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用一個實戰案例,幫你學會用數據驗證產品設計

用一個實戰案例,幫你學會用數據驗證產品設計

很多設計師和產品經理都會遇到這些情況:

1. 我要做某個設計改進,上線后真的會「改進」嗎?

2. 我有方案A和方案B,到底該選哪個好?還是說兩個都不如舊版?

其實產品設計就是一場科學實驗,是可以通過數據來驗證的。以下我就結合實際經驗,總結下互聯網金融公司如何用數據驗證產品設計

「微信ID:DR_DDC」

Step 1. 明確設計目的

如果你都不知道為啥要做這個設計,那麼還是省省吧。對於互金平台來說,做產品設計改進時常見的目的大致有以下幾類:

1. 提高轉化率

所謂的轉化率,用人話來講就是指進行到第一步的用戶有多少順利進入了第二步。提高轉化率,最終也是為了業務增長。常見轉化率有:

  • 註冊轉化率——下載APP的新用戶在一段時間內完成註冊的比例;
  • 首投轉化率——新註冊用戶在一段時間內首次投資的比例;
  • 復投率——用戶在一段時間內二次投資的比例。

我們常常會聽到什麼7日註冊轉化啊、渠道轉化率啊之類的指標,其實都是以上幾大類衍生出來的。這幾大指標連起來就像一個大漏斗,提高其中一個指標的轉化,都有助於增加大漏斗最後篩出來的業務量。我們常常做的簡化流程設計,其實最終也是為了提升轉化率。

2. 提高ARPU值

所謂ARPU值,就是Average Revenue Per User的簡稱,用人話來講就是每個用戶貢獻的價值。在互聯網金融領域,Lender 端的ARPU可以理解為每個用戶在某平台的投資金額。

舉個提高ARPU值的設計案例:很多互金平台都有新手理財項目,基本都是收益率比較高、投資周期比較短的平台補貼收益型產品,而且屬於one-off chance,不能反覆投。這些產品用於吸引新用戶做出首投,嘗試下流程。but 就是有很多新手不會投滿額度,比如額度是5000,他們可能只投1000,甚至1塊錢,試試而已。為了提高用戶投資額,很多平台會特意註明只有1次機會,甚至當用戶輸入金額較低時會彈出彈框再次提示用戶,不要浪費這1次機會。這種設計就是為了提高ARPU值而做的。

3. 提高活躍度

互金平台雖然不是社交產品,但也需要提高用戶活躍度,因為可以增加用戶粘性。投資理財畢竟不是高頻活動,很多人都是等有閑錢了再去投資,平時會看下收益情況,其他時候都不會想著打開APP/登錄網站。如此用戶跟平台的互動就少了,等理財產品到期了有可能選擇退出轉到其他平台。也許你會說:提高活躍度不是應該由運營做活動嘛?是,但不全是。比如點融網APP首頁右上角有個簽到button,就是為了方便用戶登錄后快速簽到賺取點融幣而設計的。而根據之後的數據來看,這個button點擊率明顯高於其他button。

Step 2. 拆分指標

這一步,一般需要用研或者產品經理制定,當然如果你是個對數據敏感的設計師那就棒呆了。

拆分指標就是把第一步的目的拆分成具體可量化的指標,常常可以用多個指標來衡量一個目的。比如首投轉化率,可以看1日轉化、3日轉化、1周轉化、1月轉化。這個要Case by Case去分析,沒有一個統一模板。但是有幾點需要注意:

1. 一定要對產品流程熟悉,不然定的指標可能會出現漏case 的情況(這一點交互設計師應該深有同感,需要考慮周全)。舉個栗子:如果監測的是投資流程各頁面和關鍵button轉化情況,初始頁面(第一步)可能會有好幾個,比如從產品列表進入投資流程,也可以從首頁明星產品推薦進入投資流程,也可能從持有產品列表進入投資流程(復投),甚至有可能是用戶轉發分享某產品給朋友,朋友從分享鏈接進入投資流程。如果你想當然地只考慮了產品列表和首頁推薦這兩個入口,最終出來的結果就是轉化率會偏高。

2. 拆分指標時最好寫一寫該指標計算公式,以及人群、時間周期定義。切忌出現模稜兩可的定義,這樣在後期拉取數據時將很難執行,或者執行出錯。一個典型的栗子就是「投資人次」和「投資人數」的定義,哪些指標要用「投資人次」,哪些指標要用「投資人數」,必須想清楚,不然最終結果會相差很大,失去可比性。

3. 定好指標后應當確認一下,指標中需要的數據是否可獲取。實際中,受到產品本身的限制,或者公司數據系統的限制,或者BI時間資源的限制,有些數據是很難獲取的。

Step 3. 制定方案並實施

這一步,可能還需要開發和BI參與進來。把越多人拉進來玩,越要考慮周全,不然你讓一群人圍著你耍猴啊?

如果這個設計改版影響面很小,可以直接上線看數據了。如果用戶量很大,幾小時的數據量已足夠驗證,實現快速反饋。有些公司自己開發了相關的數據系統,如果不是自己開發,有一些第三方數據平台也能夠快速看到數據情況。但是他們沒給我廣告費,所以我不說名字了(市井臉$_$)。如果你問我,那種從0到1的產品,用戶量幾千,首頁每日瀏覽量幾百,二級頁面每日瀏覽量是個位數,咋辦?嗯,不好辦!

如果這個設計改版影響面比較大,可能會影響到業務,可以謹慎點,做A/B TEST(或者灰度發布)。這種情況相對事兒多點,要和開發協商好如何劃分A、B用戶群、比例如何,要定義好測試期。網上搜一搜能找到關於A/B TEST的文章,我就不贅述了。

如果你難以判斷這個設計的影響面……問你mentor或者supervisor去。

實戰案例

舉一個之前做過的微信支付的栗子。當時公司的APP內考慮接入微信支付作為一種第三方充值渠道,但是不清楚上線后利弊如何。

Step 1. 明確目的

可能存在的利:微信支付能增強新用戶對投資平台的信任,同時提高便利性(不需要先綁卡再充值),因此可能會提高充值轉化率和投資額。

可能存在的弊:微信支付的手續費率比較貴,如果很多用戶都轉而使用微信支付充值,平台將承擔更多的交易成本。

於是,需要做一場A/B Test(灰度發布),看看實際上到底利弊如何。

Step 2. 拆分指標

測試目標總體分為3類:轉化率、投資額、成本。

轉化率:細化成註冊后1日內/3日內/7日內/30日內首次充值轉化率

投資額:細化成人均首充金額

成本:細化成新用戶首次充值用微信的金額佔比、老用戶充值用微信的金額佔比,將兩個比例進行對比

Step 3. 制定方案並實施

具體實施過程在此不贅述。最後發現,微信支付能明顯提高首充轉化率,同時老用戶使用微信支付充值的比例非常低,帶來的成本增量較小。因此,微信支付功能還是全面上線了。

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