产品经理如何做数据分析

在现在这个数据驱动的时代，数据真正变得越来越重要。出现了大量与数据相关的岗位，如“数据分析师”、“数据产品经理”等。这类岗位无一例外都要求必须具备一定的数据敏感度以及数据分析能力。

而这一类要求已经延伸到普通产品经理岗位上了，也就是说越来越多的公司已经要求公司的产品经理必须具备一定的数据分析能力了。我们去搜索相关招聘要求就能看到一些字眼 “具备数据分析能力”、“在数据方面有敏感度”、“能用数据驱动产品优化”等等。

那么，作为一个产品经理，当我们面对数据，我们应该如何进行数据分析呢？要回答这个问题，我们首先需要明确清楚：为什么要做数据分析？数据分析到底有什么用呢？

一．为什么要做数据分析？

数据分析运用的场景非常非常多，而产品经理工作核心就是“产品”，因此从产品的角度考虑，我觉得数据分析主要有这样一些作用，并且这些作用也是层层递进的。

1. 了解现状
   所有的产品/功能只要还没进入市场进行验证，都不能定论就一定是一个成功的产品/功能，因此我们每次进行迭代后，都需要了解实际情况是怎样的。这就需要通过数据帮助我们了解，例如有多少用户会使用，使用了多少次，停留多长时间等等。
2. 寻找原因
   每个产品经理都会很希望自己的产品得到用户的认可、喜欢，大量的使用。但有时候会发现现实情况可能是我们的产品用户量、使用情况等并不符合预期，我们就需要了解具体是什么原因导致的，这时候一般都通过数据观察来进行分析。
3. 做出决策
   产品经理是一个创造性的岗位，目的是为了解决用户问题。但是在实际的方案设计过程中，常常会出现多套方案，难以抉择的情况。这个时候，我们可以通过多套方案测试，观察不同方案的数据情况来作为正式对外发布的方案，也就是A/B测试。
   以上，大致了解了数据分析的作用，接下来，我们来看看数据分析应该具体怎么做。

二．数据分析的思路步骤

1. 明确目的
   所有的数据分析都是服务于业务/产品，每次数据分析都是为了让业务/产品往更好的方向发展。无论是数据的采集，还是分析结论的验证，最终都需要回扣目的。只有明确了目的，也就明确了数据分析的方向。
   举个例子，如果本次分析是为了了解产品的目标用户是什么人，那么围绕的数据方向都是采集用户信息数据。但如果是为了了解用户使用的习惯是怎样的，那么就会侧重于分析用户的行为数据。
2. 梳理业务
   前面我们说数据分析都是为了服务于业务，所以在每次数据分析之前，必须确保你对业务足够了解。这里面要注意的是，梳理业务包括两个方面：
   业务背景。帮助我们明确当初为什么要做这个产品功能，基于此我们才能知道它最关心的内容是什么。例如都是积分体系，如果是为了提升活跃，那么核心会看对活跃度的提升效果是怎样的；但如果是为了提升转化，则更多会考虑营收相关数据等。因此一定不要觉得某个功能就一定是为了什么目的。
   业务流程。业务流程帮助我们明确路径，了解过程。那么当业务不理想的时候，我们就可以知道怎么找出问题环节，并采取相应手段优化处理。
3. 确定指标
   前面明确完目的和业务后，我们要着手进行数据分析了，所以我们就需要明确好我们的数据分析对象——数据指标。而确定数据指标主要包括两个：核心结果指标和关键流程指标。
   核心结果指标。主要是结合目的和业务考虑，通过这些指标能够帮助我们明确清楚当前的现状是怎样的。例如电商，核心结果指标是GMV、转化率、客单价等。当这些数据低下，那么咱们这产品当然就不够好了。
   关键流程指标。核心是通过梳理的业务流程来，主要是帮助我们找到问题关键位置，并进行优化调整。例如当我们发现支付数据下降了，我们了解用户购物大体过程是这样的。
   那么我们就分别对应看看到底是查找商品出问题，还是提交订单的环节出问题了。但要注意这一层一定要细化到对应的产品功能页面。
   例如，用户在咱们产品的购买过程，可能是：搜索——搜索结果页——点击查看商品详情——点击立即购买——提交订单——点击支付。最终针对有问题的页面/功能点进行相应的优化。
4. 采集分析
   我们已经明确清楚我们要分析的数据指标了，接下来就是采集相应的数据进行分析了。但要注意数据采集后一定要注意检查数据的准确性，一般需要进行数据清洗。针对一些错误、缺失或重复的数据及时进行调整。最终根据需要进行数据加工以便提高数据分析的高效性就可以了。

这就是一般产品经理涉及到的数据分析内容。附上一些数据相关的知识点，希望对初入行的人有用。
1、PV（page view)
页面浏览量，指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量，用户每刷新一次即重新计算一次。

2、UV (Unique Visitor)
独立访客，指来到网站或页面的用户总数。

3、DAU（Daily Active User）：
日活跃⽤户数量。指网站、app等日活跃⽤户数量（去除重复⽤户数）。

4、WAU（Weekly Active User）：
周活跃⽤户数量。指⽹站、app等周活跃⽤户数量（去除重复⽤户数）。

5、MAU（Monthly Active Users）：
月活跃⽤户数量。指⽹站、app等月活跃⽤户数量（去除重复用户数）。

6、PCU（Peak Concurrent Users）：
最高同时在线⼈数。

7、ACU（Average Concurrent Users）：
平均同时在线人数。

8、CTR 点击率
指某个广告、Banner、URL被点击的次数和被浏览的总次数的比值。一般用来考核广告投放的引流效果。
CTR=点击数（click）/被用户看到的次数

9、Conversion rate 转化率
指用户完成设定的转化环节的次数和总会话人数的百分比
转化率=转化会话数/总会话数

10、投资回报率（ROI：Return On Investment ）
反映投入和产出的关系。通常用于评估企业对于某项活动的价值，ROI高表示该项目价值高。