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項(xiàng)目評(píng)估標(biāo)準(zhǔn):如何讓項(xiàng)目評(píng)估方式可量化

2015-2-23    藍(lán)藍(lán)設(shè)計(jì)的小編

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藍(lán)藍(lán)一直在思考這個(gè)問題,如何讓設(shè)計(jì)效果可量化,看到這篇文章,轉(zhuǎn)載到博客中推薦給大家。以后會(huì)搜集這方面的相關(guān)文章,觀閱各家之言。

最近在一直在思考一個(gè)命題--“如何量化項(xiàng)目目標(biāo)及效果”。做了幾個(gè)項(xiàng)目,所負(fù)責(zé)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)一直表現(xiàn)搶眼。但是從統(tǒng)計(jì)學(xué)觀點(diǎn)來看,我的選擇和決定并不一定就是影響數(shù)據(jù)表現(xiàn)的唯一因素,也不一定是影響最大的因素。該如何從眾多影響因素中抽離出PM決策對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的影響?I'v no idea。目前思考的進(jìn)展并不能讓自己滿意,先把想到的一些東西整理出來,部分內(nèi)容也涉及到了一些相關(guān)內(nèi)容的思考,有空和大家頭腦風(fēng)暴一下吧。

【項(xiàng)目目的與評(píng)估方式】
    產(chǎn)品項(xiàng)目的目的無非是兩個(gè):用戶維系用戶拓展。
    用戶維系:是對(duì)現(xiàn)有用戶需求進(jìn)行挖掘,并對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化改進(jìn)以提高活躍度、降低流失率。此類項(xiàng)目的評(píng)估即可從用戶周/月活躍度、用戶流失率、改進(jìn)部分的單獨(dú)的UV、PV量以及用戶點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)等方面來進(jìn)行評(píng)估。
    用戶拓展:目的的實(shí)現(xiàn)方式本質(zhì)上有兩種:1、更好地滿足目標(biāo)用戶的需求---從競品那兒拉人;2、產(chǎn)品運(yùn)營---讓更多的目標(biāo)用戶知道我們的產(chǎn)品。前者的評(píng)估方式主要是看UV的一系列統(tǒng)計(jì)變化,除此之外還可以通過用戶訪談,競品對(duì)比來量化;后者的評(píng)估方式就得具體看運(yùn)營活動(dòng)的方式來確定評(píng)估方式了。
    雖然絕大多數(shù)項(xiàng)目都不僅僅是單一的維系或者拓展,但PM應(yīng)該在項(xiàng)目之初確定項(xiàng)目的主要目標(biāo)。這樣在項(xiàng)目結(jié)束之后采用與目的相適應(yīng)的評(píng)估方式進(jìn)行客觀分析。

【評(píng)估指標(biāo)】
    我把可供分析和評(píng)估的數(shù)據(jù)分成三類:1、核心指標(biāo);2、相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);3、用戶體驗(yàn)量化數(shù)據(jù)。單個(gè)項(xiàng)目對(duì)這三類數(shù)據(jù)的影響一般是由小到大。
    核心指標(biāo)一般就是產(chǎn)品的KPI,通常由UV、PV以及產(chǎn)品其他關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)成。產(chǎn)品的核心指標(biāo)通常受多方因素影響,很難說核心指標(biāo)的變化一定是由單個(gè)項(xiàng)目造成的影響。當(dāng)然如果在新版上線后核心指標(biāo)數(shù)據(jù)變化具有統(tǒng)計(jì)顯著性時(shí)(還需要排除其他可能產(chǎn)生較大影響的影響),那說明這個(gè)項(xiàng)目確實(shí)是非常給力。
    相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)一般指可能影響核心指標(biāo)的一些數(shù)據(jù),如下載量/激活量、活躍用戶占比、更新量等一些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一般是產(chǎn)品的局部數(shù)據(jù),但正因?yàn)槭蔷植繑?shù)據(jù)所以更能反映單個(gè)項(xiàng)目帶來的影響效果。比如這次項(xiàng)目的主要內(nèi)容是優(yōu)化了新聞服務(wù),那么單平臺(tái)單個(gè)新聞服務(wù)的UV、PV數(shù)據(jù)更能的反應(yīng)項(xiàng)目成果。這些局部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是PM需要在項(xiàng)目之初提前重點(diǎn)思考的問題。
    用戶體驗(yàn)量化數(shù)據(jù)是指具體某個(gè)功能對(duì)用戶的操作體驗(yàn)的量化分析,包括分析用戶操作流、各頁面停留時(shí)間、用戶測試、專家走查等等方式。這方面PM需要和用研工程師、交互設(shè)計(jì)師一起協(xié)作對(duì)產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)進(jìn)行量化評(píng)估。用戶體驗(yàn)的量化數(shù)據(jù)相比其他評(píng)估指比所反饋的信息更加局部,同時(shí)也是最不容易受其他因素干擾的一種評(píng)估指標(biāo),所以對(duì)于主要內(nèi)容是優(yōu)化的項(xiàng)目,這也是最容易反映項(xiàng)目成果的一種評(píng)估方式。
    不管是那種評(píng)估指標(biāo),都需要審慎地分析,盡量排除干擾因素,做到誠實(shí)、客觀。

【分析評(píng)估角度】
     分析評(píng)估時(shí)的角度主要指合理運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)學(xué)工具對(duì)已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,讓這些冰冷的數(shù)據(jù)說起話來。通常使用的處理方式有以下一些:
     1、占比
     2、環(huán)比:與上一統(tǒng)計(jì)段比較,例如2005年7月份與2005年6月份相比較,叫環(huán)比;
     3、同比:與歷史同時(shí)期比較,例如2005年7月份與2004年7月份相比,叫同比;
     4、橫向?qū)Ρ龋哼@里我是指產(chǎn)品線不同平臺(tái)之間進(jìn)行對(duì)比;
     5、縱向?qū)Ρ龋哼@里我是指單個(gè)平臺(tái)內(nèi)不同服務(wù)之間的對(duì)比;
     6、方差:反應(yīng)數(shù)據(jù)變化的穩(wěn)定度;
     7、數(shù)據(jù)圖形化:使數(shù)據(jù)更容易被理解。
     這一部分是我最欠缺的知識(shí),需要多看看統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的書籍學(xué)點(diǎn)這方面的知識(shí)。

【可能影響項(xiàng)目評(píng)估數(shù)據(jù)的因素】
     并不是每個(gè)項(xiàng)目做完以后都能得到明確的數(shù)據(jù)進(jìn)行支持的。環(huán)境往往處于變化之中,使我們的數(shù)據(jù)無法受項(xiàng)目的單一影響。節(jié)日、突發(fā)事件、運(yùn)營活動(dòng)、行業(yè)環(huán)境變化、競品策略調(diào)整等等都可能和我們的項(xiàng)目同期對(duì)我們的目標(biāo)指標(biāo)造成影響。這時(shí)候就需要PM思考這些因素對(duì)于數(shù)據(jù)影響的大小,做到盡量合理地對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)估。


     近一段時(shí)間在看《統(tǒng)計(jì)學(xué)的世界》,前幾章都在介紹如何識(shí)別統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的誤差,并采用各種手段減小誤差。知乎上也有一個(gè)很熱門的問題:“'數(shù)據(jù)會(huì)說謊' 真實(shí)例子有哪些?究竟是數(shù)據(jù)在說謊,還是邏輯在說謊?” 絕大多數(shù)人在做數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)解讀的時(shí)候都試圖去排除各種干擾、誤差。但是在面對(duì)實(shí)際項(xiàng)目的時(shí)候,我相信很多人和我思考到這里時(shí)一樣,有一點(diǎn)無力感。能客觀正確的分析數(shù)據(jù)所反映的問題確實(shí)是一件很不容易的事,我們只能用科學(xué)的手段來對(duì)它進(jìn)行處理,并謹(jǐn)慎地去進(jìn)行驗(yàn)證,最后客觀的去解讀。我覺得這其中最重要的還是兩個(gè)字:誠實(shí)   

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