產品經理如何培養數據分析能力

1、產品經理工作過程中應用到的數據分析場景

數據分析貫穿整個產品工作過程中，在產品的日常工作中，用到數據分析的場景非常多，產品經理的工作一般都是從需求開始，先進行需求分析，然後進行產品設計，設計完成後，由研發團隊開發測試，測試完成後產品就可以上線了，產品上線以後產品經理需要基於用戶反饋及商業目標進行新一輪的產品設計，如此循環往複，才能打造一款成功的產品。

需求分析階段：需求來源於兩部分，一個是內部，一個是外部。內部比如產品經理自己提出的需求，外部有用戶提出的需求，老闆提出的戰略目標，運營基於運營需求提出的需求，技術從實施的角度提出的需求...

針對用戶層面的需求，需要用數據進行去偽存真，因為產品經理無法接觸大量用戶，即使進行用戶訪談，訪談的也只是少部分用戶，這少部分用戶的想法無法代表大多數用戶，所以一般會有調查問捲來定量的驗證訪談得來的需求靠不靠譜。

針對高層需求：常常有小夥伴問，如何反駁領導提出的需求。我說你先別想著反駁，高層提出的需求一般都是從戰略角度提出的，站的高度比較高，你想明白領導需求背後的意圖，然後從數據入手，看現有的數據是否支持老闆的想法，然後再提出合理化的建議。

產品設計階段

設計前：產品設計的目標是什麼，一個好的目標需要行之有效的量化標準。比如通過漏斗模型分析購買流程，發現用戶在輸入交易密碼的界面流失嚴重，這個時候你的目標就是把他的流失率降低多少。

設計中：數據分析幫你梳理思路。由於每個產品經理個人經驗和思維方式不同，所以不同人面對同一個問題，解決方案也會有很大不同，到底哪個方案更合適，這個時候就需要數據幫忙提供參考意見。買過電影票的人都知道，下單以後長時間不支付，訂單會失效，這個不僅促進用戶下單，同時也能釋放庫存，但是這個時間設置多少合適呢？這個時候你可以把之前用戶支付時間都拉出來，看一下95%的用戶都在什麼時間內完成支付的，這個時間就可以作為釋放庫存的時間。

A/B test：當產品有重大功能上線，且這個上線的功能可能對大部分用戶產生較大影響的時候，我們可以通過A/B test的方式來驗證需求，抽出50%的用戶採用A方案，50%的用戶採用B方案，很多時候你身邊的朋友說：「為什麼微信這個功能我沒有？」的時候，就是微信在用A/B test的形式驗證新功能。

設計後：產品到底做的好不好，不能王婆賣瓜，自賣自誇，好不好需要用數據說話，對比上線前後的數據指標，看有沒有達到預期目標，如果沒有達到預期目標，那原因是什麼？分析出原因，然後在新一輪的產品迭代中把這個問題給解決掉。

如果達成目標，可以吸取成功的經驗，增強團隊凝聚力和成就感，利於以後的團隊工作。

2、如何培養數據分析能力

相信大家都聽過10000小時定律，要想成為某個領域的專家，需要10000小時的努力，如果大家想成為數據分析領域的專家不要幻想著讀幾本書，看幾篇文章就能一步登天，想培養數據分析能力，唯一不斷練習，才是王道。

每個人的生活，教育環境、工作環境都不一樣，所以每個人都要挖掘適合自己的學習方法，數據分析的能力最重要的一點就是要培養面對數據的智慧，培養面對數據的敏感度，這裡僅提供一個方法論供大家參考：

好奇心和求知慾。好奇心和求知慾是驅動一個人不斷前進的強大動力，我們一定要有寬廣的胸懷，敢於打破常規和局限。深入思考事物的本質規律，為我所用，而好奇心和求知慾源於對生活的高度熱愛，所以數據分析達人得學會熱愛生活，享受生活，並從平凡的生活中找到他人所無法探尋的寶藏。

良好的數據敏感性，有助於得到數據之間的因果關係，前幾天和一個同事中午去吃麻辣燙，他覺得這家面的翻台率還可以，於是回去的路上就開始算了起來：

假設一碗麻辣燙平均20元，工具和材料成本10元，毛利凈賺10元，以一天銷量300碗為例，日毛利：3000元

人工成本：收銀員1人，廚師4人，服務員3人，以每個人5000元/月算，人工成本=40000元

月租金：因為地段人流量還可以，月租金2萬算

則這家麻辣燙每個月凈賺=3000*3-40000-20000=3萬元

頓時我覺得他蠻有數據分析意識的，在我心中的形象頓時高達起來，怎麼樣，會數據分析還可以在生活中裝逼的。

核心基礎概念的掌握：

核心基礎概念：PV、UV、跳出率、轉化率、訪問數、點擊數...

基本統計原理：cookie、訪問請求、日誌...

這些概念的學習我之前在一次課程給大家分享過，想要的小夥伴可以加微信yw5201a1索要。

這些基礎概念和原理的掌握，非常有利於提高我們的數據分析能力，當我們面對具體業務場景的時候，就能提出客觀的數據分析指標。

這裡給大家推薦一些數據學習網站和書籍：

網站分析在中國：網站分析在中國,互聯網營銷,數字營銷,互聯網數據,互聯網數據分析

藍鯨的網站分析筆記：藍鯨的網站分析筆記 - 記錄網站分析實踐,分享Google Analytics應用與技巧

網上上講的數據分析內容深入淺出，適合新手學習。

推薦書籍：

1、《精通Web Analytics 2.0—用戶中心科學與在線統計藝術》

2、《流量的秘密》

這是兩本入門數據分析書籍，再加上對數據分析指標的學習，相信大家對數據分析會有一個入門級的了解。

實戰：當我們受到好奇心和求知慾的驅使，當我們了解數據分析的基礎知識，那我們該如何應用到我們的實際工作中呢？首先還是我們第一部分提到的，需要學會數據驅動產品設計的方法，通過不斷的重複練習，我們即能培養良好的數據感覺，又能促進產品業務的開展。

其次我們需要對我們的業務邏輯做到足夠的了解，每一次系統和系統之間的數據交互做到瞭然於心，當我們要評估某個方案或者功能是否可行，即能從底層業務邏輯出發，又能提取關鍵數據進行分析，所以我們要時刻重視數據，對數據做到足夠的敏感。

要做到時刻關注數據、活用數據，對於數據務必每天都寄予足夠的重視，這樣當核心數據出現異常時，我們即能第一時間進行排查，也能積累很多數據分析經驗，從而幫助業務更好的發展。

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