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以今日頭條為例,詳述數(shù)據(jù)思維驅(qū)動產(chǎn)品設(shè)計的

POST TIME:2018-12-03 21:22

 

本文源于今日頭條算法工程師曹歡歡的分享,筆者結(jié)合自身理解和思考加以總結(jié)梳理,力求整理出每個產(chǎn)品經(jīng)理都可以在實操中運用的科學(xué)設(shè)計產(chǎn)品方法論。

今日頭條用了短短 5 年時間,成為移動端新聞媒體的獨角獸, 2016 年末,,完成 10 億美金D輪融資,估值近 110 億美元,成功擠入互聯(lián)網(wǎng)第二梯隊。如一句老話所說,世上沒有平白無故的成功,當(dāng)了解了今日頭條如何打磨產(chǎn)品功能和交互設(shè)計后,筆者發(fā)現(xiàn)其成功是一定的,也是有跡可循的,這一切都源于自上而下的數(shù)據(jù)化思維。

本文源于今日頭條算法工程師曹歡歡的分享,筆者結(jié)合自身理解和思考加以總結(jié)梳理,力求整理出每個產(chǎn)品經(jīng)理都可以在實操中運用的科學(xué)設(shè)計產(chǎn)品方法論。

本文共分六個模塊:

一、今日頭條前世今生–介紹今日頭條近期數(shù)據(jù),今日頭條的源起

二、數(shù)據(jù)思維做產(chǎn)品–CEO張一鳴如何解讀數(shù)據(jù)思維,詳述三個方法論

三、數(shù)據(jù)思維指導(dǎo)算法演化–頭條保舉算法概述

四、今日頭條的A/B測試系統(tǒng)–超級強大的科學(xué)實驗系統(tǒng)

五、需求從何而來?數(shù)據(jù)收集到何種程度?–科學(xué)嚴謹?shù)膶嶒瀾B(tài)度處理需求,收集全量用戶行為

六、如何低成本完成有效A/B測試–A/B測試的原則,注意事項、實踐方法和案例分析

一、今日頭條前世今生

介紹方法論之前,我們來看看今日頭條究竟有何成功之處。今日頭條是一個個性化信息保舉平臺,基于大數(shù)據(jù)和人工智能,做到信息保舉的千人千面, 2017 年 6 月數(shù)據(jù)顯示,今日頭條日活用戶超 7700 萬,月活用戶近1. 8 億,日均使用時長超 76 分鐘,日均啟動次數(shù)超 13 次,如此活躍的數(shù)據(jù),出現(xiàn)在一個新聞信息類應(yīng)用實屬罕見。接下來,筆者帶著大家來一起探秘今日頭條的成功之道——數(shù)據(jù)思維打磨產(chǎn)品。

今日頭條從起名字開始就運用了數(shù)據(jù)思維,創(chuàng)始團隊沒有頭腦風(fēng)暴,沒有投票,沒有老大拍板兒,而是采用科學(xué)實驗的方式,通過數(shù)據(jù)不雅觀測確定了頭條的名稱。實驗方法如下所屬:

首先,將appstore上各類免費榜單的前 10 名整理出來,然后按照名字歸類(朗朗上口口語類,內(nèi)涵情懷類,模擬特殊聲音類,公司名+用途類等),分析那各類數(shù)量占比。分析結(jié)論是朗朗上口的大口語效果最好。

其次,分渠道A/B測試,確定先驗效果類似的發(fā)布渠道,別離投放,界面功能logo完全一樣,統(tǒng)計各個渠道的用戶下載和活躍等核心數(shù)據(jù)指標(biāo),《今日頭條》效果最好。

二、數(shù)據(jù)思維做產(chǎn)品

今日頭條CEO張一鳴所定義的數(shù)據(jù)思維包羅三個維度:

收集數(shù)據(jù)。無偏,全面,客不雅觀。

做出決策。按照數(shù)據(jù)做決策,拋棄主不雅觀經(jīng)驗,情感因素,做到客不雅觀解釋。

高效執(zhí)行。 3 個方法論(歸納總結(jié),A/B測試,雙盲交叉驗證)+高效A/B測試系統(tǒng)

1、歸納總結(jié)–最樸素的數(shù)據(jù)思維工具

根據(jù)特定維度對目標(biāo)排序,分析top對象在特定屬性上的共同點。

2、A/B測試——科學(xué)產(chǎn)品不雅觀的關(guān)鍵

(1)A/B測試定義

A/B測試是一種把實驗對象隨機分組,把一個或多個測試組的表示與對照比擬較,進行測試的方式。

(2)A/B測試目的

通過科學(xué)實驗設(shè)計,在保證采樣樣本無偏,有代表性的前提下,流量分割與小流量測試等方式,獲得具有代表性的實驗結(jié)論,并確信該結(jié)論在推廣到全部流量可信。

注意事項:測試組和對照組不要設(shè)計多個變量同時測,一次實驗只設(shè)置唯一變量,同時實驗組內(nèi)分小組,盡量保證組間數(shù)據(jù)隨機分布,便于分析數(shù)據(jù)顛簸影響。測試前需要定義核心不雅觀測指標(biāo),通過指標(biāo)數(shù)值變革,確定實驗結(jié)果的好壞。

3、雙盲交叉驗證——確保信息審核高效快捷

交叉驗證用得最多的場景是涉及到人工運營的場景,在評估時需要人工介入為文章分類,以保證保舉的準(zhǔn)確,那么評估和審核都需要依賴人,人員能力的差異和流動性導(dǎo)致評估和審核尺度會變來變?nèi)?,這就需要機器可以監(jiān)控人的行為,每個評估的運營人員有本身一個任務(wù)隊列,把一個要評估的樣本至少放到兩個以上的評估隊列里面去,就意味著一個樣本最少有兩個人看過,如果他們意見紛歧致,我們有一個資深的仲裁小組進行仲裁。

標(biāo)簽:鹽城 林芝 東營 九江 烏魯木齊



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