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数据分析:产品经理的基本功
郑毓    2016-03-11 11:06:34

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作者:郑毓

 

现在的软件开发,都讲究小而美,单点突破,快速迭代。

那么我们在快速迭代时,就要用到数据分析,通过用户使用数据来分析产品的优缺点,甚至方向的正确与否。

因此,数据分析,就是产品迭代时的眼镜和耳朵,产品经理也是通过数据分析,来说服开发做功能,说服老板投入资源。

 

数据分析使用场景列举:

1、如果某款游戏下载量高,注册率低,是否因为服务器登录问题或者注册流程繁琐,是否近期网络出现故障?

2、如果某款游戏数据一直良好,某段时间数据突然跌落;是否因为市场宣传力度减弱,是否因为用户生命周期上线,还是说其他精品的冲击?

我们必须了解的一点,是数据分析不在于数据本身,而在于分析的能力。

数据只是参照物,只是标杆,分析才是行为,通过分析数据,我们发现问题的所在,再改进它。

 

需要分析哪些数据?

  • 基础数据:下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等
  • 社交产品:用户分布、用户留存(次日、3日、7日、次月、3月)等
  • 电商:淘宝指数、网站流量、跳出率、页面访问深度等
  • 内容类:内容转化率(内容下载量/内容浏览量)、留存量
  • 工具类:功能点击量、应用商城排名
  • 其他:竞品数据(下载、激活等)


数据分析的工具:

1、第三方数据分析工具,如TalkingData、友盟,

可快速接入,节省成本,比较适合创业型公司及刚上线的产品,但是无法对关键数据在突发异样时进行跟踪。

2、自己开发的数据分析工具。

可以对每个数据进行实时跟踪,并快速做出产品的调整,需要足够的开发人员及成本,比较适合大型公司或者成熟型产品;

 

如何进行数据分析?

对于这个问题,我想作为产品的工作人员,我们还不用达到数据分析师的高度,因此也不用说要先对数据建模,再对实际分析数据,看是否与模型吻合。

但是,我们却需要要有一个产品数据分析的思路,这个思路可以这样展开:

1、我为什么分析?

即就是明白,我分析的目的是什么,是寻找付费用户下降的原因?还是注册用户减少的原因?

2、我分析想要达到什么效果?

是通过分析付费用户,找到问题,解决问题从而提升收入?

3、我该分析哪些数据才能达到这个效果?

即需要什么数据才能达到分析的目的?

4、我又该如何采集这些数据?

是直接通过第三方数据分析工具或者我们自己开发的工具就可获得?还是说要从数据库调取再交给程序猿哥哥?

5、我该如何整理这些数据?

即我们常说的数据可视化,这样可以便于我们进行分析。

6、如何分析?

即通过分析,找出问题的所在,给出你的结论。

7、怎么解决问题?

给出你的解决方案。

 

最后给出一张图,说明各个数据的意义:

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总结:

一个产品做出来的结果怎么样,数据最有说服力,比如一款APP的下载量,注册量,活跃用户量等,产品经理需要从这些数据中挖掘出实际的用户需求,进行用户粘度经营,制定目标流量等。

因此,数据分析是产品经理必备的一项硬技能。

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