数据库监控 网站数据监控的目的是什么(2019 年最好用的5 款数据库监控工具)

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发布时间: 2021-02-20 20:23:37
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1.为什么要有数据监控后台?随着创业潮的兴起,市场上很多初创公司往往在前期为了快速上线,只选择开发功能,却认为前期数据后台没有太大作用,认为这个不重要的东西后期可以补充,但真的是这样吗?

所以在这里我要讲一个健康企业的产品线运营理念:闭环产品系统设计。

所谓闭环产品系统设计,简单来说就是把产品生产和市场反馈联系起来,按照市场需求的方向进行迭代推广。

相应的互联网公司运营的最基本模式可以简化如下:

图1。闭环产品系统设计模型

从图中可以看出,我们正确的产品生产流程应该是在我们生产产品之后,及时修正我们的开发方向,完成迭代,以保证尽可能多的用户满意。

尤其是刚投放市场的产品,更迫切的是确认商业模式是否正确,是否是用户真正的痛点,以便及时发现方向上的问题,及时调整。

说到反馈,一般公司把职能放到市场上之后,真正有效的市场反馈声音无非是两个方向发展:“我不喜欢这种发展是什么”;“哦,我喜欢这个功能”。所以,在市场还没有做出统一的情感回应的情况下,如何快速迭代,引导用户向好的方向发展,是我们迭代的最大意义。

那么,如何低成本快速定位用户偏好呢?

这时,数据背景的作用就凸显出来了。在这里,我们无需做大量费时费力的用户访谈,就可以直接真实地看到用户的行为:产品的哪些部分被使用,是否有我们认为会流行的功能被用户残忍地抛弃,从而帮助我们快速定位市场声音。

哦,差点忘了说数据监控后台公司的运营模式变形成这样:

图2。无感产品设计

可以说,所有投放到用户市场的产品都需要有市场的反馈,否则就会自我满足。

二. 两步走设计平台

要设计一个可靠的数据监控后台,其成败的关键在于数据索引范围的选择。只有真正选择有参考价值的数据指标,产品才能真正变成闭环设计。

为此,我们可以使用核心业务驱动因素来帮助我们定义数据指标的范围:

图3。驱动过程

为了扩展,我们可以通过以下两个步骤来构建我们的数据索引系统:

1. 核心数据指标选择

闭环设计的核心是把握市场的反馈,所以最重要的是验证市场是否喜欢这个商业模式,然后第一步是准确选择能够反映问题的数据指标,我们称之为元数据。

这里经常遇到两种问题:

收集的数据粒度太细,导致应用程序运行缓慢

很多产品经理在定义元数据时,无法明确定位数据平台的使用方向,往往会因为害怕遗漏而将所有细节都埋没在产品中,导致在用户打开一个图形信息产品后,和看视频一样的流量消耗。你说我不卸载。

数据中统计点太少,找不到问题,但具体原因找不到

当然还有另外一个后台,为了避免应用人员臃肿,只收集日常工作、每月工作、留存等用户数据,导致无法定位是什么导致了用户数量的抖动变化。那时候说实话比不知道用户流失更难受。

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