硅谷四小龙、支付新贵Square公司的产品分析案例研究

MarTechCareer 2019-09-1612:03:27 评论
硅谷四小龙、支付新贵Square公司的产品分析案例研究

硅谷四小龙、支付新贵Square公司的产品分析案例研究

本文作者:Fan Zhang | Square
来源:https://developer.squareup.com/blog/
编译:Yi, Mary | MarTechApe
在介绍产品分析在这家科技公司具体如何发挥作用之前,有必要先介绍一下Square的背景。

硅谷四小龙、支付新贵Square公司的产品分析案例研究
Square与Uber、Dropbox、Pinterest被誉为“湾区四小龙”。成立于2009年的Square是美国的“支付新贵”(美国版支付宝),市值达到300亿美元,甚至超过了社交巨头Twitter。怀揣着替代传统POS机的野心,Square可以说是手机刷卡届的鼻祖,国内的拉卡拉就是模仿的其最早期产品Square reader的模式。一开始它主要为小型商家(该群体是北美支付市场2000多万个个体中最被忽视的群体)提供移动信用卡读卡器,使得用户可以在有网络的状态下,通过智能手机随时随地完成信用卡收付款交易,为众多小型商家或是有临时收付款需求的用户提供了极大的便捷。

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(Image Source: Forbes.com)
后来Square又逐渐往软件开发发力,成为了一家既有硬件产品(能在智能手机和iPad上使用的信用卡读卡器),又有软件产品(主要为SaaS,全称Software as a Service软件即服务,比如支付系统Square Cash、后台分析软件等)的收单支付类公司。再之后还发展出了Capital(商家借贷)这类副业。通过对商家的交易流水数据进行分析,选择信用较好的商家给予短期小额的信用贷款。
Square认为其能在各类互联网科技企业及同类竞争对手中保持领先优势离不开公司拥有众多优秀的专业人才,才能开发出广受用户欢迎的产品。该公司对人才的吸引力甚至超越了Google、Facebook等科技巨头,因而也被喻为是硅谷最难进的科技公司之一。那在这样的科技公司里面,产品分析是如何影响Square各项产品开发和改进上的决策的呢?下文就是Square的数据科学总管Fan Zhang发表的一篇详谈Square内部产品团队的博文。MarTechApe已获得授权翻译、发布。


Square的产品分析师利用工程、分析和机器学习来全面支持由数据驱动的决策制定。我们引导实验和增长计划,开发自动化解决方案来为用户提供个性化产品体验,为我们的卖家提供各种有关其业务的见解等等。Square的最终目的是推动经济增长,我们团队的使命是使用数据来理解我们的客户,与他们产生共情,这使我们能够为客户建立高质量的产品体验。

为什么要创建一个产品分析团队?
如今,Square拥有市场上功能最丰富、先进的移动处理解决方案,和一整套以商业业务为中心的产品和服务,例如CRM,预约(Square Appointments)和贷款(Square Capital)。但在早期,这家公司主要以信用卡读卡器和支付处理而闻名。那时,Square拥有一个集中的分析职能队伍,涵盖了商业智能开发人员,数据科学家和一个新兴的产品分析师团队。我是其中第二个加入这支产品分析团队的成员。

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(Image Source: ZDNet)

商业智能团队在搭建数据仓库组件和制作严格策划的报告方面经验丰富。数据科学家团队主要负责努力钻研如何最大程度地用自动化的方式来解决工作上的各种问题,比如为我们新成立的资金贷款团队(Square Capital)在风险监测和承保上提供支持。然而,至于产品分析,我们的任务是要解决一个跟上面都不一样的问题。

随着Square的不断发展以及旗下产品的扩张、开发和推出,一个需要依靠分析来为产品的进一步发展提供支持的缺口逐渐在我们的SaaS产品团队中暴露出来在团队初期,这支新兴的产品分析团队需要不断学习、迭代和扩大他的影响范围。公司的SaaS类产品当时与支付业务不在同一规模,后者能利用已有的数据基础架构来自动化各项决策。相反,产品团队需要的则是便捷顺畅的数据存取来快速做出决策。更重要的是,他们需要对卖家行为进行深入分析,以推动产品和营销策略。解决这一缺口的诉求催生了我们整个产品分析团队的成长。我们开始组建一支小型团队提供各方面产品相关的数据信息,以帮助我们的业务伙伴做出明智的决策并快速采取行动。

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早期的教训
在团队最早的迭代中,我们没有让分析过多地去影响产品决策。我们发现自己只是处于一种机械地用一下SQL调取数据就万事大吉的惰性模式——当别人向我们发出了数据调取需求,却没有给到关于这些数据点将被如何使用的背景解释时,我们往往只是把结果数据简单粗暴地扔给他们就草草了事。
毫不奇怪,这种工作模式被证明是非常无效的。我们认识到,这样的心态和解决问题的方式存在很严重的风险。别人可能会要求我们进行精确但耗时的计算来为决策提供信息支持,但这是低效且无法切中要害的,因为他们实际上更需要的可能只是一个快速的方向性数据。同样的,产品团队还需要有一些统计学原理(例如相关性和因果关系)以及如何思考将其结合到实际问题上的指导。
利用我们在数据和统计上的知识,通过分析来定义商业问题和解决方法是最有意义的。同时我们也发现,产品分析最适合向其他产品合作伙伴们提供使用哪种分析类型的建议,因为他们通常知道哪种是最有效的。

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随着这样想法上的转变,我们不再只是一点不考虑数据的具体用途就直接把它扔给其他产品合作伙伴这样草草了事,而是开始有了更多的投入,并且对最终决策的制定担负起责任。对于数据用途来龙去脉的了解和承担起责任有助于保证我们始终在不遗余力地确保决策的制定尽可能受数据驱动这也使得我们在业务中成为与他人一样的利益相关者,享有同样的责任和权益,激励我们主动地参与到产品发展中。
多年来,产品分析优化了我们各种端到端问题的解决方法(下文将具体举案例来介绍),并在如今成为了整个产品团队的核心竞争力。产品分析师需要负责处理很多高级别问题,研究方法,进行分析,并最终为整个产品团队提供一个可行的建议。
实施产品分析的一些洞察:案例研究
我们早期在Square Appointments产品分析上所做的投入是端对端问题解决的一个很好例子。Square Appointments是一个完全独立的SaaS产品,帮助基于服务的各种业务,比如美发沙龙、修理行业等来接收和管理服务预定(特别是线上预定)。这项产品的发布很顺利,但我们发现产品从免费试用到转为付费这一过程的转化率却低于我们的预期。

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为了调查原因,我把注册了免费试用的商家分成了三个不同的类别:

1) 现有的Square卖家

2) 为了使用Appointments服务,新加入Square,并且前后一起注册了Appointments和支付处理的卖家

3) 新加入Square,但只注册了Appointments服务却没有注册支付处理的卖家

我对这个问题的原因假设是这些不同的群体对Square有着截然不同的意图和认知,从而转化为他们不同的行为。一些商家主要想使用Square来接受支付,并且将Appointments这类商业工具视为一种额外的好处。另一方面,我们看到那些已经使用了其他公司产品来接受支付的商家则是专门为了Square的某些商业工具(Appointments)前来注册的。事实上,这些卖家中有许多人对Square的支付产品以及他们可以如何利用它知之甚少。这些差异就转变成了订阅漏斗中不同的行为。
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图一:为Square Appointments的不同用户分类制定不同的初始流程
我的理论被证明是正确的。对Square支付业务具有高度意图和了解其中知识的卖家,即使他们是新手,其转换率也是只用Appointments一种产品服务的卖家们的三倍。
这一发现很重要,但还不够。在获得这一洞察之外,我还需要提供给整个团队一个能“唤起用户行动”的解决方案。知道这一洞察后,我们产品团队应该采取一些怎样不同寻常的行动呢?

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为了找出正确的“唤起行动”,我重新考虑上述发现。为什么在试用了Appointments以后,同时有意图再使用Square支付处理服务的商家,更有转化为实际付费用户的可能?首先,这很像是有自我选择偏见(Self Selection Bias)——一旦选择了一样事物,就存在继续下去的惯性并不断自我强化——依赖于两项Square服务的商家比只依赖其一项服务的商家更有可能继续订阅服务。
但是,还有其他因素会导致这一缺口吗?当我把自己看作一位仅仅只使用Appointments这一项独立服务的用户,走下来整趟流程时,我找到了答案。事实证明,一旦我输入信用卡信息来获得免费试用时,我就会被迫从Appointments界面中退出并进入Square支付处理系统下的订阅管理仪表盘中。这两者的品牌呈现不仅完全不同,而且我还被突然要求去激活我的个人资料,关联银行帐户进行付款,同时收到一个每笔交易会抽取2.75%处理费用的通知!作为一个只使用Appointment的用户,我对其他Square服务的费用以及我为什么要使用这些服务所了解的背景信息很少。这样子的经历让人感到非常困惑甚至吓人。因此我们必须要解决它!
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图二:Square Appointment第一版注册页面
我们发现问题之后,立刻着力于建立一个能让只使用Appointments服务的用户更愉快的体验。设计和产品团队创建了一个初始注册和登陆流程,该流程为Appointments产品量身定做并共享Square的品牌主题。这个流程在视觉上更令人愉悦,在实际操作中也更为有效。
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图三:全新升级的Square Appointment注册页面
Square Appointments从那以后就一路长久地走了下来。在其产品生命周期中,我们产品分析人员为团队提供了有关初始注册界面、计费、使用和用户参与等一系列问题的洞察和建议。在最近的一次发布中,团队已经完全将Appointments和支付经历整合在了同一产品下。
不断进化的产品分析
这是Square产品分析工作的早期示例,也是端到端问题解决的一个很好的例子。在过去几年里,我们给到团队洞察和建议的频率以及质量都得到了极大的提高。我们自己也增添了很多工具,包括面向商家的统计应用程序和数据科学。
我们仍在不断发展。产品分析师既拥有巨大的技术能力,又对Square更大范围的业务蓝图有一个很好的了解。在过去两年中,我们已开始利用这些技能创建可以直接回馈到卖家的数据产品。

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今年早些时候,David Feng发表了一篇博文,描述了我们如何利用自己的投资回报率数据为我们的营销和CRM产品形成“闭环”。简而言之,我们利用卖家使用的名为Square Loyalty的类似打卡工具中获得他们的投资回报数据,来促进定价对话能以一种令人感觉公平的方式进行,突出这项产品的价值。

另一个很酷的例子:Corin Qi使用投资回报数据进行算法计算,向卖家展示他们通过推出礼品卡计划大概能得到多少额外收入。

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图‍四:Square礼品卡主页上的数据显示屏
在我们将自家这些作为商家业务上重要的SaaS产品推出,到以增长为中心,再转变为成熟的服务的发展程中,我们通过产品分析,使产品被不断推出和优化,为用户带来更加愉悦的体验,赋予他们业务发展上的各种洞见,最终为双方都带来了更多价值。
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课程大纲

L1

第一讲 Product Analytics Overview 产品分析工作内容与职业概况

  • 什么是产品分析——Product Analytics?

  • Case Study:以搜索产品为例,介绍什么是产品分析里看重的KPI

  • Case Study:以社交产品为例,介绍产品分析师在现实工作中如何解决问题

  • 产品分析在产品部门的职责与合作对象

  • 产品、用户、数据:一名优秀产品分析师的三大武器

L2

第二讲 Tools & Methodology产品分析的必备工具、方法论与统计

  • 产品分析中的数据可视化Tableau/Domo

  • 产品分析中的数据分析SQL/Hive

  • 产品分析如何利用A/B测试

  • 产品分析涉及的统计学知识

L3

第三讲 Case Study 如何在数据中养成产品思维?

  • 产品思维的养成并非一朝一夕

  • 如何在数据中养成产品思维?

  • 用工作中的实际案例研究剖析数据分析中的产品思维

L4

第四讲 产品分析师的面试与职业发展

  • 如何成为一个产品分析师?

  • 如何成为一个产品经理?

  • 如何准备产品分析面试案例题?

  • 产品分析师在面试中可能会被问到的问题举例

  • 产品分析师的职业发展路径

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本文源自「MarTechCareer」,版权归原文作者所有.

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