今日进度

1.Business senses：人人都是产品经理（1/1）

2.数分面试常见题

《数据又双叒叕波动了？五步法，准确识别数据异常波动》——人人都是产品经理

链接：https://www.woshipm.com/data-analysis/5720704.html

主要解决问题： 如何不就数论数，读懂数据波动背后的业务含义

笔记整理

（1）看似异常实则正常的波动

• 业务指标季节性波动：二月份同比下降80%，公司要完蛋了->二月份过年，没生意
• 业务指标生命周期变化：A产品销量下跌30%，要搞高->A产品要过季了
• 业务主动行为引起变化：销量突然下跌20%，要追查原因->业务干的，为了避免大活动后的投诉

*日常数据波动是正常的事，真正需要关注的是长期、持续性且违背常规走势的变化

（3）异动1：KPI异动

• KPI哪怕波动很小，都需要追查，这样才能让业务安心
• KPI不达标的时候，首先要按照业务部门/产品/渠道去拆解，找到问题点及清晰责任人

（2）异动2：ROI异动

• 过低：需要优化，提升业务表现
• 过高：有猫腻，常与业务贪污浪费有关

（3）异动3：趋势异动

• 概念举例：KPI达标，但是指标走势不对。如销售额达标，但是成本持续走高；收入增长缓慢，眼看临近拐点。
• 可能问题：产品生命周期到头了、潜在目标用户耗尽了、营销刺激让人疲倦了etc.

（4）异动4：过程异动

• 同涨同跌：流量小了，收入降了；同涨时程度不同步（如流量上升30%，转化才上升10%，很有可能意味着有大量低质量流量进来），也属于异动
• 有涨有跌：流量小了，转化率提升，总收入指标达成。比如高价值用户人数少但消费多，所以不能仅仅因为消费人数少就警报，可能原因为用户需求的转移，渠道特征的改变，产品吸引力变化等
• 结构转化：如ABC三个渠道，原先依赖程度一致，但现在越来越依赖A，说明业务实际和预算发生偏离，需要考虑是否代表长期趋势，是否要调预算

（5）异动5：关联异动

• 概念：指发生问题的指标和主要KPI指标没有直接关系，但是在业务上有关联。如舆情

思考总结：

• 首先要判定什么是真正的异动
• 常见的异动类型：KPI异动、ROI异动、趋势异动、过程异动、关联异动
• 分析异动要避免就数论数，要监控整个指标体系

数分常见面试题

主要解决问题：北极星指标，指标异动

（1）北极星指标是什么？你会如何选取？

考核点：对于北极星指标的认知

• 概念：北极星指标是指引产品方向的指标，又称唯一关键指标
• 设计原则：需与业务共同制定、一个产品/业务线的北极星指标一般为1个、指标选择会根据产品周期有差异
• 举例：产品初期（拉新效果——【注册用户】）->产品稳定期（用户消费及活跃——【留存、活跃pv、活跃时间】）

（2）产品近期新老用户流失率均较高，你觉得可能是什么原因？数据侧可以做哪些事？

考核点：对于用户增长的理解程度

• 新用户流失原因：功能原因（首次注册链路较长、功能设计复杂）+内容原因（产品核心内容不聚焦、产品价值无法即时传递给用户、宣传与产品不符导致用户预期失调）
• 数据侧针对新用户：针对功能原因，通过注册漏斗找到流失较高的缓解，调整设计框架，结合ABtest进行评估；针对内容原因，用渗透率等方式评估核心功能是否触达用户以及用留存率等方式判断是否满足用户预期
• 老用户流失原因：内部原因（用户属于正常衰退期、功能/界面改版导致用户无法习惯）+外部原因（竞品夺取用户注意、替代类竞品夺取用户注意）
• 数据侧针对老用户：流失原因深入分析（根据随机森林特征贡献度等方式，挖掘影响用户流失较大的特征）；流失用户预警（通过模型方式挖掘用户是否会流失，并结合策略进行拉回）

思考总结：在考虑"数据侧可以做哪些事"时，第一直觉没有区分新老用户，本质上是没有认知到【老用户有更多的数据可以进行建模和行为研究】+对机器学习在数分层面的使用没有概念。

p.s. 今日份内容腰斩。早八晚五上了一整天的课...上得昏头转向，今天看书和刷题的时间都被压缩了，R语言的final report是dashboard，打算认真做一下拿这个当简历里的项目背书。第三学期要去加拿大交换，签证的事还没着落，跟同学们聊了下似乎只有大陆学生需要为这个困扰，菜鸡的生活难上加难 关关难过关关过！！