通過表層數據挖掘產品問題是每個運營人的必修課,在互聯網行業里,不管你是PM還是專職運營人,大家對數據的認知越來越深入。

從統計學的角度來看,數據是建模(虛擬模型)的基礎。我們可以簡單地把用戶心理模型理解為一種運動變化,即各種各樣的產品行為變量x1、x2……xn組合后形成的固定的(穩定的)結果F(x)——用戶心理模型。那麼反過來,我們研發產品時,若想要用戶的某種行為結果,就可以對應這一特徵做出相應(因變量)的設計。

數學家說,人類可以用皮尺測量自己的身高;物理學家告訴我們,人類可以用萬有引力測量出地球的質量。但是運營工作大多是經驗性的,再加上不同產品有不同的特性和場景,很多運營理論是很難複製到具體工作中的。那麼,我們能不能像科學家那樣,拋棄經驗把我們的用戶心理規範化、科學化呢?

經驗不是科學,所以需要一個系統性的東西來研究這些問題,讓我們找到的答案能超越個人經驗。通過一種可以反覆證偽的工具——模型(Construct)來實現。

但一個模型就是一個抽象的概念,它不能直接測量,只能被建立。模型不是創造出來的,就像溫度,人類沒有創造溫度,但它真實存在。所以用戶心理也是一個真實存在的事物,它只是難以度量。而建立模型,將難以度量的概念轉化為可測的數據,才能指導我們做出高效的運營決策。

那麼問題來了:我們怎麼得到我們想要的模型呢?可參考下圖:

我們以測量用戶對新產品滿意度為例

第一步::問題提出

如何建立模型,來測量用戶的滿意程度?

第二步:數據準備

這是轉化模型的關鍵一步(和溫度計不同,我們沒有滿意計,我們必須把這個抽象概念轉化成具體的事物,以方便研究。)第一次建模時,建議大家盡可能地多收集數據,因為拿到的數據越多越全,對下一步數據分析越有用。

第三步:分析數據

我們可以把數據分析的過程理解是對概念的轉化,即一個量度。比如:我們測貧困時,收入就是一個轉化概念;還有第一步提到的滿意度也是對用戶心理的一個轉化概念。因此觸發次數/時常、回訪比率、活躍比率等等都可以成為我們產品運營模型的轉化概念。

  • 網站轉換率(Conversions Rates)、
  • 回訪者比率(Repeat Visitor Share)
  • 忠實訪問者指數(Committed Visitor Index)

……

走完這一步,數據已經從無所謂的標杆變成了具有行為判斷價值的參照物。我們找到了真正有用的轉化數據后,就可以去生成模型了——根據產品定位,建立基礎的用戶模型(Persona):性別比例、年紀分層、收入分層、地域劃分、情感階段、以及不同場景下的用戶行為路徑和路徑中相關內容、關鍵詞頻次等等,得到相關模型。

有朋友反映我的文章太長了,讀起來費勁。所以,今天我們就先挖到這,剩下的三個部分咱們猴年春節回來繼續挖~~

最後附三個我私人的建模原則,分享給大家:

  1. 把用戶視為你研究的搭檔,而非研究對象
  2. 尊重數據:保護用戶的隱私(符合道德的,經過深思熟慮收集的樣本)
  3. 科學運用我們的工具.:測量、轉化、好的產品設計

 

作者:南國夢

公眾號:烏合之眾

ID:shehuixinlixue(社會心理學全拼)