产品经理必备技能之数据分析
2020-03-03 16:52:24 来源：范文大全收藏下载本文
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产品经理必备技能之数据分析
数据分析往往是从文本上反应产品的各类信息。但是，产品经理在做产品的各个阶段时不能一味的依靠数据分析。这时就需要我们有精确的数据分析的技能。首先要了解数据分析的三点核心：
1.什么是数据分析？（What） 2.为什么数据分析？（Why） 3.如何数据分析？(How)
下面我们将以实例的形式重解读第二个问题和第三个问题。大致分为以下几步：
第一步：确认数据分析的对象
产品名称：企查查APP V9.1.8 产品愿景：中国企业信息搜集的综合体，为投资者、金融相关从业者等提供企业的一站式信息服务。
分析范畴：产品迭代、产品优化、产品分析/验证
背景概述：自定义。注意，数据指标的制定远比数据分析过程要重要的多或者说更加富有创造性。
第二步：制定数据分析指标
1.商业模式/盈利方式分析：免费增值模式，先做成流量入口，后期分享流量红利扩大转化率。
2.了解产品现状/定量分析产品 2.1 用户分析 用户规模：
用户群体可大致分为个人、企业，分析个人和企业用户的人数比例，明确整体分布情况。 每月/周/日的新增用户、流失用户、回流用户的比例走势，选择恰当的走势变化渠道；
用户质量：产品粘性及病毒性的反应，体现在用户的活跃度上，一般包括，日活跃（DAU）、周活跃（WAU）和月活跃（MAU）； 采用同期群和用户分类的分析方法，特定用户群体的特定分析过程，用户质量也是渠道或营销活动效果的间接体现，以便后期及时的调整和处理；
用户质量的标准制定，包括忠诚用户、联系活跃用户、流失用户等等，为反应不同指标设置特定的用户质量指标；
2.2 应用分析：
启动次数，某日/周/月的启动次数占所选时段总启动次数的比例，直接反应生活时间成本； 版本分布，对开发和维护的意义非常深刻，展示累计用户排名前10的各个版本变化趋势，可以帮助了解每个版本的新增用户，最新版本的升级情况，目前的哪些版本状况；
使用情况，统计周期内，一次启动的使用时长；一天内启动应用的次数；用统一用户相邻两
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次启动间隔的时间长度；
设备终端和错误分析也是很有必要的；
2.3 行业分析：
a.行业数据可以帮助了解行业内应用的整体水平，各个指标的数据、排名及趋势，有助于衡量应用的质量和表现；
b.了解行业数据，了解自己的APP在整个行业的水平，通过多个维度对比自己产品与行业平均水平的差异，从而知道产品的不足之处。
业务场景：
1.首页支持企业名称、人名、品牌名等信息的模糊查询，并且在搜索系统之下直接提供四个维度的一级辅助搜索条件。
2.企业信息维度算是一款企业信息服务平台的资源性优势，也是一款内容应用的核心模块。不同类型的用户对不同类型的信息感兴趣的程度各有不同，因此，要记录和挖掘用户行为特征数据。
产品分析：
企业信息查询第一级别的功能是搜索，第二级别的功能是条件搜索；理论上讲，后者在搜索的精确程度上要更加有优势。
数据指标：
1.不同检索维度的搜索量；
结论：以信息检索维度的搜索量，选出哪些企业信息搜索维度置于条件搜索中，并决定其分
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布的顺序和位置；
2.不同描述维度的查询量
结论：
a.以信息描述维度查询次数，区分重要企业信息，量化区分不同信息的关注度和用户价值； b.交叉分析不同维度的信息，用户属性，比如：行业+查询维度，综合分析不同特征的用户群的核心关注点。
c.内容受欢迎程度及需求的迫切程度，面向不同类型的用户，比如：普通用户、企业用户，内容分级、资源分层更好地配合免费增值模式、会员等级产品形态。正对不同用户特征给予不同的需求满足形式都是值得尝试和探索的，单
一、传统的直销的商业模式或许有被迭代升级的可能；
小结
产品数据分析意义在于指导产品设计，传达感性认知背后的理性意义。无论数据分析的结论积极还是负面，都是产品价值映射，作为产品经理，我们必须投以客观的态度。
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