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这两年，大数据、精益化运营、成长黑客等概念传播开来，数据分析的思路越来越深。 处于互联网前沿的产品经理们正在访问大量的用户数据，但他们正在为如何进行数据分析而烦恼。

产品经理的数据分析不需要像专业分析师那样进行数据分析。 产品经理本身擅长解决问题的能力，分析师擅长的是发现问题的能力，因为产品经理具备一定的数据分析能力，能够及时发现问题。

数据分析的价值

产品经理必须涉足产品和用户，而不是分析数据。 数据分析应该有助于产品经理不断优化产品设计和迭代，促进产品和用户的发展。

一、设定指标体系

指标体系是整体数据，相当于你的体检报告，从数据中可以看到问题的本质。 指标体系有统一的认知，确定共同的语言基础，监测业务健康度，洞察分析问题，评价考试效果，支持战略决策。

首先，要挖掘业务含义，制定分析计划，从分析计划中分离出所需数据，根据数据分析手段提取业务洞察，最终生产业务决策。

业务目标：需要知道产品存在的目的，用户使用、购买产品的目的，以及产品满足用户的哪些诉求

业务战略：实现目标的战略(用户何时觉得满足了诉求) ) )。

业务质量：规划指标体系，跟踪产品是否有效满足用户诉求，实现业务目标

拆分查询数据

根据各路由的跟踪流量、落地页面停留时间、落地页面弹出率、站点访问深度、订单类型数据进行用户分组。

提炼业务洞察

通过不同渠道投放时，应根据KPI的变化，推测业务含义。 例如，谷歌通道之所以效果不好，是因为谷歌的大部分流量都在国外，所以转化率可能很低。 金山网络联盟有很多展示场所，要持续监测不同场所的效果，做出最终判断。

产出商业决策

最后根据数据洞察，指导渠道投放决策。 例如，停止谷歌渠道投放，继续跟进金山网络联盟进行评估，落地也要根据数据指标持续优化。

二、用户分析

概括分析会员的购物情况，本周新增了多少会员，重点是追加会员的购物比例是否高于整体水平。 如果你的注册会员购物比例很高，引导新会员注册是提高销售额的好方法。

会员再购买率： 1次购物比例、2次购物比例、3次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例； 从0到1设计了千万用户定制的产品，通过数据分析实现了快速增长。 在“产品——数据3354结论”的循环中，我们不断地用数据优化我们的产品，加快产品迭代的步伐，提高用户体验。

很多人认为，成为数据产品经理后，就不再需要掌握数据分析方面的技能，可以远离枯燥的数据分析工作。 如果你真的这么想，那就大错特错了。 好的数据产品经理不仅要有产品sense，还要有好的分析思路。 因为大部分数据产品需求都被分析需求固化了。 在许多情况下，数据产品和分析是不可分离的。 优秀的数据产品经理必须掌握常用的数据分析框架和方法，使制作好的数据产品便于数据分析师和业务人员使用，更接近业务。

在进行数据分析之前，首先考虑分析框架和分析方法。 数据分析方法有常规分析、统计模型分析和自编模型分析。 掌握了这三条分析思路，就可以解决大部分分析需求，根据分析需求固化成数据产品。

谈需求时适用的推导逻辑如下：

为什么我们要做这个需求，这个需求的背景是需求收益一致。

我们为什么能实现这个利益，方案和方案的导出过程是怎样的？

用户方案——选择解决用户面临的问题，即出现的需求——什么问题——如何解决这个问题，即解决方案(竞争产品如何得到满足，如何得到满足) ——最后我们的收入

这种一步一步的引导，让听众容易跟上叙述者的思路，让听众体验更好，整个过程更顺畅。

另一个好处是，即使一些听众有异议，也可以听清楚哪里不清楚，定个环节进行讨论，不会模模糊糊整体翻过来，帮助新人产品经理检查和弥补不足，快速成长

微商学院特约讲师——Lisa老师

在本课中，Lisa老师将从产品经理一定要学习的数据分析课开始进行分析，包括认知在内，让产品经理在数据分析中挖掘长孔，提高数据分析的应用能力，满足产品工作的实际场景。 落地：分解“二分法”“漏斗模型”等实用程序，分析产品经理一定要学习的数据分析课程。 数据分析应以商业场景为起点，以商业决策为终点。 基本思路分为以下“四步”

1 .数据分析的意义和重要性

2 .数据分析五步法

3 .行业案例分解分析

4 .实战分析工作评审

如何才能达到收益，用户场景非常重要。 考虑场景时，需求先行。 场景是需求的起源，增加5首数据驱动业务。 在设定目标 —— 感知问题 —— 提出假说 —— 分析数据 —— 快速实验，的五个步骤中，数据分析的核心不是数据本身，而是选择意义、有价值的数据指标。 合适的指标可以更好地发现问题，相反很难得出结论，也可以得出错误的结论。 针对分析目的，提出了以下测量指标。

推进能力：添加用户、添加份额、年龄属性、用户来源

线索数=新转化率，线索指数用户留下的号码数

质量指标：随访时间、共享次数、转化率是评价类小程序的常规指标。

例如，用户的残留、访问深度等不适用于小程序的情况

在选择数据特征时，所选数据可以充分体现假设中变量的内涵； 误区：总用户不能代表增长

选择的数据尽可能是用户的客观行为数据而不是主观态度数据的误区：自己或用户评分数据

选择的数据不被记录或容易获取； 误区：我想找更多几乎找不到的数据。

Lisa讲师课程介绍

转换漏斗分析，找出用户行为路径和数据分析的核心目标，在整个过程中发现和优化问题部分，提高整体转换。 期间，可以结合趋势分析、数据分割和数据比较进一步研究数据，常用于交易系统、广告系统等具有明显递归关系的路径。

例如，一个酒店管理系统的新客户促销定义了用户在系统中填写了客房信息，说明促销成功。 (这个定义很重要，根据你的业务目标设定具体的目标行动，保证这个目标行动确实有助于你实现业务目标) )。

我们研究并确认新用户的路径。 推广过程有在线和在线两种。 在线上，可以从官网选择引流的路径进行研究。 例如，从今天的官方网站，注册账户，打开管理系统，设置酒店信息，设置房间信息。 每一步的转化率怎么样？ 损伤的原因是什么？ 有什么样的提升空间？ 从分析中发现问题。 例如，设定房间信息，判断操作路径是否不明确

产品方向的确定是决定产品成败的重要因素，只有用数据发现问题、发现需求、验证预期、为方案设计提供参考，才能做出更合理的决定。