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本文作者從自己多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)中，總結(jié)了一套簡單又能打的數(shù)據(jù)分析小白五步法，相信對(duì)你有用，一起來看看~

不管是哪個(gè)行業(yè)，當(dāng)前處于任何階段的產(chǎn)品經(jīng)理，躲不開的一個(gè)詞便是：數(shù)據(jù)分析。

提到數(shù)據(jù)分析，它一般會(huì)出現(xiàn)在以下的場景中：

• 做版本規(guī)劃的時(shí)候，如何設(shè)立指標(biāo)來進(jìn)行功能驗(yàn)證？
• 功能上線后，如何做數(shù)據(jù)復(fù)盤？
• 如何通過數(shù)據(jù)來快速定位問題？
• 在眾多的數(shù)據(jù)中如何識(shí)別哪些是需要呈現(xiàn)的重要數(shù)據(jù)？
• ……

像大多人一樣，幾年前我也是試圖尋求各種數(shù)據(jù)分析的書籍來找解決方案，在翻看了十幾本數(shù)據(jù)分析的書后，結(jié)論如下：沒想到這個(gè)行業(yè)發(fā)展之快，書籍的出版速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上行業(yè)需要了?。【拖袷悄闶掷锬弥粋€(gè)iPad在看windows 95視窗操作系統(tǒng)的使用手冊(cè)一樣難過~

經(jīng)過這幾年的摸爬滾打，我的產(chǎn)品逐漸從0用戶做到1300w+后，麗莎阿姨總結(jié)了一套簡單又能打的數(shù)據(jù)分析小白五步法：

• 第一步：弄清楚問題到底怎么樣（給問題定性）？
• 第二步：可能出了什么問題（提出假說）？
• 第三步：有哪些證據(jù)可以證明以上問題（列出問題清單）？
• 第四步：逐一找證據(jù)（把數(shù)據(jù)碼出來）
• 第五步：分析驗(yàn)證（用你僅有的小學(xué)數(shù)學(xué)知識(shí)來完成）

產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)實(shí)踐了一年多以來，相信阿姨，只要跟著這個(gè)方式來做，再一窮二白的小白（前提是小學(xué)數(shù)學(xué)要及格）兩到三次就能上道~

手把手教學(xué)的之前，我們要達(dá)成共識(shí)的基礎(chǔ)前提：你覺得數(shù)據(jù)分析是一種方法工具還是一種思維方式？？？

如果你覺得數(shù)據(jù)分析就是一種方法工具，那從此我們江湖別過，后會(huì)無期。

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)一定是一個(gè)思維方式?。?！

見過不少的產(chǎn)品經(jīng)理的操作：首先把結(jié)論給下了，然后去找數(shù)據(jù)來證明自己的結(jié)論正確。這種解應(yīng)用題一般的令人窒息的操作請(qǐng)不要再發(fā)生了??！

數(shù)據(jù)分析應(yīng)該是站在毫無立場的客觀數(shù)據(jù)前，找到核心的指標(biāo)，來對(duì)比業(yè)務(wù)中的兩組變量之間的關(guān)系，用來解釋業(yè)務(wù)，并引領(lǐng)你前行，畢竟沒有對(duì)比的數(shù)據(jù)就是耍流氓啊~~~

你確保真的理解了麗莎阿姨這段話，那GMF，然后再繼續(xù)進(jìn)行接下來的手把手操作階段吧。

手把手操作第一步：感知問題

感知問題，顧名思義就是要有能力知道問題，這個(gè)部分是數(shù)據(jù)分析里最最最重要的部分。

在這里要引入一個(gè)概念叫：OMTM（One Metric That Matters ），也就是你的業(yè)務(wù)形態(tài)里最重要的那個(gè)指標(biāo)（俗稱 北極星指標(biāo)）。業(yè)務(wù)可以復(fù)雜，但你的業(yè)務(wù)目標(biāo)一定是簡單的。

如何找到你業(yè)務(wù)的北極星指標(biāo)呢？當(dāng)前看到的產(chǎn)品形態(tài)無非是以下四種情況：

（1）黏著式增長引擎，唯一關(guān)鍵指標(biāo)：留存

• 根據(jù)黑客增長AARRR模型，簡單理解就是只有用戶來了第一次，還想來第二次；粘性的提高才能帶來了增長與轉(zhuǎn)化。
• 適用的產(chǎn)品與模塊：工具型產(chǎn)品，絕大多數(shù)產(chǎn)品的MVP版本，任何一款產(chǎn)品的核心功能模塊，現(xiàn)有功能的迭代。

（2）付費(fèi)式增長引擎，唯一關(guān)鍵指標(biāo)：營收

• 用戶在產(chǎn)品上貢獻(xiàn)的價(jià)值大于獲取用戶的成本，才可能一直驅(qū)動(dòng)營收增長。簡單理解就是你的客戶終生價(jià)值要大于獲取成本這個(gè)生意才能做的下去，CLV>CAC。
• 適用的產(chǎn)品與模塊：課程類產(chǎn)品；絕大多數(shù)B端產(chǎn)品；會(huì)員類產(chǎn)品；知識(shí)付費(fèi)類產(chǎn)品；市場投放等。

CAC（Customer Aqusition Cost）客戶獲取成本

CLV (Customer Lifetime Value) 客戶終生價(jià)值

（3）爆發(fā)式增長引擎，唯一關(guān)鍵指標(biāo)：病毒系數(shù)K

• K=I * Conv=分布密度×感染強(qiáng)度；當(dāng)K>1時(shí)，裂變才能進(jìn)行下去
• 適用的產(chǎn)品與模塊：裂變運(yùn)營活動(dòng)（砍價(jià)、拼團(tuán)、瓜分紅包、任務(wù)寶）；新技術(shù)驅(qū)動(dòng)類產(chǎn)品等

I：Invitation，即每個(gè)用戶發(fā)送的邀請(qǐng)數(shù)量，反映了分布密度

Conv ：Conversion rate，即每個(gè)邀請(qǐng)成功的概率，反映了感染強(qiáng)度

（4）簡單指標(biāo)&復(fù)合指標(biāo)

一些簡單指標(biāo)，例如：頁面PVUV、登錄用戶量、頁面停留時(shí)長、活躍用戶數(shù)等，僅能幫助你快速的了解產(chǎn)品狀態(tài)。

如果我們把這些簡單指標(biāo)做一個(gè)除法，就會(huì)得到一些有魔法的復(fù)合指標(biāo)，例如：

• 頁面PV/訪問數(shù)量=平均訪問深度；
• 訪問時(shí)長/訪問數(shù)量=平均訪問時(shí)長；
• 每周付費(fèi)用戶/用戶活躍數(shù)=平均每周每人購買數(shù)量。

你看，這些復(fù)合指標(biāo)是不是能讓你一眼就能觀察到產(chǎn)品的用戶真實(shí)情況呀。

只有弄清楚你業(yè)務(wù)的本質(zhì)，數(shù)據(jù)分析才有最根本的前提與基礎(chǔ)，脫離業(yè)務(wù)本質(zhì)的數(shù)據(jù)分析一文不值啊，小盆友們！

手把手操作第二步：提出假說

提出假說，就是字面上的意思，提出各種可能性，方法有以下兩種，找一個(gè)你喜歡的。

方法1：歸納式，就是根據(jù)個(gè)案進(jìn)行總結(jié)

例如一個(gè)知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品用戶的付費(fèi)問題：團(tuán)隊(duì)可以一起頭腦風(fēng)暴，提出各種可能的因素，也可以對(duì)分層的用戶進(jìn)行抽樣深讀訪談，了解他們不使用或繼續(xù)用下去的原因及看法，然后來歸納驗(yàn)證。

方法2：演繹式，就是根據(jù)模型進(jìn)行推演

例如：針對(duì)部分用戶在打開app后不使用直接離開的問題，我們可以根據(jù)對(duì)用戶行為模型的理解進(jìn)行拆解，而拆解的有效與否，其實(shí)就是關(guān)于你的模型多少、拆解的深度。

提出假說，就是一個(gè)思維發(fā)散的過程，不拒絕任何可能性。在這個(gè)過程中，補(bǔ)充各個(gè)角度的思考是非常有必要的。

手把手操作第三步：選擇表征

到這一步，麗莎阿姨要送給你的一句話：If you can’t measure it, you can’t improve it（不可被數(shù)據(jù)量化，就不能被改變）

在與產(chǎn)品經(jīng)理溝通的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)聽到的一句話，提出這個(gè)問題的用戶挺多的，所以我們就做了這個(gè)XXX功能。

然后可怕的麗莎阿姨我都會(huì)追問幾句：挺多的是多少？這部分用戶占你全量用戶的多少？“挺多的”這部分用戶他們是你的核心用戶嗎？

所以…請(qǐng)以后講數(shù)據(jù)的時(shí)候，不要用“挺多的”好嗎？拉鉤鉤……

所以小盆友們，在你們選擇數(shù)據(jù)表征元素的時(shí)候，需要知道：

• 選擇的數(shù)據(jù)表征能夠充分代表第二步中提到的假說的內(nèi)涵；
• 選擇的數(shù)據(jù)盡量是用戶客觀行為數(shù)據(jù)而非主觀態(tài)度數(shù)據(jù)；
• 選擇的數(shù)據(jù)是有被記錄或比較容易獲取。

仍然沿用前面的例子：

你看你是不是很酷的掌握了前面三步呢？？

手把手操作第四步：收集數(shù)據(jù)

這一步可以說是數(shù)據(jù)分析里面最簡單的一步了，只要你的產(chǎn)品有基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，或者一個(gè)靠譜的后臺(tái)開發(fā)，都容易獲取到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

但這個(gè)步驟也一定要記得：

• 一切的前提是你做了數(shù)據(jù)埋點(diǎn)（一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的PRD是包含數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的）
• 當(dāng)數(shù)據(jù)出來后，不要著急分析，先看看是否合理，要去掉明顯不合理的數(shù)據(jù)，其次，對(duì)開發(fā)小哥的數(shù)據(jù)上報(bào)要永遠(yuǎn)抱有懷疑態(tài)度（哪怕他把胸脯拍爛。）

手把手操作第五步：分析驗(yàn)

這一步就是利用你小學(xué)數(shù)學(xué)知識(shí)的時(shí)候了?。?/p>

很多小盆友會(huì)把這一步作為數(shù)據(jù)分析最重要的一步，但在麗莎阿姨看來，這一步其實(shí)已經(jīng)不那么重要了。

• 確定好了x與y的含義和數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)可視化的方式，表現(xiàn)出x與y的關(guān)系，就能發(fā)現(xiàn)其中是否存在有價(jià)值的規(guī)律。
• 發(fā)現(xiàn)x與y存在某種關(guān)系的時(shí)候，最好通過數(shù)據(jù)進(jìn)行再次驗(yàn)證。選擇另外一組數(shù)據(jù)，再次進(jìn)行分析，看確定的關(guān)系是否再次被復(fù)現(xiàn)。（答應(yīng)阿姨要時(shí)刻捍衛(wèi)自己的產(chǎn)品經(jīng)理職業(yè)形象，OK？）

數(shù)據(jù)可視化可以幫助你更好的看到數(shù)據(jù)背后的原因，并幫助其他人理解你的意圖，那如何選用數(shù)據(jù)可視化圖形呢？

麗莎阿姨吐血整理：

• 只有一個(gè)變量，且相加為100%的情況下，就用餅圖，例如：用戶來源渠道；
• 當(dāng)有兩個(gè)變量存在，不出意外，就用折線圖與柱狀圖，例如：不同時(shí)間段內(nèi)用戶的留存情況；
• 用演繹法推導(dǎo)用戶就用漏斗模型，例如：拼課功能的用戶行為；
• 其他的數(shù)據(jù)可視化都是辣雞，還不如直接展示excel表格（嚴(yán)肅臉）。

通過以上五步的刻意練習(xí)，再小白的產(chǎn)品經(jīng)理都能快速上手（阿姨已經(jīng)把胸脯拍爛）。

寫在最后

請(qǐng)根據(jù)下圖找出世界上最高的山峰是哪個(gè)？？

要記住，通過數(shù)據(jù)僅能讓你找到局部最大值，而更高的山峰只會(huì)建立在你更廣闊的視野與深厚的認(rèn)知上。

本文由 @Lisa Deng 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。公眾號(hào) 麗莎D的產(chǎn)品手記 未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議