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榮耀標識從這3個方面告訴你，產品經理應該如何寫周報?
產品經理每周都要進行產品相關的數據進行統計并匯總，以周報形式遞交。在寫周報過程中，或多或少會遇到很多方面的問題。這篇文章將會從寫周報的目標、意義、誤區、策略及行動指南等方面，進行闡述，供大家一同學習和參考。
產品周報是產品經理每周所要針對業務或產品的目標，所進行一系列數據統計的報表。
對數據的處理是數據分析師或數據工程師所要做的工作，產品周報其實可以簡單的對本周的工作進行總結即可，為何還要寫作一份基于數據維度的統計周報呢？
招聘網站上關于產品經理的崗位要求，其中涉及到“數據”這一塊的要求則是：“具備較強的數據分析能力”“研究和分析日常產品效果數據、用戶反饋、跟進產品的體驗完善，不斷優化產品”……
可見，數據思維是一個產品人必須要掌握的技能。
產品經理每周在固定時間對上周數據進行匯總和統計，主要的原因包含以下幾個方面：
- 總結上周的產品數據相關情況，了解產品優化、迭代后的效果
- 通過周報數據的分析，獲得了產品功能受歡迎程度、投入產出比等效果的反饋，方便進行復盤、分析
- 基于對數據的分析和洞察，找到優化點并形成下一步的迭代方案或處理機制
- 從數據中發現機會
- 其他的目標（例如：對投入產出比的計算、ab測試的短期驗證、埋點數據的統計和分析、匯總數據上傳至企業戰略層做產品路線的修正優化等）
通過數據化的分析，產品有了數據的量化印證，可以精確的進行迭代和優化，在實踐過程中也可提升產品經理對數據的處理能力、洞察能力。寫好一份周報，這本身是產品修煉的基本功之一。
01 策略：基本要求
什么是一份好的周報呢？好的周報一定是有標準和原則的。根據筆者參與過寫作的周報，通過對實踐過程的進一步的提煉和優化，得出以下的幾個規則：
1. 周報必須是真實客觀的
什么是真實客觀？為什么要真實客觀？可以說，真實客觀是周報原則里最基本的要素。
所謂真實客觀，就是數據不弄虛作假、有缺漏、不確定，要反應真實的用戶使用產品的情況。
產品周報將應用于產品或業務的決策。如果這點做的不好，我想應該可以面壁思過了。
2. 周報的數據是要量化的
什么是量化的？“道生一，一生二，三生萬物”。萬物是多少的數量呢？無窮無盡，這里沒有一個數字能指代。但產品周報的數據需要量化，量化本身是統計的尺度。在文字描述中我們用的較多的“大約”“可能”等模糊詞匯，在周報中便要避免使用。
數據上的模棱兩可，看不到實際的最真實的效果，讓產品的決策變得復雜，甚至是難以說服自己和領導層相信，這個數據為什么能夠支撐起企業百萬、千萬或更大成本或用戶量的決策依據？
3. 周報的數據統計是基于目標、詳略得當的
不同的企業由于所在階段、使用習慣等，有些企業習慣使用BI作為數據統計的方式，而有些企業則通過技術或第三方平臺進行數據統計，但總體而言，產品的歷史需求是不斷累積的，時間越久，歷史所累積的數據會越多。
數據是金礦，因此要全方位的對所做過的產品需求的數據進行統計。在周報這里并不成立。”亂花漸欲迷人眼“，數據統計越多，會造成決策的分析成本會越大。
什么是“詳略得當”的統計呢？詳略得當的含義，就是不需要進行全部的統計。只需要針對產品核心的業務目標進行的數據統計，有相關的產品業務線交叉，這部分的數據也應統計。臨時類數據（例如埋點，ab測試，某個運營活動）、效果類數據（轉化率、引流效果、用戶量、購買率）等方面的數據，也需要進行統計。
一般而言，如果企業把較大范圍、多個業務線的數據進行統計，一般是由多個產品經理進行負責并同時輸出和匯總。期間，有一套相對契約的統計規則幫助產品人對數據處理。筆者曾經負責過的進行周報數據統計的業務線，則是同時進行統計和匯總。
4. 周報的數據應該全面的
這里指的是關鍵產品目標數據。例如：需要對電商平臺的訂單進行統計，其中的一項關鍵指標就是用戶的頁面轉化率（從產品詳情頁進入到訂單結算頁）。拿到了轉化率，可了解詳情頁帶給用戶的實際購買轉換情況，這是作為決策的依據之一。
更復雜點，還要從用戶進入訂單頁到結算完成的用戶事件之間轉化率進行統計。這樣，如果要提升購買的轉化率，則分別從商品詳情頁進入訂單頁、訂單頁到購買完成的轉化率入手，通過數據指標進行分析，產品根據分析的結論，后續對產品進行了下一步優化。
以上4點原則是寫周報的一些基本要求。從實踐角度而言，由于涉及到數據的精準量化統計，極易出現各類的統計問題。在闡述如何寫好一份數據周報前，我們應該認識一些常見的錯誤。知道什么是錯誤的，可以更好的讓我們避免寫周報過程中的一些雷區。
02 誤區：容易發生的錯誤原因
我把寫周報過程中容易發生的錯誤原因，劃分為了三個方面：工具性統計錯誤、方法性統計錯誤、人性統計錯誤。
1. 工具性統計錯誤
例如：埋點錯誤造成的數據統計錯誤。產品安排技術進行埋點時，錯誤的把埋點的頁面區域位置上升了一層，導致實際的用戶行為數據比真正要統計的目標數據還要大。
統計對用戶的性別構成占比。技術層面可以拿到相關的性別這是最好，如果不能獲得用戶授權，則無法體現性別。此時，統計了性別構成占比，需要增加第三個維度：未知性別。否則，把“未知性別”維度去掉，所得到的占比數據就是不精準的。
再如：在數據后臺上統計的數據中，發現某個維度的數據為空，一般用符號”\“或者”/”或者為空進行展示。產品人如果不注意這類工具性錯誤，那么就會造成統計錯誤。碰到此類情況，需要把數據反饋給技術部門進行排查，找到數據不顯示的原因，再對該批數據進行統計。
工具性統計錯誤一般是通過技術性、異常性等原因造成，遇到此類情況，首先要確認數據錯誤的原因，待數據完善后再進行匯總。否則，數據的統計就是不準確的。
2. 方法性統計錯誤
所謂方法性錯誤，即產品經理使用了不正確的方法對數據進行統計和處理。
例如：對數據定義的錯誤理解，造成的統計錯誤。比如：當統計用戶的平臺登錄數時，要確定這個數字是點擊了登錄按鈕的PV、UV，還是點擊登錄并成功登錄的人數。對定義的錯誤理解，統計到的數據自然是不正確的。
再如：還是針對上文提到的案例。用戶從產品詳情頁進入訂單頁付款購買完成。此時需要統計訂單轉化率。如果產品經理把轉化率的計算公式定義為：
訂單轉化率 = 用戶進入詳情頁的uv / 用戶進入訂單頁的uv
那么，這就是錯誤的轉化率統計方法。
又或者：產品經理需要對海量數據進行統計時，采用數據透視表的功能。統計某個維度的數據后，沒有清空篩選條件，再對下一批不同類的數據進行統計，就會出現多重篩選的錯誤。
再如：對不同維度的數據需要進行匯總在同一個列表上對比展示，其中涉及到部分的數據動態計算處理。那么，直接復制粘貼的方式，獲得的數據實際上是有誤的（計算公式的原因）。對數據處理的方法有一定的技巧，如果不能注意，那么就容易造成了統計錯誤的情況了。
3. 人性的統計錯誤
在《歡樂頌》電視劇里，劉濤飾演的安迪作為一家企業財務負責人，針對其他的企業進行一項收購案中，部門下的同事對其中某個數據統計時出現了重大錯誤，如果按照該數據方案執行，會讓讓財務并購案的成本增加了10倍。這種數據的統計的原因，就涉及到了“粗心”的范疇。
數據統計不全面、計算錯誤等方面的問題，可以認為是人性方面的原因。從結果維度看，這本書也是能力上的一種體現。因此，涉及到這方面的問題的產品人，更需要進行刻意練習。
03 行動指南：如何避免問題？
以上所列舉的周報的數據統計中常見的一些問題。這些問題應該怎么避免呢？從所統計數據的定義、方法、習慣和事后檢查等方面，可以有效的避免這些問題的產生。
一般在統計周報的時候我們會使用已有統計的方式，在統計完成之后似乎是萬事大吉了。這是數據的獲取和展示階段，還有一個重要環節，就是檢查數據。檢查即是為了修正、檢查和完善數據。
如何檢查數據呢？筆者從查看數據—了解數據—質疑數據-判斷數據的角度去給出一些建議。
- 查看數據：對展示的數據進行整體的觀察。
- 了解數據：對觀察到的數據進行了解其前后文、定義和起伏波動等量化和流程性指標。
- 提出質疑：對所了解的數據進行質疑。例如：上周的轉化率波動異常，其環比值有較大提升。我們需要對該數據進行質疑：“數據為什么會突然間上升？會不會是統計錯誤？可能是哪些因素導致的？這個狀況是不是其他地方也有？用戶行為反應了什么情況？..”通過自我提問和質疑數據是否統計準確的方式，獲得對數據的根本判斷。
- 判斷數據：針對數據完成其真實性、前后文等進行的判斷。需要對數據進行流程化的判斷和思考，從而為后續的洞察周報的數據做好準備。
完成了基本對周報數據的4個基本動作后，就需要對數據進行洞察。洞察是為了幫助產品經理更好的使用數據進行決策、分析和制定下一步的產品優化方案。
洞察數據的維度可包含以下幾個方面：
- 理解指標的意義及走勢情況：包含對比、環比、升降、轉化率、占比等方面。
- 從數據前后文發掘數據在整體流程上的情況：如數據所在位置和流程、 數據所在的盈利鏈條、數據所承載的目標和作用
- 理解和洞察。例如：我們對數據從業務目標、所代表的背后含義、反應了用戶的行為/動作/趨勢/喜好度等方面入手。
洞察數據后，了解其成因和所代表的用戶行為等方面，就可以為后續的產品優化、產品決策做好準備。
最后
以上是從數據的洞察方面進行了總結和概括。筆者認為，產品經理寫好了一份數據后并不代表周報已經完成和結束了，而是讓我們從數據思維角度，去做下一步產品優化的開始。
只有保存對數據的敏銳度、提升從數據中捕捉需求、了解反饋、洞察未來的能力，才能成為一個不斷升級打怪產品人的必經之路，是為后續高階的產品之路做好鋪墊。從周報見方法、見自我之性格、見習慣，這更是自省反思及提升的實踐之路。
本文由 @阿藝師傅 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
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