有可能取得成功。

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