產品經理的核心工作流程，主要分為這樣幾步：①需求分析 ②可行性分析 ③產品策劃 ④產品設計 ⑤項目管理 ⑥數據分析 ⑦版本迭代。

產品對于數據，就像飛機對于儀表盤一樣，沒有儀表盤的飛機，是盲飛，沒有數據的產品，是抓瞎。數據分析，對產品經理來說，太重要了。

01.數據分析

數據分析，就是將產品相關的數據進行收集、整理，然后通過數據分析的方法，總結出模型和規律，以指導決策。

做為產品經理，通過數據分析，可以獲知產品的運營情況，版本迭代的效果，數據還能指導運營策劃活動、做用戶分群、差異化營銷等。

數據分析，將決策模式由拍腦袋變為有據可循。

02.搭建數據體系

在做數據分析之前，要先弄清楚做數據分析的目的，即通過數據分析，得出什么結論，而要得出這個結論，必須有哪幾個指標支撐。

這就需要提前搭建數據指標體系，搭建數據指標體系，有以下幾種方法：

• 海盜指標法

海盜指標法從用戶的角度，分成5個階段，每個階段都有核心指標。

1）獲取用戶。 通過各種手段，讓更多人接觸到產品，就是我們常說的拉新，其核心指標有訪問量、注冊量、認證量、CAC等。

2）提高活躍度。 用戶觸達到產品后，如何對其進行激活，并讓用戶持續活躍。每個產品都有一個核心價值，讓用戶接觸到核心價值才能發揮產品的作用，讓用戶受益。常見的指標如充值轉化率、消費轉化率、DAU、MAU等。

3）提高留存率。 留存率是衡量產品價值最重要的指標之一，只有留得下用戶，才能持續獲得收益，提高用戶生命周期價值。Facebook針對游戲行業提出了一個40-20-10法則，即如果你想讓游戲的DAU超過100萬，那么新用戶次日留存率應該大于40%，7日留存率大于20%，30日留存率大于10%。

4）獲取營收。 只有用戶愿意付費并持續使用產品才能獲得營收，獲得營收才能讓產品持續發展，如果不能形成這個商業閉環，產品無法持續，其核心指標有CLV(客戶生命周期價值)、ROI(投資回報率)、ARPU(每用戶平均收入)。

5）自傳播。 好的產品會自傳播，常見指標有K值(傳熱系數)、NPS(凈推薦值)，K值大于某個值，就會形成裂變，病毒式傳播。

• 北極星指標法

北極星指標也叫唯一重要指標，之所以叫北極星指標，是因為這個指標一旦確定，就像北極星一樣高高閃耀在空中，指引著公司全員朝著同一個方向前行。

例如：讓你消磨時間的產品，北極星指標肯定是用戶花了多少時間在你的產品上；讓用戶提升效率的產品，北極星指標是使用量或者付費；讓用戶完成交易的產品是交易總額。

制定北極星指標，需要先確定企業的商業價值和產品的用戶價值，在明確這2個價值以后，再篩選出幾個核心的指標，最后通過內部討論確定北極星指標。

• OSM

什么是OSM？

O代表業務目標（Object）。需要我們思考或回答，我們的業務、產品、甚至是其中一個小功能存在的目的是什么、能夠解決用戶什么問題、滿足用戶什么需求？

如果你是公司的負責人，想一想公司的核心目標是什么，可能是今年的營收、利潤額等。如果你是產品部門的負責人，那你需要思考未來幾年的產品方向、規劃、路線圖等。

S代表業務策略（Strategy）。是指清楚業務目標后，為了達成上述目標，我們應該采取的業務策略。

M代表的是度量（Measure）。用于衡量我們的策略是否有效，反應目標的達成情況。業務度量涉及到以下兩個概念：

一是KPI，用來衡量策略的有效性；

一個是Target，是預先給出的值，用來判斷是否達到預期。

03.數據采集

在搭建好數據指標體系以后，就圍繞這個體系來采集數據。

數據采集，最重要的是要定義清楚需要采集的指標項——把語文變成數學。例如：某APP，給運營部門目標：提升沉睡用戶付費激活率，至少提高一倍。

這個目標是個『語文』，要將其轉換成『數學』：

在定義了指標項以后，開始采集數據。

產品有兩種數據，一種是過程數據（又叫行為數據），一種是結果數據（又叫業務數據），行為數據在開發過程中會被舍棄，而行為數據又非常重要，可以用于分析用戶流失原因等，數據埋點是記錄過程數據的解決方案。

埋點是對特定事件進行上報和記錄。數據埋點，可以通過5W2H去收集數據。

1）What：采集什么事件？常見如曝光、點擊、啟動、退出、報錯。

2）Who：是哪個用戶在操作？識別用戶可以通過用戶ID、設備ID等，準確識別用戶是數據準確的前提，識別用戶后可以做用戶全流程分析、留存分析等。

3）When：事件發生在什么時間？

4）Where：事件發生在哪里？比如省份、經緯度、IP地址等。

5）How：觸發事件時，用戶的環境怎樣？包括硬件環境和軟件環境，硬件環境如設備、唯一編碼，軟件環境如操作系統、產品版本號。

例：一個標準的埋點事件

有些屬性是所有事件都需要記錄的，這種屬性叫通用屬性，如：

數據采集后，僅僅還是原材料，需要對原材料加工后，才能形成有用的信息，再結合決策者的知識，做出有效的判斷和下一步行動。

04. 常見分析模型

1）用戶分析

用戶分析，主要有幾個核心指標：新增用戶、活躍用戶、啟動次數。用戶分析，主要是看趨勢，支持按時間/版本篩選查詢。以友盟為例：

還有個常用的模型是用戶分群，用戶分群是將用戶信息標簽化，用戶分群又分為普通分群和預測分群。

普通分群是用用戶的普通屬性進行分群，以執行差異化的產品策略和營銷策略。預測分群是根據用戶當前的屬性及行為進行預測。例如投資用戶可以分為保守型、穩健型、激進型，然后根據預測可以給用戶推薦不同風險的投資產品。

2）留存分析

留存分析是分析用戶的參與情況和活躍程度，是衡量產品對用戶是否產生價值最重要的方法。通過留存分析，還可以掌握用戶生命周期長度，定位產品可改善的地方。

留存分析常見指標有新用戶留存和活躍用戶留存，以友盟為例：

3）渠道分析

按渠道統計新增用戶/活躍用戶/啟動次數，可以對比各渠道的質量。以友盟為例：

4）漏斗分析

漏斗分析是反應用戶行為從起點到終點各階段的轉化情況，主要價值在于監控轉化情況，還可以通過多維度切分，分析不同用戶群體的漏斗轉化情況。常見的應用場景如：電商普通會員、黃金會員、鉆石會員支付轉化率。

05. 數據分析工具

1）SQL

SQL是產品經理必備的數據分析工具，SQL語言也很簡單，掌握基礎的查詢語句，就可以獲得很多數據，推薦閱讀《MySQL必知必會》。

2）Tableau

強烈推薦產品經理去學一下Tableau，簡直是產品經理做數據分析的利器。通過SQL+Tableau，可以做出很多數據可視化報表，對數據監控、數據統計分析，有很大幫助，以下是用Tableau做的實時數據看板：

06. 寫在最后

產品存在的目的在于為用戶提供價值、為企業提供收益，那如何衡量產品是否提供了價值呢？答案就是數據分析，通過數據分析，可以讓產品經理及時獲知產品的運營情況。

數據對于產品，就像體溫對于人體、飛行速度對于飛機，是檢查產品是否健康的指標，當產品出現異常時，用戶數據、留存數據、業務數據都會出現異常，產品經理可以通過數據監控，及時調整策略，做版本迭代。

好的產品經理，應該是全棧的。具備數據分析能力，能通過數據驅動產品，能極大的增強自己團隊和領導的信任度。

數據分析意義在于通過數據總結模型和規律，指導決策，做到事半功倍。

數據分析首先要搭建指標體系，搭建指標體系有幾種方法：海盜指標法、北極星指標法、OSM模型。

然后是采集數據，采集數據首先要定義指標項，然后通過埋點獲取行為數據，行為數據+業務數據能全面反應產品運營情況。

產品經理常用的數據模型有用戶分析、留存分析、分布(渠道)分析、漏斗分析，掌握分析模型，可以更快速的定位問題。

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