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編輯導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)分析是每個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理入門必備的重要技能，它可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理不斷優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和迭代，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和用戶增長(zhǎng)。具體包括哪些方面？本文作者從4個(gè)方面展開了梳理總結(jié)，與大家分享。

數(shù)據(jù)分析，是每個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，尤其C端產(chǎn)品都應(yīng)該具備的基礎(chǔ)能力。

上一個(gè)功能，迭代一個(gè)版本，做一次重構(gòu)，每個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理都在做的事，都離不開價(jià)值驗(yàn)證。

功能是不是帶來(lái)更好的數(shù)據(jù)結(jié)果？為什么數(shù)據(jù)出現(xiàn)下滑？下滑的根本原因是什么？還受了其他哪些因素的影響？如何制定相應(yīng)策略來(lái)提升？

這些都需要通過數(shù)據(jù)分析才能解決。

數(shù)據(jù)分析是區(qū)分一個(gè)普通產(chǎn)品經(jīng)理和高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理的分水嶺，也是【做】和【怎么做、為什么這么做】的核心依據(jù)。

01??找問題

數(shù)據(jù)分析最常用的一個(gè)場(chǎng)景，就是找問題。

交易類的app，是非常適合做數(shù)據(jù)分析練手的，因?yàn)榻灰最恆pp涉及到的場(chǎng)景相對(duì)較多，鏈路相對(duì)復(fù)雜，而且涉及支付等重要用戶行為。沒有中間環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)支持，你無(wú)法準(zhǔn)確知道用戶群體在app內(nèi)的行為和心理。

假如我們當(dāng)前遇到一個(gè)問題：“某個(gè)頻道的交易額驟減！”

找問題，首先要確定關(guān)鍵指標(biāo)，即哪些指標(biāo)決定著交易額。

1. 首先是流入頻道的UV
2. 從頻道落地頁(yè)—商品詳情頁(yè)的轉(zhuǎn)化率
3. 從瀏覽—下單的轉(zhuǎn)化率
4. 從下單—支付的轉(zhuǎn)化率
5. 優(yōu)惠券等虛擬資產(chǎn)的使用率

這里的關(guān)鍵指標(biāo)，就是指能夠精準(zhǔn)解釋交易額驟減的指標(biāo)。而往往我們所說(shuō)的北極星指標(biāo)，則是衡量項(xiàng)目的核心結(jié)果指標(biāo)，有所差異。

制定關(guān)鍵指標(biāo)，就是通過業(yè)務(wù)鏈路漏斗找出上游環(huán)節(jié)的核心指標(biāo)。這些指標(biāo)每個(gè)的變化都會(huì)嚴(yán)重影響最終的北極星。

02 數(shù)據(jù)拆解

以進(jìn)入頻道的UV為例，我們要看UV有沒有出現(xiàn)大幅的變化，假如UV出現(xiàn)了大幅的下降。

那么我們就要梳理出進(jìn)入該頻道的所有流量來(lái)源。

比如通過公眾號(hào)進(jìn)入，通過app我的進(jìn)入、app頻道金剛區(qū)進(jìn)入、app消息通知進(jìn)入、通過小程序進(jìn)入、通過優(yōu)惠券進(jìn)入等。

那么這么多渠道，到底是哪個(gè)渠道才是問題所在？毫無(wú)疑問，我們需要對(duì)每個(gè)渠道的流量來(lái)源進(jìn)行歷史比較，找出真正下滑幅度最大的那個(gè)渠道，當(dāng)然這里可以優(yōu)先排查占比較大的渠道，因?yàn)槟呐抡急刃〉那?，其?shí)下滑很多也很難影響大盤。

數(shù)據(jù)的拆解，本質(zhì)上就是對(duì)數(shù)據(jù)鏈路的追溯，通過一層層的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，找出最源頭的問題，并能夠指導(dǎo)大家如何解決問題。

03 維度

數(shù)據(jù)維度，是數(shù)據(jù)分析中非常重要的一部分。

缺乏了維度的數(shù)據(jù)分析，就像缺乏場(chǎng)景談需求一樣沒有意義。

數(shù)據(jù)維度，簡(jiǎn)而言之就是通過不同的角度，去看數(shù)據(jù)背后的意義。

比如【從瀏覽—下單的整體轉(zhuǎn)化率20%】

1. 直接看好像有點(diǎn)低；
2. 跟歷史一對(duì)比（歷史10%），高了一倍；
3. 跟其他電商（50%）進(jìn)行對(duì)比，一半都沒有；
4. 從渠道入口來(lái)講，通過【我的】進(jìn)入頻道頁(yè)的轉(zhuǎn)化率有40%，而通過【金剛區(qū)】進(jìn)入頻道頁(yè)的轉(zhuǎn)化率只有10%，說(shuō)明頻道頁(yè)的轉(zhuǎn)化率是明顯偏低的；
5. 從人群角度來(lái)講，30-40歲用戶轉(zhuǎn)化率為50%，而20-30歲、40歲以上的都只有10%，說(shuō)明這兩個(gè)年齡層的轉(zhuǎn)化率是明顯偏低的；
6. 從商品品類來(lái)講，女裝類的轉(zhuǎn)化率高達(dá)70%，男裝的只有10%，說(shuō)明男裝的轉(zhuǎn)化率明顯偏低

你會(huì)發(fā)現(xiàn)從不同的維度去看數(shù)據(jù)，能得出完全不同的結(jié)論，可見維度選擇的重要性。

一般來(lái)說(shuō)，選擇維度只選自己需要的維度，比如你想進(jìn)行個(gè)性化推薦，那么你毫無(wú)疑問需要關(guān)注人群和商品品類的維度，因?yàn)檫@兩個(gè)維度的數(shù)據(jù)分析能決定你是否能夠精準(zhǔn)推薦。

04 深度

數(shù)據(jù)的深度，并不是簡(jiǎn)單的拆解數(shù)據(jù)，而且挖掘數(shù)據(jù)背后的真正帶來(lái)價(jià)值的東西。

比如我們針對(duì)某塊業(yè)務(wù)入口區(qū)域A做了一個(gè)優(yōu)化，增加了很強(qiáng)的營(yíng)銷屬性，導(dǎo)致進(jìn)入這個(gè)區(qū)塊A的流量大增，進(jìn)而帶來(lái)額外的gmv增長(zhǎng)。

看上去，這是一次非常成功的設(shè)計(jì)。

但是真相是這樣嗎？我們發(fā)現(xiàn)同一頁(yè)面的另一塊業(yè)務(wù)入口 B 的 UV 大降，同時(shí)該業(yè)務(wù)的 GMV 也大降，總體降幅甚至超過了 A 所帶來(lái)的 GMV增長(zhǎng)。

從整個(gè)大盤來(lái)講，A的增長(zhǎng)并沒有帶動(dòng)整體增長(zhǎng)，甚至引起了整體下降，因此這其實(shí)是一次【失敗】的迭代。

同樣的例子其實(shí)很多，比如某個(gè)功能后，通過一些優(yōu)惠券營(yíng)銷裂變，不斷拉新，有很多人領(lǐng)取優(yōu)惠券進(jìn)入平臺(tái)，UV大增，但是最后一盤算，GMV幾乎沒有任何增加，反倒客單價(jià)低了很多。那么這個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)到底算不算一次成功的活動(dòng)呢？

這就是數(shù)據(jù)分析的深度，數(shù)據(jù)能證明，也會(huì)說(shuō)謊。

我們?nèi)粘Ｔ谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，會(huì)交叉的使用不同的分析方式，而且上述介紹的也只是數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的能力，對(duì)于大部分產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，能夠熟練運(yùn)用上述能力，基本能解決80%以上的數(shù)據(jù)問題。

下一期我們講一些進(jìn)階版的數(shù)據(jù)分析方案。

#專欄作家#

司馬特小隊(duì)，公眾號(hào)：司馬特小分隊(duì)，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。8年+互聯(lián)網(wǎng)資深產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，多年B端產(chǎn)品管理經(jīng)驗(yàn)。具有多個(gè)從0到1的大型B端產(chǎn)品的孵化、重構(gòu)、迭代經(jīng)驗(yàn)；主要教授產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品相關(guān)的硬核知識(shí)點(diǎn)。

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