一道腾讯的专业面试题

Original 刘大大a 产品刘

收录于合集

今天给大家分享的一道产品经理面试题是：“产品上线后最需要关注的指标有哪些？如何设立？为什么？”，这道题是腾讯2013年的专业面试题，我将从面试题解析，回答策略，以及参考答案这三方面来给大家进行剖析。

面试题分析：

本题的考察点主要是考察数据分析和数据运营，本题考察的是求职者对数据分析的理解。随着产品经理的岗位职责日趋完善，国内互联网产业的成熟和竞争的加剧，从数据分析的角度来客观科学的评估产品的现状和指导产品的改版，已经成为产品经理需要具备的核心能力，不懂点数据分析的核心方法，怎么能够说服开发做功能呢？怎么能说服老板给资源呢？

回答策略：

通用用户数据指标包含以下几种：

1、ARPU

ARPU的全称是Average Revenue Per User，也就是每用户平均收入。这个指标计算的是某时间段内平均每个活跃用户为应用创造的收入。

ARPU=总收入/用户数。

ARPU的计算中，所有的用户都被纳入了计算范围——无论是付费用户或非付费用户。ARPU是评估应用变现有效性的指标：ARPU越高，就代表用户在这段时间内为应用带来的变现收入就越多。

ARPU可用于评估应用中的变动是否能有效提升变现收益：如果ARPU提升，证明应用的变动有利于提升应用变现收益；如果ARPU不升反降，应用开发者可能就需要确认一下变动的有效性了。

2、注册用户数

仅针对有注册功能的产品，表示所有的注册用户总数。

3、活跃用户

指那些时不时会光顾产品，并为产品带来一些价值的用户。而且不同产品的活跃定义有一定的差别，比如健身类APP，你就不能指望用户每年都打开，因为大家上班都很忙，一周打开一次，就可以算作活跃用户。

日活跃用户：某个自然日内启动过APP或者打开过网站的用户，该日内多次启动，只算一个活跃用户。

周活跃用户：一周内启动过APP或者打开过网站的用户，该周内多次启动，只算一个活跃用户。

月活跃用户数，某个自然月内启动过APP或者打开过网站的用户。

4、新用户占比

新用户占今日活跃用户的比例。

某段时间的活跃用户中包含了老用户和新用户，所以在做活跃用户分析时，需要考虑新老用户比例，如 NDAU（日新增用户） / DAU 比例，来看新用户在整个活跃用户的占比。新用户引流靠拉新，而老用户则需要做好留存。

5、用户流失率

用户流失率=总流失用户数/总用户数。而流失用户是指曾经使用过产品，后来由于某种原因不再使用产品或者不再使用服务的用户。

6、次日留存率

次日留存率=某天新增用户数中，第二天还登录的用户/某天新增用户总数。

因为都是新用户，可以通过产品的新手引导设计和新用户转化设计来提升次日留存率。

7、渠道转化率

某渠道成功转化的用户数/该渠道看到产品广告的总用户数。

事实上不同类型以及不同平台的产品，其关键数据指标往往不一样，需要结合具体情况进行具体分析。这里简单总结一下：

基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户

社交：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、月、次月、3月）

电商：淘宝指数、网站流量、内容转换率

地图导航类：用户每日打开次数、地域分布

内容类：内容转化率（内容下载量/内容浏览量）、留存量

工具类：功能点击量、应用商城排名

其他：竞品数据（下载、激活等）

具体更多内容，建议大家可以看看《精益数据分析》这本书，他在里面讲的很详细。

参考答案：

这里给个参考答案：考虑到不同类型的产品和平台，其关键数据指标有着不小的差异，这里我就以PC端的媒体网站，来进行论述。

1、流量类指标

1.1 PV

每日总页面浏览数，反应网站的受欢迎程度。

1.2、平均浏览页面数

用户每次登陆查看页面数量，反应用户的价值高低。

1.3、平均访问时长

用户每次登陆停留时长，反应用户对网站的价值高低。

1.4、流量各渠道来源占比

总流量中不同渠道的来源占比分别是多少，可以据此优化SEO（搜索引擎优化）和ICM（搜索引擎营销），提升转化率。

1.5、跳出率

PS：跳出率（Bounce Rate）：指用户到达你的网站上并在你的网站上仅浏览了一个页面就离开的访问次数与所有访问次数的百分比。比如有100个用户进入你的网站，然后50个用户打开首页就跳出去了，跳出率一般是50%，

是评价一个网站性能的重要指标，跳出率高，说明网站用户体验做得不好，用户进去就跳出去了，网站没有满足用户的期望与需求或是人群定位不精准，反之如果跳出率较低，说明网站用户体验做得不错。一般来说50%的跳出率是正常状态，70%以上就出现问题了，90%以上就是问题就严重了。

1.6、退出率

PS：“退出率”是指该网页是会话中“最后一页”的浏览占该网页总浏览量的百分比。

10个visits来到a页面 ——5个visits直接离开，3个visits去b页面（2个visits去c页面然后直接离开）。b页面的3个visits有2个visits返还a页面最终从a页面离开。

a页面的退出率（Exit Rate）=（5+2/10+2 ）*100%，这是Google analytics里面的退出率的计算。

2、文章类指标

2.1、浏览量最高的文章

反应用户更喜欢什么类型的文章，从而有针对性的增加此类文章。

2.2、浏览量最低的文章

反应用户最讨厌什么文章，从而有针对性的减少此类文章。

2.3、浏览量最高的栏目或频道

反应用户更喜欢什么类型的栏目或频道，从而强化此类栏目或频道。

2.4、浏览量最低的栏目和频道

反应用户讨厌什么类型的栏目或频道，从而弱化此类栏目或频道。

2.5、每日发表文章数

反应网站的运营情况

2.6、文章浏览量的时间分布

反应用户更喜欢在什么时间段登录网站，从而有针对性的调整文章发表时间。

2.7、日用户评论数

反应用户的参与程度。

3、用户类指标

3.1 日uv

即每日总独立访客数，反应网站的受欢迎程度。

3.2 注册用户数

3.3 新用户占比

3.4 次日留存率、周留存率、月留存率

3.5 日活跃用户数、周活跃用户数、月活跃用户数

4、商业类指标

4.1 日广告点击次数

4.2 引入新广告品牌是否是知名品牌

其实这类问题的回答套路就是举例一款类型的产品进行有条理的说明，而且此类题目最好事先准备好，这样遇到就不会慌乱。

大家如果想详细的了解，可以去具体的看看那本书《精益数据分析》。

对这个问题，你有啥看法呢？可在评论区说出你的看法。

最后也欢迎有问题的小伙伴加微信：chanpin628 沟通交流。

此外我们的官方网站也上线了，每日分享高质量的文章、原型素材和行业报告，小伙伴可自行前往索取，支持搜索，需要的小伙伴可点击底部的阅读原文直接查看，或者复制网址：www.dadaghp.com 打开。

更多干货可关注微信公众号：产品刘

想学习更多关于产品、职场、心理、认知等干货，可长按右边二维码，关注我们。

··················END··················

RECOMMEND