用AB test 测功能，用数据来验证功能成效是最有说服力的手段

用AB test 测功能，用数据来验证功能成效是最有说服力的手段。

3. 通过数据分析洞察用户

用户研究是产品经理必须要去做的一件事，懂用户，挖痛点。

用户研究常用的方法除了用户访谈、调查问卷等定性研究外。从已存数据中发现用户的行为偏好，建立数据与用户画像之间的关联，针对不同人群需求或者痛点给出合理的产品解决方案也是数据驱动决策的手段。

比如从历史订单数据中，挖掘新老用户购买商品的偏好，可以针对新老用户群体做个性化的商品推荐，这也是大家能够感知到的电商产品推荐。你去逛淘宝首页，是不是会觉得淘宝比自己还懂自己？给自己推荐的大部分商品是自己喜欢的。

通常对用户历史行为数据收集越详细，越是能够了解用户，为用户做出合理的产品设计。

为什么人们总说作为电商平台和支付平台的阿里有最完整的行为数据乃至最完整的人群画像，那是因为根据生活消费的商品和服务，几乎能够推断一个人全部的特征，而越是习惯网上购物的用户，衣食住行都用同一个支付手段的用户，就越能够被电商和支付平台完整描述。

产品在做产品功能设计时，并不只是单纯为用户提供功能和服务就可以，理所当然以为用户会来使用。定要对用户需求或者痛点挖掘地足够深，才能精准提供服务。从过去已存数据中挖掘用户行为偏好或者痛点，是产品设计的第一步。

这里借用《产品思维》一书中提到的例子。

我们是一个创业小团队，正在做一个P2P（个人对个人）金融产品。平台上已经有了一定量的用户，他们购买了我们的理财产品。我们正在考虑要不要增加VIP（贵宾）套餐服务，定位高价值用户，定向提供理财顾问服务。

我们会请许多专家，提供很多额外的分析工具，让这些用户享受高端服务，赢利方式就是VIP年费。单拿这个服务来看，肯定是没有什么问题的。

“许多类似的产品都有这样的服务。”也许老板就会这么跟你说。但这不能成为我们就一定要提供VIP套餐服务的理由，我们还是要看看我们的用户是什么样的。

可以先统计下当前用户购买理财产品的行为数据，看看大部分买的额度有多大。其实，额度背后代表的是这些用户的收入水平和对理财的态度。

比如粗暴一点假设，我们看用户的行为，过去99%的用户都是奔着投资5万元，锁定期6个月，年化收益率5%的产品去的。

这些行为代表什么呢？从生活经验判断，对年化收益率要求不高，对流动性也要求不高，对安全性要求比较高的人，应该都是普通的上班族。这些人在理财方面非常保守，而且还比较年轻，理财额度并不高。

具体的验证可以通过访谈和调研来完成。假如结果显示，这些用户群体基本都是毕业三年内的职场新人，理财行为非常保守，而且还比较年轻，理财额度并不高。

这时回过头来看，这个VIP套餐服务的吸引力就特别有限了。仅从用户特征来看，几乎就可以给这个创意判死刑了。

从已存数据中分析用户需求或者痛点，找到用户行为偏好，精细化用户群体，了解用户，才能判断业务模式的可行性。而不是理所当然觉得用户会使用这个功能。

4. 通过数据分析找到机会点

在刚做支付业务时，首先就对Top10、各端做了支付成功率分析，很快就发现某些国家的转化率是低于其他国家的，自此这些国家被列为重点和困难国家。我们的机会点也是优先提高这些国家的支付转化率。

再比如做商城购物流程优化项目时，首先拉取了商详页-购物车-结算页-收银台-支付成功 发现商详页和结算页转化率两个环节在整个路径中转化率最低，因此马上定出了事项优先级，优先解决这两个页面的转化问题。

职场中如何价值最大化？可不就是发现最严重的问题，找到最大的机会点，把资源用在刀刃上。