一、PM必須要知道的三大數據指標

作者技術出身，從數據組成的角度來說，一個完整的閉環數據源包括三部分：

• 用戶行為數據；
• 服務端日志數據；
• 實際交易數據。

其中，實際交易數據會經常被存儲在離線數據庫中，并通過 ETL 來獲取分析。而用戶行為數據和服務端日志數據很多時候都是近似的。最近幾年發展最快的是前端，每個月都會有新的東西出來；整體趨勢是往單頁應用發展，追求更好的用戶體驗。

所以從產品經理角度來說，我們需要知道屏幕前的人是怎么使用我們的產品的，洞悉用戶行為背后的規律，發掘用戶價值。

作者去年開始新的創業歷程，分析總結了幾百家企業的數據分析需求，大致可以分為三個數據指標或者場景：渠道、轉化和留存。

渠道衡量和優化

很多產品經理或者運營人員都有過這樣的經歷：公司做了一次線上促銷，發表了一篇軟文，買了很多搜索關鍵詞（SEM），但是如何衡量這些活動的效果。你是否知道用戶是從那幾個渠道來訪問你的網頁或者下載你的APP；不同渠道來的用戶有哪些差異；如何用最少的錢在不同的渠道上辦最有效的事情。

提升轉化率

產品經理最常見（沒有之一）的一個問題：注冊?。?！

用戶的注冊流程是否順暢？激活步驟是否合理？運營拉過來的流量，是否轉化為注冊用戶。再細一點，每一步的轉化率是多少？沒轉化的用戶去哪里了？如何優化注冊或者購買的流程？

提高留存率

先舉幾個硅谷前沿公司的案例。

社交網絡公司LinkedIn（領英）發現：在第一周增加5個社交好友后，這類用戶的留存度非常高。Dropbox（一家云存儲公司）發現在第一周安裝兩個以上操作系統的用戶留存度非常高。Facebook和Twitter也通過讓新用戶添加好友的方式提升用戶的留存。這里面的5（個社交好友）、2（個操作系統）等等就是這些產品留存的魔法數字。

作為產品經理，你肯定希望用戶留下來，那么你是否知道你產品留存的魔法數字呢？對于提升用戶留存，你是否有好的辦法？

二. PM需要警惕的虛榮指標

產品經理做數據分析，歸根結底都是為了用戶服務的。所以我們需要建立一套基于用戶行為的數據分析體系，了解用戶是誰？用戶都做了什么？不同用戶之間的差異等等。產品經理只有明白了“是什么”，才能搞懂“為什么”，進而優化產品設計。

數據分析是一個長時間優化的過程，需要我們持續監測各項指標變化。在這個過程中，產品經理需要警惕一類虛榮指標：即PV、UV等概覽性指標。這類指標就算很大，也沒法很好的指導我們具體的工作，還容易給人帶來誤導。

而我們需要關注的用戶行為數據指標，包括我們上面介紹的用戶獲?。ㄇ溃?、用戶激活（激活）、用戶留存（留存）等等。只有了解到這些指標，才能優化我們的產品設計； 所以這些指標也叫做 Actionable Metric（可執行指標），這也是用戶行為數據的魅力。

三、案例解釋：用戶行為數據分析的基本流程

確定了具體的數據指標后，我們開始分析用戶行為數據，那么該如何操作呢？我們以一個產品經理常見的場景——網頁注冊轉化率過低——為例，對用戶行為數據分析的流程進行詳細介紹。

第一步：明確你的分析場景，確定具體的目標

在這個案例中，網頁的注冊轉化率過低，那么我們的目標就是提升注冊轉化率；為例提升注冊轉化率，我們需要知道到底是哪一步擋住了用戶注冊。

第二步：規劃一下你需要那些數據來支持你的分析

比如對于之前的目標，我們需要拆解從進入注冊頁面到完成注冊的每一個步驟的數據，每一次輸入的數據，同時，完成或者未成為這些步驟的所有用戶的特征數據。

第三步：讓工程師幫忙采集數據

一般這個時候，產品經理和工程師們就開始進入撕X節奏了，理由可能是：太忙，你這個數據收集起來有意義嗎？一定需要這些數據嘛，你再想想？好的，提個工單，排期到下下下個月。收集每一個注冊頁面的數據，需要工程師在每一個注冊頁面或者按鈕下面埋點來收集說句。同時還要調取不同類別客戶的基本屬性（IP來源、電腦系統、屏幕大小、瀏覽器版本、客戶會員登記、客戶職務等等各種可能涉及到的信息）數據，怪不得程序員嫌煩。（作為工程師，作者深有體會）

第四步：評估和分析數據

這一步和產品經理的數據分析能力息息相關，懂數據分析的PM可以自行完成這些工作；不懂數據分析的PM可能要求數據分析師幫忙了。對于注冊轉化率過低的案例，一般是做個轉化環節的漏斗分析，通過不同環節的漏斗大小來分析問題出在那里。

第五步：給出優化方案

通過數據分析來發現問題，然后提出解決問題的方案。例如發現某一個頁面填寫的注冊信息過多，導致很多用戶放棄，那就需要簡化這個頁面。

第六步：就是確定方案的負責人

如果是BUG，產品經理可能要和程序員開始新一輪的交戰。如果是設計的問題，產品需要和交互等交流，交流完再和程序員撕。

第七步：評估實施新方案的效果，并持續優化

這是一個不斷優化的過程，需要日復一日，持續監測和改進。

作者：GrowingIO葉玎玎

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