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上一篇，我们从理论的角度，讲了如何分析一个产品新功能的效果
「原理」如何分析产品新功能的效果？
今天，我们就来举一个具体的例子。
首先来回顾一下，我们需要从三个层次来度量产品效果：
- 从大盘出发，度量该功能对整体产品的一个贡献
- 从产品本身出发，分析产品本身的效果
- 从技术层面出发，为了保证技术层面的服务不受影响，建立护栏指标
以抖音购物功能举例
我们以当前抖音 App 中视频的“购物车”功能为例。
它整体的操作路径基本是这样：
我们可以看到，并不是所有的视频都会有这个按钮，只有部分视频中会有该功能。
这个应该是由号主自己可以选择设定的。点击进入后，我们会看到详细的商品列表页、商品详情页，之后就可以选择付费购买了。
按照我们上文说的分析步骤，我们一步步来操作。
1、确定功能目标
我们可以明确地知道，抖音做这个功能就是为了收入，其次附带功能是提升用户的留存。
因为通过视频种草后可以直接购买，久而久之也会不断扩展用户使用需求，逐步提高用户留存。
2、梳理整体指标
首先我们要拆解大盘贡献。
通过目标，我们可以确定和大盘指标有联系的三个指标：
收入（GMV）、点击了该功能的视频数（以及人数次数等）、该功能的大盘留存率。
- GMV 可以度量该功能能够为抖音整体商业化带来的收入；
- 点击了该功能的视频数可以度量大盘中有多人会使用该功能；
- 而大盘留存率可以通过对比未使用该功能的用户的大盘留存率，拆解出该功能对大盘留存的提升。
其次我们要度量功能效果。
纵向上，我们需要明确地知道各个页面的 PV、UV，以及整体的功能留存率。
横向上，我们需要知道各个页面中商品的点击数、细节模块的点击数、页面的停留时长、页面的跳出率等。
纵向上度量流量的大小，横向上度量用户消费的情况，建立一个当前功能的页面漏斗，为后期迭代做好数据准备。
最后我们要建设护栏指标。
因为对于抖音来说，宁愿没有该功能也得使视频正常播放。
而这个功能应该是嵌入在一个播放容器中，所以我们需要以下几个护栏指标：
播放器加载成功率、视频播放成功率以及该功能的打开成功率。
播放器及视频的成功率是为了保证视频的播放不受该功能影响，而该功能的打开率则是为了监控该功能的稳定性。
3、对比功能效果
首先是外部对比，外部对比更多是同竞品对比或者类似产品的对比，比如快手这种形式的电商对比，或者其他直播中类似的带货数据的对比。
其次我们重点来说一下内部对比，内部对比也可以分为几种对比角度。
- 页面及功能之间的对比。 比如页面的哪些功能数据相比其他页面更好，我们可以以实际产生的收入来作为衡量标准。因为有的漏斗虽然量少，但是转化很高，有的则相反。
- 商品之间的对比。 比如同类型的产品，我们在哪些视频中卖的更好，哪些视频中卖的效果不好，这就是商品和视频的匹配度问题。在上架商品时，我们可以推荐或者引导号主上架的商品类型。
- 受众之间的对比。 同一个视频，同一个商品，对于不同用户的购买率如何，一定会有差异，那我们如果为了提高 GMV，视频推荐策略中是否需要考虑到这个特征。
针对上面说的三个角度：
如果通过页面和功能的对比，我们通过漏斗和转化率，我们能知道每个页面的哪些环节需要优化；
通过商品之间的对比，我们知道不同人群更喜欢哪种商品，从而在投放商品至不同的渠道时，有针对性的投放商品；
通过受众之间的对比，我们能知道不同的人群，对于商品的价格偏好以及商品的偏好，我们能更有针对性的制定相应的销售优惠策略。
做完这三步，基本初步的分析也完成了。
明确了分析目标，建立了度量标准，总结了效果结论。后期随着业务的发展不断的迭代，我们还需要继续在此基础上随着业务去修改。
产品分析踩坑
在分析的过程中，我们还需要注意一些常见的坑。稍有不慎，我们就会陷入到功能本身中去。就评估一个产品或者做一件事情来说，我们还是需要将自己“脱离”业务，从一个更高的角度去观察，计划之后，再来具体执行。
以下，就是产品功能分析中几个常见的坑。
1、目标不明确，大而全
我们在评估之初，就明确了当前功能的目标是什么。基于这个目标，我们才做了这次度量和评估。
相应地我们的指标体系就会更多地围绕这个目标去建立，同样，对比的时候我们也需要基于同样的目标去对比评估。
很多时候，我们经常看到有些分析报告洋洋洒洒的写了很多，又大又全，罗列了这个指标那个数据，但是根本不知道在说什么，没有一个明确的主题，这点是致命的，因为数据罗列的参考价值非常低，还需要读报告的人去总结思考。
比如我们在微信上做了一个购物的点击按钮，点击进入后，用户可以在里面选购商品（类似淘宝京东）。
但是我们在分析这个按钮及后续页面的功能时，我们完全没有聚焦到该功能带来的GMV，而是聚焦在了产品的漏斗，产品的页面停留情况，产品的页面点击率，写了非常多的指标，而忽略了本身该功能的目的是增加 GMV。
所以我们在评估产品功能时，需要聚焦到产品的核心目标。
量化了核心目标，通过核心目标量化后的具体指标，拆分成各个子项的指标，从而能够从大到小的拆分出产品的核心指标体系。
2、细节不清晰，度量口径不明确
在建立指标去度量这个功能时，我们需要明确定义好指标口径及逻辑。自己千万不要想当然的根据自己的理解建立指标。
因为如果这个度量的需求是别人提给你的，你的理解不一定是别人的理解，口头的沟通往往都有一定的 GAP，那分析结果可能就天差万别。
比如指标中有一项是留存率，你理解是大盘留存率，需求方说的是功能留存率，结果最后指标出来，留存率指标远超预期，这种就属于细节上需要去明确的东西。
3、没有一个具体的数据结论
很多时候，我们做完了报表建立了指标，到最后罗列下数据就完事儿了。这样是不对的。
首先我们罗列了指标，那这些指标总结下来产品是好还是坏？其次这些指标是否有和其他产品对比，评判好坏的标准是什么也没有说。
最后基于好还是坏，我们这个产品功能哪里需要改进，哪里可以保持，也没有一个建议。那我们做这次分析的意义何在？只是看了下数据吗？
总结一下，分析评估一个新产品功能，不仅需要有层次条理，还需要有细节，最重要的是有结论有建议。
总结
当我们要去度量一个产品功能时，千万不要一上来就扎进产品中去。
比如一上来就和产运同学讨论某个细节功能的指标，或者某个页面的指标。
我们应该站在产品全局的角度，去考量产品的初衷，即这款产品做的目标是什么，从目标去拆分，才能更好的建立指标体系。
度量清楚产品效果就是要先站在更高的角度，聚焦该产品的目标，再结合目标，将度量的标准拆分至大盘贡献、功能评估以及护栏指标三个层次。
在保证用户体验的同时，从大到小的度量功能的效果，才能更全面的分析度量一个产品功能。
以上，就是本期分享。
