产品经理二十章:数据分析能力

作为一名合格的产品经理,要对数据十分敏感,善于通过数据分析从大量的数据中挖掘有用的信息,用来指导和改善自己乃至他人的工作,提升工作的效率,创造新的价值。

一、数据的作用

数据对于产品的重要性,就相当于全球定位对于现代战争的重要性一样。数据就是产品的眼睛,也是产品的荣辱。
具体的说,数据究竟可以起到哪些作用呢?

1.了解具体的情况

数据可以帮助我们更清晰的了解产品的运营情况。
一款产品上线之后运营情况如何,我们从哪里得知呢?当然就是数据了,我们可以通过一些数据指标来反映产品的具体运营状况。不同的产品的数据指标也会有所不同。比如,一个资讯网站,它的指标就可以包括使用用户数、注册用户数、活跃用户数、新用户占比、PV、平均页面停留时间、跳出率、退出率等等;而一款聊天工具,它的指标就可以包括登录用户数、新注册用户数、最高同时在线人数、人均在线时长、人均聊天次数等等。
通过这些数据,我们就可以知道我们的产品最近的使用情况,运营情况。

2.预测发展趋势

数据可以帮助我们预测产品或市场的发展趋势。
如果我们掌握了某个指标较长时间充足的数据,那么我就可以找出它随着时间变化的规律,有了规律,那么我们就可以大致估计出发展规律。

3.发现存在的问题

数据可以帮助我们发现产品存在的问题。
平时我们会密切关注产品的核心数据和重要数据,并对相关数据进行深入的分析。在这个过程中,我们就可以发现某些数据存在不合理的地方。比如数据发生突变,变化幅度过大,数值和预期值或行业平均值差距较大,等等。

4.评估效果效果

数据可以帮助我们评估实际的工作效果。
我们开展大量的工作来实现我们的工作目标。当我们完成工作的时候,我们就可以通过数据来评估实际的工作效果,看工作是否完成既定的目标。如下图:

111.png

通过对比X项目发布前后A功能使用用户数的变化,我们就可以准确评估X项目对A功能使用用户数的促进。

5.对比不同方案

数据可以帮助我们更好的对比不同的方案。
在工作中,我们要实现一个目标通常可以找到很多方案,有时候我们需要在这些方案中做出必要的抉择。如果只是凭经验和直觉,最后的决定往往很难站得住脚,还会招来大家的质疑;但是如果有相关的数据支持,通过从相同角度对比不同方案的实际效果,我们的决定就可以更加正确、可靠。

6.了解目标用户

数据可以帮助我们更加准确的了解目标用户。
在产品优化工作中,我们期望更深入的了解目标用户,理解用户真正的需求,发现用户的各种行为偏好,进而做到有的放矢,让产品更好的迎合目标用户,而数据就可以帮助我们更好的完成这项工作。

二、数据分析的步骤

如何进行数据分析呢?

1.确定目标

进行数据分析之前,我们首先要明确数据分析的目标。
明确数据分析目标就是要明确为什么进行这次数据分析,数据分析要研究的主要问题是什么,期望得到的结果是什么。比较常见的数据分析目标有:评估X项目实际项目效果;调查近期产品使用用户数下降的具体原因;分析A网站的主要推广渠道、推广效果的差异以及原因;描述A产品的使用用户的特征,包括用户属性特征和行为特征;制定团队的业绩考核目标······

2.收集数据

明确了目标,就可以根据目标进行收集数据了。收集数据的方法有很多种,我们可以通过在产品中添加统计代码、记录用户使用产品的日志、开展调研等方法来获取第一手的数据,也可以通过权威报告、开放的数据查询平台等渠道来间接地获得第二手的数据。

3.整理数据

收集到的数据往往还需要进行必要的加工,才能真正的用于分析。
数据的整理加工通常包括:剔除不真实数据,对缺失的必要数据进行处理,对数据值进行转换,对数据进行拆分、合并、分组、排序,计算数据的基本描述统计量(均值、最大值、最小值等),绘制基本的数据统计图形,等等。

4.分析数据

整理好数据之后,我们就可以进入整个数据分析工作的核心环节——数据分析了。
数据分析就是运用适当的统计方法对数据进行分析,从一大批看似杂乱无章的数据中找出其内在的规律。
数据分析可以分为两个层次:第一个层次是用描述统计的方法对数据进行整理,然后加以简化或绘制成图标,用以描述数据的特征以及分布规律。第二个层次就是用推断统计的方式对数据进行处理,分析数据之间的关系或以样本信息推测总体的特征和规律。

5.得出结论

通过数据分析,最后我们要能够得出结论,从数据中提炼出有价值的信息。没有结论,整个数据分析的过程就等于在做无用功。

6.制作信息图

如果数据分析结论的受众较为广泛或者重要,那么我们最好还要制作相关的信息图,通过信息图来更加直观的传达数据分析结论。所谓信息图,就是将复杂的数据视觉化,通过视觉化的图形展示数据中蕴含的不清晰、不明显的有价值的信息。

到此为止,这本书,20章内容已经看完了。

祝大家工作愉快。

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