目錄

一、認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)——產(chǎn)品經(jīng)理與數(shù)據(jù)分析

     1.1 數(shù)據(jù)的客觀性

     1.2 面對(duì)數(shù)據(jù)的智慧

     1.3 數(shù)據(jù)分析中的誤區(qū)

二、獲取數(shù)據(jù)——產(chǎn)品分析指標(biāo)和工具

     2.1 網(wǎng)站數(shù)據(jù)指標(biāo)

     2.2 移動(dòng)應(yīng)用類數(shù)據(jù)指標(biāo)

     2.3 電商類數(shù)據(jù)指標(biāo)

     2.4 UGC類數(shù)據(jù)指標(biāo)

三、分析數(shù)據(jù)——產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析框架

     3.1 基本分析方法

     3.2 數(shù)據(jù)分析框架——AARRR

     3.3 數(shù)據(jù)分析框架——邏輯分層拆解與漏斗分析

     3.4 數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)謊

四、利用數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品

     4.1 數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景

     4.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的方法

     4.3 如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力

正文

一、認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)——產(chǎn)品經(jīng)理與數(shù)據(jù)分析

1.1數(shù)據(jù)的客觀性

數(shù)據(jù)是量化事物的手段，投射到不同的人身上又會(huì)導(dǎo)致解讀的結(jié)論偏差，因此我能需要“求證”地分析第三方網(wǎng)站提供的調(diào)研數(shù)據(jù)（網(wǎng)站改版案例）。

大量的數(shù)據(jù)如何為我們所用呢。大概包含以下幾點(diǎn)：明確問(wèn)題本質(zhì)；了解產(chǎn)品業(yè)務(wù)；大量深入的產(chǎn)品實(shí)踐。

1.2培養(yǎng)面對(duì)數(shù)據(jù)的“智慧”

好的產(chǎn)品經(jīng)理需要學(xué)會(huì)控制自己的思維，感性的發(fā)散，理性的聚焦需要同時(shí)具備?；臼强糠磸?fù)的練習(xí)和大量的數(shù)據(jù)閱歷練成的吧。

產(chǎn)品經(jīng)理開(kāi)始有意識(shí)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的時(shí)候應(yīng)該從以下兩點(diǎn)開(kāi)始：

第一、學(xué)習(xí)如何提出數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需求

提出數(shù)據(jù)需求的過(guò)程，是一個(gè)“界定產(chǎn)品目的和目標(biāo)，根據(jù)目標(biāo)提出假設(shè)、預(yù)判產(chǎn)品效果”的過(guò)程，要求對(duì)功能目標(biāo)、功能預(yù)期效果有完整且清晰的掌握。

一個(gè)完整的數(shù)據(jù)需求包含功能設(shè)計(jì)方案、功能目的和目標(biāo)、功能上線后需要跟蹤的數(shù)據(jù)指標(biāo)及指標(biāo)精確定義。

案例：

網(wǎng)站注冊(cè)流程需求案例

第二、學(xué)習(xí)如何解讀數(shù)據(jù)

對(duì)數(shù)據(jù)保持敏感，并能通過(guò)邏輯推理，進(jìn)一步提出好的追問(wèn)和假設(shè)，然后再通過(guò)數(shù)據(jù)或者其他手段來(lái)驗(yàn)證。

分清楚因果關(guān)系和相關(guān)關(guān)系，提出好的追問(wèn)假設(shè)，在不同的維度拆分?jǐn)?shù)據(jù)。

電商網(wǎng)站案例

1.3數(shù)據(jù)分析當(dāng)中的“誤區(qū)”

a.忽略沉默用戶

b.用戶迫切需要的需求≠產(chǎn)品核心需求

c.過(guò)分依賴數(shù)據(jù)會(huì)限制產(chǎn)品經(jīng)理的靈感

d.錯(cuò)判因果關(guān)系和相關(guān)關(guān)系

e.警惕表達(dá)數(shù)據(jù)的技巧（控制折線圖縱坐標(biāo)范圍混淆結(jié)論）

f.不要妄談大數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)特征——要用全部數(shù)據(jù)、注重相關(guān)關(guān)系、全新的計(jì)算方法)

二、獲取數(shù)據(jù)——產(chǎn)品分析指標(biāo)和工具

2.1網(wǎng)站數(shù)據(jù)指標(biāo)

網(wǎng)站排名工具：Alexa、中國(guó)網(wǎng)站排名、網(wǎng)絡(luò)媒體排名

網(wǎng)站監(jiān)測(cè)工具：Google Analytics、百度統(tǒng)計(jì)、CNZZ

關(guān)鍵網(wǎng)站分析指標(biāo)：訪問(wèn)量、訪客數(shù)、瀏覽量、跳出率、頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)、網(wǎng)站停留時(shí)長(zhǎng)、退出率、轉(zhuǎn)化率

訪問(wèn)量：Session

訪客數(shù)：Unique Visitor，依據(jù)用戶的設(shè)備、瀏覽器分配Cookie

瀏覽量：PageViews

頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)：該頁(yè)面的總停留時(shí)長(zhǎng)除以該頁(yè)面的訪問(wèn)量

網(wǎng)站停留時(shí)長(zhǎng)：指訪問(wèn)一次會(huì)話的時(shí)間長(zhǎng)度，等于網(wǎng)站所有訪問(wèn)量的總停留時(shí)長(zhǎng)除以訪問(wèn)量

跳出率：網(wǎng)站的重要指標(biāo)。等于只訪問(wèn)了落地頁(yè)面的訪問(wèn)量除以總訪問(wèn)量。

退出率：等于從一個(gè)頁(yè)面的退出次數(shù)除以訪問(wèn)次數(shù)

轉(zhuǎn)化率：達(dá)成某種目標(biāo)的訪客數(shù)占總訪客數(shù)（訪客數(shù)換成訪問(wèn)量也是同樣成立的）

Google Analytics操作介紹

4大模塊：受眾群體分析、流量獲取分析、用戶行為分析、用戶轉(zhuǎn)化分析

掌握對(duì)數(shù)據(jù)的宏觀分析思路，避免陷入到數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)中，如下：

a.訪客數(shù)和訪問(wèn)深度

查看GA上的受眾群體概覽頁(yè)來(lái)了解網(wǎng)站的訪客數(shù)和訪問(wèn)深度。

b.訪客來(lái)源，渠道效果

查看GA上的流量獲取的概覽頁(yè)

Referral：引薦網(wǎng)站，如博客、聯(lián)盟等等

Direct：直接進(jìn)入網(wǎng)站

Organic Search：自然搜索

Paid Search：付費(fèi)搜索

c.分析用戶在網(wǎng)頁(yè)的行為

關(guān)注流量最大的著陸頁(yè)，降低跳出率

關(guān)注瀏覽最大的其他頁(yè)面，與著陸頁(yè)對(duì)比

頁(yè)面點(diǎn)擊熱圖

主要流程的轉(zhuǎn)化漏斗

2.2移動(dòng)應(yīng)用類數(shù)據(jù)指標(biāo)

移動(dòng)應(yīng)用主要指標(biāo)

從獲取用戶到獲得收入基本會(huì)經(jīng)歷以下幾個(gè)過(guò)程：用戶獲取、用戶活躍與參與、用戶留存、用戶轉(zhuǎn)化、獲取收入。下面依次介紹各個(gè)階段的主要指標(biāo)：

用戶獲取階段：

下載量（商店評(píng)分和排名）、安裝激活量、激活率、新增用戶數(shù)（一般就是新增設(shè)備數(shù)）、用戶獲取成本

用戶活躍與參與階段：

日活躍用戶數(shù)、月活躍用戶數(shù)（可表示用戶規(guī)模）、活躍系數(shù)（日活除以月活）、平均使用時(shí)長(zhǎng)、功能使用率

用戶留存階段：

次日留存率、7日留存率、30日留存率

用戶轉(zhuǎn)化階段：

付費(fèi)用戶比例、首次付費(fèi)時(shí)間、用戶平均每月?tīng)I(yíng)收（月收入除以月活躍用戶數(shù)）、付費(fèi)用戶平均每月?tīng)I(yíng)收（月收入除以月付費(fèi)用戶數(shù)）

獲取收入階段：

收入金額，付費(fèi)人數(shù)

使用數(shù)據(jù)指標(biāo)評(píng)價(jià)版本迭代效果的方法

留存率對(duì)比

核心功能使用率

使用率和繼續(xù)使用率（代表功能的受歡迎程度）

對(duì)核心功能的促進(jìn)效果（核心貢獻(xiàn)的概念——舉例：使用過(guò)功能A的聽(tīng)歌人數(shù)比例減去未使用過(guò)功能A的聽(tīng)歌人數(shù)比例）

移動(dòng)應(yīng)用分析工具

國(guó)內(nèi)分析工具：友盟、TalkingData

國(guó)外分析工具：Flurry，Google Analytics

Crash分析工具：Crashlytics

2.3電商類數(shù)據(jù)指標(biāo)

電商類關(guān)鍵指標(biāo)

銷售額、購(gòu)買客戶數(shù)、客單價(jià)、購(gòu)買轉(zhuǎn)化率、UV、詳情頁(yè)UV、重點(diǎn)商品缺貨率、妥投及時(shí)率

銷售額：網(wǎng)站的收入（UV*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)）

購(gòu)買客戶數(shù)：新老客戶

客單價(jià)：銷售額除以購(gòu)買客戶數(shù)

購(gòu)買轉(zhuǎn)化率：購(gòu)買客戶數(shù)除以訪客數(shù)（UV）

詳情頁(yè)UV（IPV_UV）

分析數(shù)據(jù)指標(biāo)方法

流量增長(zhǎng)因素：

PC/WAP端（不同媒體），APP端（iOS&Android）

客單價(jià)增長(zhǎng)因素：

客單價(jià)等于人均購(gòu)買件數(shù)*件單價(jià)

件單價(jià)（熱銷商品價(jià)格變動(dòng)）

人均購(gòu)買件數(shù)（組合裝/單件裝比例、推薦效果）

轉(zhuǎn)化率因素：

轉(zhuǎn)化漏斗

詳情頁(yè)來(lái)源分析

電商網(wǎng)站的詳情頁(yè)來(lái)源一般分為：直接落地到詳情頁(yè)、從首頁(yè)進(jìn)入詳情頁(yè)、從頻道進(jìn)入詳情頁(yè)、從分類頁(yè)進(jìn)入詳情頁(yè)面、從品牌頁(yè)進(jìn)入詳情頁(yè)、通過(guò)關(guān)聯(lián)銷售進(jìn)入詳情頁(yè)面

詳情頁(yè)來(lái)源分析

2.4 UGC類數(shù)據(jù)指標(biāo)

UGC產(chǎn)品參與度指標(biāo)

訪客數(shù)、登陸訪客數(shù)及占比、沉默用戶數(shù)及占比、平均停留時(shí)長(zhǎng)、產(chǎn)出內(nèi)容訪客及占比（Lofter案例）

訪客數(shù)：Web端訪客數(shù)+移動(dòng)端訪客數(shù)

登陸訪客數(shù)及占比：登陸的訪客數(shù)占總訪客的比例

沉默用戶數(shù)及占比：超過(guò)7天未產(chǎn)生內(nèi)容的賬號(hào)數(shù)占總賬號(hào)數(shù)的比例

平均停留時(shí)長(zhǎng)：總停留時(shí)長(zhǎng)除以訪客數(shù)

優(yōu)質(zhì)內(nèi)容評(píng)分

熱度=分享次數(shù)+推薦次數(shù)+點(diǎn)贊次數(shù)

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品指標(biāo)思路

訪客數(shù)和特征、獲取渠道及渠道質(zhì)量、訪客參與深度、轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化漏斗是否流暢

訪客數(shù)和特征：訪問(wèn)時(shí)間段、訪問(wèn)地域、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)

獲取渠道及渠道質(zhì)量：

a.基本思路：帶來(lái)多少新訪客、瀏覽深度如何、留存率和轉(zhuǎn)化率

b.Web端：新訪客占比（代表渠道拓展用戶的能力）、跳出率、瀏覽頁(yè)面數(shù)以及轉(zhuǎn)化率

c.移動(dòng)端：新設(shè)備占比、次日留存以及轉(zhuǎn)化率

訪客參與深度：跳出率、瀏覽頁(yè)面數(shù)、轉(zhuǎn)化率

轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化漏斗是否流暢：

轉(zhuǎn)化漏斗

獲取指標(biāo)的方式

分析日志、分析工具獲?。ㄗ远x時(shí)間、自定義轉(zhuǎn)化漏斗）

三、分析數(shù)據(jù)——產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析框架

3.1基本分析方法

對(duì)比分析：

橫向?qū)Ρ?，縱向?qū)Ρ龋ūＷC對(duì)比指標(biāo)之外其他因素盡可能保持一致，比如通常在做新舊版本分析的時(shí)候會(huì)盡量選擇兩個(gè)版本發(fā)布初期的新用戶）

趨勢(shì)分析：

整體趨勢(shì)、周期變化、極值點(diǎn)

象限分析

案例：渠道評(píng)估和優(yōu)化（質(zhì)量--數(shù)量）

象限分析

交叉分析法：

案例：多維度的數(shù)據(jù)分析（ios和安卓下載數(shù)分析）

交叉分析

3.2數(shù)據(jù)分析框架——AARRR模型

數(shù)據(jù)分析框架的作用

保證結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性、針對(duì)性

常見(jiàn)的分析框架（宏觀，適用于管理和運(yùn)營(yíng)）

PEST分析框架：

Political（政治），Economic（經(jīng)濟(jì)）、Social（社會(huì)）、Technological（科技），用于企業(yè)所處宏觀環(huán)境的分析。

5W2H分析框架：

What+Why+When+Where+Who+How+How Much,常用于決策和執(zhí)行性的活動(dòng)措施

SWOT分析

Strengths（內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)）， Weaknesses（內(nèi)部劣勢(shì)） Opportunities（外部機(jī)會(huì)） Threats（外部威脅）

運(yùn)用這種方法，可以對(duì)研究對(duì)象所處的情景進(jìn)行全面、系統(tǒng)、準(zhǔn)確的研究，從而根據(jù)研究結(jié)果制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略、計(jì)劃以及對(duì)策等。

SMART原則

Specific（具體的）， Measurable（可衡量的），Attainable（可達(dá)到的），Relevant（相關(guān)的），Time-Bound（有明確結(jié)束期限的），常用于目標(biāo)管理。

4P理論

Product（產(chǎn)品），Price（價(jià)格），Place（渠道），促銷（Promotion），用于制定營(yíng)銷策略。

AARRR分析框架

Acquisition（獲取）Activation（激活） Retention（留存） Revenue（收入） Refer（推薦）

AARRR模型

AARRR分析思路

AARRR模型應(yīng)用

提升AARRR各環(huán)節(jié)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)操作（渠道分析案例）

渠道分析案例

渠道分析案例

3.3數(shù)據(jù)分析框架——邏輯分層拆解與漏斗分析

邏輯分層拆解

邏輯拆解【相關(guān)指標(biāo)和核心指標(biāo)存在邏輯關(guān)聯(lián)】

分層拆解【同一層指標(biāo)不相關(guān)】

邏輯分層拆解

漏斗分析法

關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率、轉(zhuǎn)化率對(duì)比分析、Google Analytics行為流

3.4數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)謊

改變坐標(biāo)軸：添加趨勢(shì)線及其公式

樣本量的誤差：決定樣本量大小的因素（總體大小、總體內(nèi)部差異程度）

平均數(shù)的數(shù)據(jù)謊言：當(dāng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布，平均數(shù)才能近似代表整體的情況

辛普森悖論：數(shù)據(jù)集中的變量被分組，其相關(guān)性被降低或不存在相關(guān)性（注意不用混淆變量分組數(shù)據(jù)）

四、利用數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品

4.1數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景

需求分析階段：

對(duì)用戶層面的需求，通過(guò)數(shù)據(jù)去偽存真。對(duì)公司層面的需求，通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證并提供證據(jù)（網(wǎng)易考拉海購(gòu)?fù)顺雎拾咐?/p>

產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段：

設(shè)計(jì)前——發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，設(shè)計(jì)中——輔助決策，判斷思路（A/B test），設(shè)計(jì)后——驗(yàn)證方案（對(duì)比核心指標(biāo)）

4.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的方法

通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題：

對(duì)導(dǎo)出率、跳出率、滿意度、各端用戶占比進(jìn)行對(duì)比分析

確定改版數(shù)據(jù)指標(biāo)：

綜合用戶需求和數(shù)據(jù)反映問(wèn)題擬定核心指標(biāo)

產(chǎn)品設(shè)計(jì)：

品牌調(diào)性（用戶調(diào)研）、首頁(yè)架構(gòu)和陳列樣式、展現(xiàn)形式

上線后的數(shù)據(jù)驗(yàn)證：

對(duì)之前的數(shù)據(jù)核心指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比認(rèn)證，并發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題

4.3如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力

心法層面：

好奇心、求知欲、觀察生活

基礎(chǔ)層面：

核心基礎(chǔ)概念、基本統(tǒng)計(jì)原理

實(shí)戰(zhàn)層面：

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品閉環(huán)，熟悉業(yè)務(wù)，時(shí)刻關(guān)注數(shù)據(jù)、保持敏感

（完）