一个优秀的产品经理该如何做好数据分析？

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1、一个优秀的产品经理该如何做好数据分析?这M年，随着人数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触Y人量的用户数据，但是却一直闲扰于如何做好数据分析工作。那么产品经理该如何搭建0己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析冇哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和人家分享一下这些问题。数据分析体系：道、术、器“道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。“术”是指正确的方法论。现

2、在新兴的“GrowthHacker”（增长黑客）概念，从AARRR框架（荻取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。“器”则是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能帮助产兄经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节竹产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。数据分析有什么价值？怎样驱动用户增长？产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。当我们上线了一个新的产品（product）或者功能时，需要对其进行数

3、据监控和衡景（measure）。然后从监控屮采集到产品的用户行为数据（data）,并对这些数据进行分析和总结（learn）。最后从分析屮得出结论和观点（idea）。如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。在“产品——数据——结论”的不断循环屮，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。产品经理做好数据分析，有哪些实用的方法？@方法1:流量分析分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有UTM代码追踪，分析新用户的广告来

4、源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。实时监测产品的访何走势，尤其要关心流量异常值。举个例子，某互联网金融平台因为一个产品BUG导致用户疯狂抢购造成的流景峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速卜线该产品修复BUG,避免了损失扩大。，方法2:转化分析广义上所奋的商业网站都是电商网站；因为都需要用户转化、需要用户变现。在我们的产品里而宥很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。影响转化率的因索很多，我们总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且

5、量化分配我们的投放资源，町以杳效提71•总体的转化率。方法3:留存分析留存，顾名思义是指用户首次t方问你的网站/APP后多少天后冋访。留存是产品增长的核心，用户只冇留下來，你的产品才能不断增长。一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么用户就慢慢流失了。从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高；于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。硅谷流行的MagicNumber（魔法数字）也是留存分析的一部分，比如Facebook

6、发现”在第一周里加10个好友“的新用户留存度非常高。作为产品经理，我们也需要通过数据分析來不断探索我们产品里面的魔法数字，不断提高用户留存度和活跃度。^方法4:可视化分析用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行对视化，以热图的形式呈现。借助热图，产品经理讨以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布W是否合理。千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型兮的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨人的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群

7、，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。之前我们做过一次分析，网站的总体注册转化率是6%;但是使用Chrome浏览器的新用户注册转化率高达12%,使用旧浏览器的新用户注册转化率才1%。这样一分的话，问题就很明显了，极冇可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。做好数据分析，不是一•朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代巾不断实践。