產(chǎn)品經(jīng)理如何做數(shù)據(jù)分析

　　在現(xiàn)在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)真正變得越來越重要。出現(xiàn)了大量與數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位，如“數(shù)據(jù)分析師”、“數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理”等。這類崗位無一例外都要求必須具備一定的數(shù)據(jù)敏感度以及數(shù)據(jù)分析能力。

　　而這一類要求已經(jīng)延伸到普通產(chǎn)品經(jīng)理崗位上了，也就是說越來越多的公司已經(jīng)要求公司的產(chǎn)品經(jīng)理必須具備一定的數(shù)據(jù)分析能力了。我們?nèi)ニ阉飨嚓P(guān)招聘要求就能看到一些字眼 “具備數(shù)據(jù)分析能力”、“在數(shù)據(jù)方面有敏感度”、“能用數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品優(yōu)化”等等。

　　那么，作為一個產(chǎn)品經(jīng)理，當(dāng)我們面對數(shù)據(jù)，我們應(yīng)該如何進行數(shù)據(jù)分析呢?要回答這個問題，我們首先需要明確清楚：為什么要做數(shù)據(jù)分析?數(shù)據(jù)分析到底有什么用呢?

　　一.為什么要做數(shù)據(jù)分析?

　　數(shù)據(jù)分析運用的場景非常非常多，而產(chǎn)品經(jīng)理工作核心就是“產(chǎn)品”，因此從產(chǎn)品的角度考慮，我覺得數(shù)據(jù)分析主要有這樣一些作用，并且這些作用也是層層遞進的。

　　1. 了解現(xiàn)狀

　　所有的產(chǎn)品/功能只要還沒進入市場進行驗證，都不能定論就一定是一個成功的產(chǎn)品/功能，因此我們每次進行迭代后，都需要了解實際情況是怎樣的。這就需要通過數(shù)據(jù)幫助我們了解，例如有多少用戶會使用，使用了多少次，停留多長時間等等。

　　2. 尋找原因

　　每個產(chǎn)品經(jīng)理都會很希望自己的產(chǎn)品得到用戶的認(rèn)可、喜歡，大量的使用。但有時候會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實情況可能是我們的產(chǎn)品用戶量、使用情況等并不符合預(yù)期，我們就需要了解具體是什么原因?qū)е碌?，這時候一般都通過數(shù)據(jù)觀察來進行分析。

　　3. 做出決策

　　產(chǎn)品經(jīng)理是一個創(chuàng)造性的崗位，目的是為了解決用戶問題。但是在實際的方案設(shè)計過程中，常常會出現(xiàn)多套方案，難以抉擇的情況。這個時候，我們可以通過多套方案測試，觀察不同方案的數(shù)據(jù)情況來作為正式對外發(fā)布的方案，也就是A/B測試。

　　以上，大致了解了數(shù)據(jù)分析的作用，接下來，我們來看看數(shù)據(jù)分析應(yīng)該具體怎么做。

　　二.數(shù)據(jù)分析的思路步驟

　　1. 明確目的

　　所有的數(shù)據(jù)分析都是服務(wù)于業(yè)務(wù)/產(chǎn)品，每次數(shù)據(jù)分析都是為了讓業(yè)務(wù)/產(chǎn)品往更好的方向發(fā)展。無論是數(shù)據(jù)的采集，還是分析結(jié)論的驗證，最終都需要回扣目的。只有明確了目的，也就明確了數(shù)據(jù)分析的方向。

　　舉個例子，如果本次分析是為了了解產(chǎn)品的目標(biāo)用戶是什么人，那么圍繞的數(shù)據(jù)方向都是采集用戶信息數(shù)據(jù)。但如果是為了了解用戶使用的習(xí)慣是怎樣的，那么就會側(cè)重于分析用戶的行為數(shù)據(jù)。

　　2. 梳理業(yè)務(wù)

　　前面我們說數(shù)據(jù)分析都是為了服務(wù)于業(yè)務(wù)，所以在每次數(shù)據(jù)分析之前，必須確保你對業(yè)務(wù)足夠了解。這里面要注意的是，梳理業(yè)務(wù)包括兩個方面：

　　業(yè)務(wù)背景。幫助我們明確當(dāng)初為什么要做這個產(chǎn)品功能，基于此我們才能知道它最關(guān)心的內(nèi)容是什么。例如都是積分體系，如果是為了提升活躍，那么核心會看對活躍度的提升效果是怎樣的;但如果是為了提升轉(zhuǎn)化，則更多會考慮營收相關(guān)數(shù)據(jù)等。因此一定不要覺得某個功能就一定是為了什么目的。

　　業(yè)務(wù)流程。業(yè)務(wù)流程幫助我們明確路徑，了解過程。那么當(dāng)業(yè)務(wù)不理想的時候，我們就可以知道怎么找出問題環(huán)節(jié)，并采取相應(yīng)手段優(yōu)化處理。

　　3. 確定指標(biāo)

　　前面明確完目的和業(yè)務(wù)后，我們要著手進行數(shù)據(jù)分析了，所以我們就需要明確好我們的數(shù)據(jù)分析對象——數(shù)據(jù)指標(biāo)。而確定數(shù)據(jù)指標(biāo)主要包括兩個：核心結(jié)果指標(biāo)和關(guān)鍵流程指標(biāo)。

　　核心結(jié)果指標(biāo)。主要是結(jié)合目的和業(yè)務(wù)考慮，通過這些指標(biāo)能夠幫助我們明確清楚當(dāng)前的現(xiàn)狀是怎樣的。例如電商，核心結(jié)果指標(biāo)是GMV、轉(zhuǎn)化率、客單價等。當(dāng)這些數(shù)據(jù)低下，那么咱們這產(chǎn)品當(dāng)然就不夠好了。

　　關(guān)鍵流程指標(biāo)。核心是通過梳理的業(yè)務(wù)流程來，主要是幫助我們找到問題關(guān)鍵位置，并進行優(yōu)化調(diào)整。例如當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)支付數(shù)據(jù)下降了，我們了解用戶購物大體過程是這樣的。

　　那么我們就分別對應(yīng)看看到底是查找商品出問題，還是提交訂單的環(huán)節(jié)出問題了。但要注意這一層一定要細(xì)化到對應(yīng)的產(chǎn)品功能頁面。

　　例如，用戶在咱們產(chǎn)品的購買過程，可能是：搜索——搜索結(jié)果頁——點擊查看商品詳情——點擊立即購買——提交訂單——點擊支付。最終針對有問題的頁面/功能點進行相應(yīng)的優(yōu)化。

　　4. 采集分析

　　我們已經(jīng)明確清楚我們要分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)了，接下來就是采集相應(yīng)的數(shù)據(jù)進行分析了。但要注意數(shù)據(jù)采集后一定要注意檢查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，一般需要進行數(shù)據(jù)清洗。針對一些錯誤、缺失或重復(fù)的數(shù)據(jù)及時進行調(diào)整。最終根據(jù)需要進行數(shù)據(jù)加工以便提高數(shù)據(jù)分析的高效性就可以了。

　　這就是一般產(chǎn)品經(jīng)理涉及到的數(shù)據(jù)分析內(nèi)容。附上一些數(shù)據(jù)相關(guān)的知識點，希望對初入行的人有用。

　　1、PV(page view)

　　頁面瀏覽量，指某段時間內(nèi)訪問網(wǎng)站或某一頁面的用戶的總數(shù)量，用戶每刷新一次即重新計算一次。

　　2、UV (Unique Visitor)

　　獨立訪客，指來到網(wǎng)站或頁面的用戶總數(shù)。

　　3、DAU(Daily Active User)：

　　日活躍?戶數(shù)量。指網(wǎng)站、app等日活躍?戶數(shù)量(去除重復(fù)?戶數(shù))。

　　4、WAU(Weekly Active User)：

　　周活躍?戶數(shù)量。指?站、app等周活躍?戶數(shù)量(去除重復(fù)?戶數(shù))。

　　5、MAU(Monthly Active Users)：

　　月活躍?戶數(shù)量。指?站、app等月活躍?戶數(shù)量(去除重復(fù)用戶數(shù))。

　　6、PCU(Peak Concurrent Users)：

　　最高同時在線?數(shù)。

　　7、ACU(Average Concurrent Users)：

　　平均同時在線人數(shù)。

　　8、CTR 點擊率

　　指某個廣告、Banner、URL被點擊的次數(shù)和被瀏覽的總次數(shù)的比值。一般用來考核廣告投放的引流效果。

　　CTR=點擊數(shù)(click)/被用戶看到的次數(shù)

　　9、Conversion rate 轉(zhuǎn)化率

　　指用戶完成設(shè)定的轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的次數(shù)和總會話人數(shù)的百分比

　　轉(zhuǎn)化率=轉(zhuǎn)化會話數(shù)/總會話數(shù)

　　10、投資回報率(ROI：Return On Investment )

　　反映投入和產(chǎn)出的關(guān)系。通常用于評估企業(yè)對于某項活動的價值，ROI高表示該項目價值高。