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可打賞，可做數據產品諮詢和培訓，可推薦工作。

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二、 分析類產品：

1. 定義和能力模型：

首先說定義：什麼是分析類產品。

可以挖掘數據背後的價值，並通過數據的展示，為使用者提供幫助，即數據產品。

一個數據產品經理的能力模型如下：

• 數據分析的能力；
• 商業模型的理解能力；
• 需求分析和調研的能力；
• 數據展現的能力，即可視化的能力；

2. 數據分析的能力：

在我年輕的時候，在團隊中處於打頭陣的狀態，基本上老大有什麼新的產品了，會先派我去做。等我做的把坑趟的差不多了，就交給別人，換下一個產品，所以我真是做過很多產品和頁面。後來總結出做分析產品的一個套路來，如下：

首先講一個數據分析框架，這基本上被我適用於公司很多業務上：

這是一個數據分析師的經典的分析過程。首先，為這個部門收集一些信息，幫助制定關鍵指標，其次，監測指標完成的好壞，並發現問題，然後，分析影響KPI完成的原因。最後，給出解決方案。

數據產品經理要做的是什麼呢？就是把這個框架中的每個過程總結出來，梳理清楚，每一步，都需要哪些數據、哪些指標，怎麼展示，用圖還是用表，用什麼圖。然後，再綜合開發資源、上線時間等，最終決定產品是什麼樣。

我以淘寶給賣家做的一個產品為例，來講解這個過程：這是一個給管理團隊和運營團隊看的日報:

• 首先，日常監測：他們選的是訪客數、瀏覽量、實付金額、支付轉化率、客單價、退款金額、服務態度評分七個指標；

我們給每個部門做產品時，都需要首先制定核心指標。有很多時候，業務部門自己會提需求，但業務部門只能想到最直接的，很可能他們部門很嚴重的問題，會漏掉。

從部門價值上來考慮：

• 資本方給公司的要求是什麼？
• 哪些指標影響了估值？
• 你目前在分析的這個部門，可以承擔哪些影響估值的指標？
• 哪些其他指標可以為這個指標服務？

從用戶行為來考慮：

• 用戶如何來到這個頁面/這個流程？
• 他都進行了哪些操作
• 都經過了哪些步驟
• 從哪個環節流失？
• 整體流程上，用戶最關心什麼？他的時間？更好的服務？更多的選擇？

當然，還有很多維度可以考慮。

這樣分析下來，該部門的核心指標就找到了。

對於部門來說，核心指標是比較好找的，可以跟部門老大合計，看他側重哪方面即可。

對於為管理層做決策來說，就相對難了一些，在國內現在的形勢下，可以多了解資本市場的分析邏輯，多了解管理層的現在的關注重點。

因為即使管理人員，做企業時，也是摸著石頭過河，也在不斷的學習，可能這個階段學習的是一種商業理論，在另一個階段學習的是另一種商業理論。所以相關的商業理論要了解，才能給抽象成報表、甚至分析頁面。我為此曾經學過很多，balabala的。

• 發現問題：達成情況、情況好壞；同比、環比、定基比；

繼續看這個頁面，數據分析方式怎麼用到頁面設計中。

同比：較上周同期；

環比：較前一日；

定基比：將行業中所有的賣家分層，用和該店類似的賣家的核心數據，來做對比，從而知道自己的優缺點。

定基比中，我見過最好的，是淘寶的產品。我當時在代運營公司，確實賣家就想知道，哪些跟自己差不多的，比自己好一些的賣家，他們的一些核心數據是什麼樣的，我的數據到底改善空間有多大。

當然作為平台，可以做的更好一點：比如，我們同省市的賣家，大概的數據是多少。像我們去山東談酒類企業，他們其實就很關注其他山東的酒在網上的受認可程度。太大的品牌，給他們的借鑒意義畢竟小。

當指標和分析方式都比較多的時候，用戶看到頁面，就會看到很多數據，但是不知道看什麼。這時候就要用一些可視化的方式，突出重點。比如，用紅色嘆號，將下降較多的指標標出來。

• 分析原因：在產品設計中，通常要把影響指標達成的原因，也列在這個頁面上，以供使用者參考。當然影響因素會很多，所以產品經理首先要收集齊全影響因素，然後再把關鍵的、核心的因素挑出來。

比如某個地區的月初退貨率忽然增長，就要收集原因，可能如下：

*管理：

** 當地銷售人員刷單，為了達成上月業務目標，月初退貨；

** 部門人員，有的比較能幹，有的比較弱，導致了整體數據的達成不好；

* 商品：新上的商品質量不過關；

* 促銷：郵費政策、價格政策的變動；

* 外部原因：

* 京東做了一場大促，把價格給打下來了；

* 忽然爆發了商品的替代品，原有的優勢品類衰退；

* 天氣原因：當地下了一場大雨，導致送貨速度降低，顧客不滿意；

* 廣告投放合作方臨時變化（可能）

這些原因，哪些可以量化呢？哪些發生的幾率比較大，而現在並沒有這樣的數據可用查看？這些原因，在產品設計中，就可以做成數據下鑽的報表，以方便了解詳情；

如上圖所示，拿紅圈圈起來的，就是原因分析這一步在頁面上的展示。當你看到一款商品數據有問題時，既可以進入商品溫度計，查看商品的每個環節（標題、商品頁面設計等）到哪哪裡有問題，還可用進入單品分析，查看流量來源等；

• 解決方案：

一般來說，我們建議數據產品經理做到原因分析這一層，就足夠了。因為解決方案沒有一定之規，不僅跟公司戰略有關，還和業務團隊的leader喜好，部門的發展情況有關。如果沒有一定的高度，可能做出來的並不是很好用，並且所以一般不建議產品經理直接做到解決方案這一步；

但是，如果能夠做到，那麼你整個的產品的質量和可用性，都會有較大提升。能夠做到解決方案，說明你真的明白你的數據的價值是什麼，用來解決什麼。

解決方案分以下幾類，

• 直接營銷：在會員系統中，在不同的分析頁面，配上不同的營銷方式。點擊可以對相應的用戶進行營銷；
• 管控：通過管理制度解決，比如，建立末位淘汰制，將打包能力差的人員淘汰，替換成打包能力強的人員，就可以提升打包時間，這樣解決方案就是多一張監督打包人員的表；
• 預測：以現在這樣的速度，預測未來會發生什麼，需要做什麼補救。這是我當初給倉儲提的一個方案。具體忘了。

另外還有一些，是數據出來後，數據產品經理可以去推動的。

• 通過招聘解決：有一些問題，大家都看得到，為什麼沒有解決，很大程度是因為沒有能做這些事情的人；
• 通過系統來解決：
• 將一些人工頻繁操作的，做成系統，可以提升效能，節約成本；
• 用更智能的系統，替代掉原有的人工的模式；比如，首頁的轉化率比較低，試著將一些坑位變成千人千面，看是否能增加轉化率；
• 通過戰略來解決：比如，原有的模式是以采定銷，採購人員認為什麼好賣，就進什麼貨，這樣的好處是可以壓低進貨價，壞處是積壓庫存；如果將整個商業模式改成以銷定采，則可以根據市場需求，來確定進貨量的多少，從而達到降低庫存的目的；
• 提出解決方案，有一個非常重要的前提，就是找到解決方案的負責部門：

作為內部的分析產品，我們建議以部門為一個單位目標用戶群體，比如：市場部、倉儲部、客服部、運營部；畢竟，公司把一塊業務流程讓一個部門負責，本身一般意味著這塊流程的獨立性，並且說明有人為這塊流程負責；

要點一：有人負責，這很重要。我們曾經分析過庫存問題，當時已經很嚴重了，但是公司沒有部門對此負責時，推動非常難。

要點二：有一些指標，大家都知道是核心指標，但是沒有人負責，也許是因為有更重要的事，也許是因為沒有想好如何將該目標拆解下去，分給哪個部門。

如果是前者，就要再找一些數據來，證明是否是核心指標，比如後來我們拿到了京東和聚美的庫存周轉率，這些數據都和酒仙網有鮮明的對比；

如果是後者，就要看拆分的維度。比如庫存問題，是拆給運營部門，還是拆給採購部門，解決的方案是完全不同的。

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