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异常逻辑梳理与数据处理

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作者: Glen   公众号:更冷吃到老玩到老的故事

冰山:异常逻辑梳理

异常逻辑梳理与数据处理

也许你用了九牛二虎之力,终于把产品的主流程梳理清楚了,但是你看到的只是产品冰山海面上的那10%,剩下的90%是海面下各种情况的异常逻辑

➀ 10%的冰山和90%的冰山

任何一个产品功能逻辑,都分为主逻辑和异常逻辑。产品经理们当然要花时间设计精妙的产品主逻辑,构建体验良好的用户使用流程,甚至考虑一个完整的用户闭环。露出水面上10%的冰山,也许会让你心醉;但水面以下90%的冰山,也许会让你心碎。可是没办法呢,产品经理也需要把主逻辑之外的复杂异常逻辑“尽量”梳理清楚。

➁ 常见的异常逻辑大礼包

常见的异常逻辑有网络错误、新旧功能冲突、任务中断、因延迟导致前端页面与后台逻辑不匹配等。这里帮大家做了简单的总结:

异常逻辑梳理与数据处理

上面简单总结了一些异常逻辑,现实产品设计中遇到的各种异常逻辑远不止这么少。做产品就像完成一件艺术品一样,需要慢慢磨,耐心雕琢。

数据处理

很多童鞋在产品设计时,往往会忽略数据处理的重要性,往往最后会吃大亏。

➀ 产品设计的每一个关键步骤都需要数据支持

大部分人,喜欢有创造性的工作,产品经理尤其如此。我们喜欢设计产品的界面、流程、闭环,有时候往往会忽略数据埋点的重要性。产品设计完成后,再返回去给每一个按钮、每一个页面、每一个关键位置标注数据埋点时,我们常常会觉得无聊,因而不重视,因而最后被坑的总是自己。产品设计的每一个关键步骤都需要数据支持,你必须在这些关键节点上做好数据统计埋点。产品上线之后有数据反馈,才能评估产品的品质。切记!

➁ 无处不在的漏斗

做任何一个产品,都能搭建各种漏斗模型,因为流失和损耗是不可避免的。产品体验理论上可以由几个基础漏斗模型体现:前端用户流程的漏斗模型后台实现的漏斗模型服务器交互的漏斗模型。他们中的每一个又可细分出N个小漏斗模型,可以细化到对应的关键数据指标,比如点击转化率、支付转化率等。产品经理们,每天都需要关注这些关键的数据指标,更需要不断完善各种漏斗模型:老的产品需要翻新、新的产品需要建立。

➂ 数据规范

几乎所有的公司都知道数据的重要性,然而很多公司并没有做好,原因很可能是没有一个统一的数据埋点规范。只有统一化、标准化才能够被良好的管理,不然依然是大道理懂了很多,却依然过不好这一生。很有必要统一一套数据规范,例如:业务-渠道-平台-功能-描述,然后在所有的产品上都按规范进行数据埋点,统一的数据平台就这样被建立起来了。当然统一也有弊端,就是限制了个性化,比如你想跟踪不同的产品版本,如果还是走统一的数据埋点,那会导致两个结果:要么你不敢放量,产品改进后看不出明显的数据反馈;要么你胆儿肥放了很大的用户量,但这样你要承担非常大的改动风险。

这里推荐一个方法,在规范的数据统计点的后面,再通过页面或者客户端给你增加一个版本段位 Version XXX,然后把版本数据这部分单独上报到另一个地方。(如果你有更好的办法,请告诉我,蟹蟹)

异常逻辑梳理与数据处理

帮你成长

我之前也创立过产品经理学习交流群,那个时候由于人数少,大家讨论也蛮积极的,但是微信群讨论的一大弊端就是无法将谈论的知识提炼出来,干货内容渐渐被口水话淹没,所以我建立了一个知识星球(原小密圈),在这里我会分享自己的思考感悟,你有问题可以随时像我发起提问,同时别人提的问题你也能看到,更重要的是你不论什么时候看这个回答它都在!

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为了更好的服务知识星球的小伙伴,大大老师将会在知识星球发表一些干货文章和音频供大家学习,当然这些内容公众号是没有的。

知识星球规则:

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2、返还费用:连续签到3天返还30元,连续签到5天返还50元,连续签到7天返还70元。

下图是返还凭证:

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奖励凭证:

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