產品經理如何做數據分析

　　在現在這個數據驅動的時代，數據真正變得越來越重要。出現了大量與數據相關的崗位，如“數據分析師”、“數據產品經理”等。這類崗位無一例外都要求必須具備一定的數據敏感度以及數據分析能力。

　　而這一類要求已經延伸到普通產品經理崗位上了，也就是說越來越多的公司已經要求公司的產品經理必須具備一定的數據分析能力了。我們去搜索相關招聘要求就能看到一些字眼 “具備數據分析能力”、“在數據方面有敏感度”、“能用數據驅動產品優(yōu)化”等等。

　　那么，作為一個產品經理，當我們面對數據，我們應該如何進行數據分析呢?要回答這個問題，我們首先需要明確清楚：為什么要做數據分析?數據分析到底有什么用呢?

　　一.為什么要做數據分析?

　　數據分析運用的場景非常非常多，而產品經理工作核心就是“產品”，因此從產品的角度考慮，我覺得數據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. 了解現狀

　　所有的產品/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。這就需要通過數據幫助我們了解，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

　　每個產品經理都會很希望自己的產品得到用戶的認可、喜歡，大量的使用。但有時候會發(fā)現現實情況可能是我們的產品用戶量、使用情況等并不符合預期，我們就需要了解具體是什么原因導致的，這時候一般都通過數據觀察來進行分析。

　　3. 做出決策

　　產品經理是一個創(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計過程中，常常會出現多套方案，難以抉擇的情況。這個時候，我們可以通過多套方案測試，觀察不同方案的數據情況來作為正式對外發(fā)布的方案，也就是A/B測試。

　　以上，大致了解了數據分析的作用，接下來，我們來看看數據分析應該具體怎么做。

　　二.數據分析的思路步驟

　　1. 明確目的

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

　　舉個例子，如果本次分析是為了了解產品的目標用戶是什么人，那么圍繞的數據方向都是采集用戶信息數據。但如果是為了了解用戶使用的習慣是怎樣的，那么就會側重于分析用戶的行為數據。

　　2. 梳理業(yè)務

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

　　業(yè)務背景。幫助我們明確當初為什么要做這個產品功能，基于此我們才能知道它最關心的內容是什么。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化，則更多會考慮營收相關數據等。因此一定不要覺得某個功能就一定是為了什么目的。

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

　　3. 確定指標

　　前面明確完目的和業(yè)務后，我們要著手進行數據分析了，所以我們就需要明確好我們的數據分析對象——數據指標。而確定數據指標主要包括兩個：核心結果指標和關鍵流程指標。

　　核心結果指標。主要是結合目的和業(yè)務考慮，通過這些指標能夠幫助我們明確清楚當前的現狀是怎樣的。例如電商，核心結果指標是GMV、轉化率、客單價等。當這些數據低下，那么咱們這產品當然就不夠好了。

　　關鍵流程指標。核心是通過梳理的業(yè)務流程來，主要是幫助我們找到問題關鍵位置，并進行優(yōu)化調整。例如當我們發(fā)現支付數據下降了，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化到對應的產品功能頁面。

　　例如，用戶在咱們產品的購買過程，可能是：搜索——搜索結果頁——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/功能點進行相應的優(yōu)化。

　　4. 采集分析

　　我們已經明確清楚我們要分析的數據指標了，接下來就是采集相應的數據進行分析了。但要注意數據采集后一定要注意檢查數據的準確性，一般需要進行數據清洗。針對一些錯誤、缺失或重復的數據及時進行調整。最終根據需要進行數據加工以便提高數據分析的高效性就可以了。

　　這就是一般產品經理涉及到的數據分析內容。附上一些數據相關的知識點，希望對初入行的人有用。

　　1、PV(page view)

　　頁面瀏覽量，指某段時間內訪問網站或某一頁面的用戶的總數量，用戶每刷新一次即重新計算一次。

　　2、UV (Unique Visitor)

　　獨立訪客，指來到網站或頁面的用戶總數。

　　3、DAU(Daily Active User)：

　　日活躍?戶數量。指網站、app等日活躍?戶數量(去除重復?戶數)。

　　4、WAU(Weekly Active User)：

　　周活躍?戶數量。指?站、app等周活躍?戶數量(去除重復?戶數)。

　　5、MAU(Monthly Active Users)：

　　月活躍?戶數量。指?站、app等月活躍?戶數量(去除重復用戶數)。

　　6、PCU(Peak Concurrent Users)：

　　最高同時在線?數。

　　7、ACU(Average Concurrent Users)：

　　平均同時在線人數。

　　8、CTR 點擊率

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

　　CTR=點擊數(click)/被用戶看到的次數

　　9、Conversion rate 轉化率

　　指用戶完成設定的轉化環(huán)節(jié)的次數和總會話人數的百分比

　　轉化率=轉化會話數/總會話數

　　10、投資回報率(ROI：Return On Investment )

　　反映投入和產出的關系。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。