產品經理要掌握的數據知識

前言：

“數據”這個詞，是產品經理永遠繞不過的話題，但從我多年面試經驗看，很多2-3歲的產品經理對數據的理解仍是模糊無章法的，鑒于本人也有著2年的數據產品經驗，特整理成文，給產品新人普及一下基本的數據知識。

1、基本概念

什么是“移動App的數據分析”？為什么要進行“移動App的數據分析”？

簡單來說，通過在App中進行埋點采集，或讀取App存儲在數據庫中的業務數據，以一定目的，將數據進行“篩選、清洗、加工、解析”，產出對產品設計、運營計劃有幫助的結論的過程，就是“數據分析”的過程。持續的數據分析可監控產品的運營狀態、提升推廣效果、發現產品問題、優化產品體驗。

2、基本術語

這里舉幾個我常遇到的術語，便于同開發和運營進行溝通。

埋點：一般意義上的埋點，是利用如友盟、Talkingdata等第三方公司的SDK，通過在App中嵌入一段SDK代碼，設定觸發條件，當滿足條件時，SDK會記錄日志，并將日志發送到第三方服務器進行解析，并可視化地呈現給我們。這一過程就叫埋點。

埋點方式也分“簡單埋點”和“自定義埋點”，所謂“簡單埋點”就是直接拿到第三方key，寫到App代碼的配置文件中即可。而“自定義埋點”則對應一種叫“自定義事件”的功能，一般第三方統計工具都支持，我們可通過設置“自定義事件”查看App特定的操作行為數據，如點擊按鈕次數、打開指定頁面次數等，通常創建“自定義事件”都需要產品經理告知開發App的哪些條件下需要觸發“自定義事件”，以及觸發時要如何通過不同參數區分不同的點擊行為。

如同樣是點擊按鈕事件，可通過設置參數“Action”，來區分Action=Yes和Action=No這兩個按鈕分別點擊的次數。整個埋點流程如下圖所示：

維度：維度就是指我們平時看事物的角度，也可理解成分析一個數據能從哪些方面去分析，這些“角度”都是有值且可被枚舉的。比如我們注冊用戶數有10萬，那可分析的維度有：用戶所在省份、用戶性別、用戶角色、用戶來源等。不同維度來觀察數據，可以得出不同結論，能否拓展觀察維度，也是評估數據分析能力的一個關鍵。

度量：度量和維度相輔相成，是指可量化的數值，用于考察不同維度觀察的效果，也可理解成“數據指標”。觀察度量值可總體查看，如App總用戶數，也可配合“維度”分層查看，如不同省份的注冊用戶數、活躍用戶數，不同來源的App啟動次數、平均日使用時長等。

渠道：指App的不同安裝來源，如通過第三方應用市場安裝，通過廣告點擊安裝，通過地推二維碼掃碼安裝，通過官網下載安裝等。互聯網公司的商務工作一般就是拓展渠道，觀察不同渠道帶來的數據表現，不斷優化渠道質量。

3、基本指標

注：以下所說的指標，均以移動App常見的核心指標為主，不涉及業務相關指標。目的是希望產品經理在談起某個數據時，能統一認識。

新增用戶：安裝App后，首次啟動App的設備數，需要按“設備號”去重。新增用戶主要為了衡量推廣效果，以及當前產品在整個生命周期所處階段。

活躍用戶：時間段內，啟動過App的設備數，需要按“設備號”去重。活躍用戶主要為了衡量運營效果，以及產品使用情況。

啟動次數：時間段內，啟動App的次數，無需去重。啟動次數主要為了衡量推送效果，以及App的內容是否足夠吸引人。

留存率：時間段內的新增用戶，經過一段時間仍啟動App的用戶，占原新增用戶的比例。“時間段”的劃分方式有：按日、按周、按月，對應指標還可細分為“日留存率、周留存率、月留存率”。而“經過一段時間”的劃分方式有：次日、7日、14日；次周、+2周；次月、+2月等。一般一款App的次日留存率為30-40%，次月留存率為20%，已經算是不錯的成績了。

使用時長：時間段內，從啟動到結束App使用的總時長。所謂“結束App”，通常指殺掉進程，或者將App退到后臺超過30秒。一般會按“人均使用時長、次均使用時長、單次使用時長”分析，衡量產品粘性和活躍情況。

使用頻率：用戶上次啟動App的時間，與再次啟動的時間差。使用頻數分布，可觀察到App對用戶的粘性，以及運營內容的深度。

4、基本技術

數據采集技術——抓包。所謂“抓包”，一般指觀察App上傳到服務器上的數據都有哪些。通過“抓包”觀察，一方面可判斷自家App是否正確上傳了想要統計的數據，另一方面還可抓取到手機上安裝的其他App的上傳數據，用來分析競品內容更新情況。一般在Mac系統上，我習慣用Charles工具，Windows系統可以用Wireshark。當然抓到的數據如果想進行詳盡分析，需要一點基本的http協議知識和json格式知識。

數據提取技術——sql語言。sql語言一般用于從數據庫中進行數據的增刪改查，需要企業運維人員或DBA人員開啟權限才可訪問，大公司的產品經理基本沒機會用到，但如果你是小公司的高級產品經理，且和技術商議僅開啟只讀權限，還是可以嘗試使用的。

以我個人經驗，掌握sql只是基本要求，更關鍵的在于了解數據庫表結構和關聯關系，以及你提取數據的思路，sql只是工具而已。sql語言本身也和數據庫軟件相關，推薦學習mysql的sql語法，簡單易試。至于語句，只要掌握group by的維度，where的限制條件，還有join語句的表連接邏輯，基本就能應對80%的數據查詢需求，剩下的就是熟能生巧了。

數據處理技術——Excel、Python、JS。提取出來的數據，要深入分析，肯定得進行二次加工。按使用的難度高低，需要掌握工具如下：

Excel：大名鼎鼎的office工具，有著極其強大的數據處理能力。常用數據分析功能有透視表和命令行。推薦一個我喜歡的處理命令：

VLOOKUP：這是一個查找函數，給定一個查找目標，它就能從指定的查找區域中返回想要查找到的值。它的基本語法為：

VLOOKUP（查找目標，查找范圍，返回值的列數，false）

我們可在一堆數據中，根據指定條件，進行二次篩選，非常方便。當然這個函數的作用還不止如此，有興趣的同學可以深入研究一下。

此外，包括COUNTIF、IF等判斷語句，也是篩選數據非常好用的函數。

Python、JS：Python、JS其實是一種通用腳本語言，不止適用于數據分析，但由于其安裝、使用方便，函數庫豐富，特別適合有開發基礎的同學嘗試。舉個例子，mysql提取出來的數據，DBA通常會以Excel格式提供，簡單的二次處理可用Excel完成，但涉及根據業務不同，要根據Excel做數據的條件判斷計算，以及循環處理，就要借助第三方開發語言了（當然Excel自帶的VBA也很強大）。此外，如果希望以更可視化的方式查看數據，還可通過JS技術，調取第三方開發庫，如百度地圖的API，進行更豐富的呈現。比如之前我在e代駕做的車輛運行軌跡圖：

5、基本分析方法

介紹幾個常用的數據分析思路：

對比：字面上理解，就是非孤立地看數據，而是多個數據提取進行比較。根據對比方法不同，分為“橫向對比”和“縱向對比”。

橫向對比：指空間維度的對比。相當于一個指標，在不同條件下的對比，但每個條件都屬于一個層級。舉個例子，App功能的A/B測試數據對比，各個渠道的新增用戶對比，都屬于橫向對比。

縱向對比：指時間維度的對比。一般的對比方法有：同比、環比。同比一般指是指本期數據與上年同期數據對比，環比則是本期統計數據與上期比較。觀察時間軸上的數據折線圖來判斷產品運營狀態也是一種縱向對比。

拆分：分析這個詞，從字面意義上理解，就是“拆分”和“解析”，當某個維度對比后發現問題需要找原因時，就需要進一步“拆分”了。舉個例子，如果發現某日的銷售額只有昨日的50%，就需要對銷售額指標拆分為：成交用戶數 x 客單價，而成交用戶數 = 訪客數 x 轉化率。那么我們接下來就可分別針對：訪客數、轉化率、客單價，觀察今日和昨日相比的數據變化，找出原因。

降維：當維度太多時，我們不可能全部分析，這時就要篩選出有代表性的關鍵維度，去除掉那些無關數據，這就是“降維”。比如“成交用戶數 = 訪客數 x 轉化率”，當同時存在這三個指標時，其實我們只要三選二就能得出結論了。

增維：增維和降維是相對的，如果當前觀察的維度無法解釋當前問題，就需要對數據進行運算，多增加一個指標。在可視化分析領域，也可將不同類型的圖表嵌套使用，能達到增加信息展現維度，擴展分析廣度的目的，如下圖所示：（將環形圖和折線圖進行增維嵌套）。

分組：也可叫聚類，合適的分組能更好地理解業務和場景。例如用戶畫像過程，就是一個按不同維度對數據分組的過程。通過用戶畫像，可以很清晰地知道產品的用戶地區、用戶興趣、用戶年齡、用戶性別等屬性占比，產品經理可通過畫像進一步了解用戶需求。

漏斗分析：主要用于分析產品使用的關鍵路徑，通過設定一系列操作步驟，統計每一步中的操作用戶數，并將用戶數以柱狀圖縱向排列，就可形成用戶流失漏斗，我們可分析漏斗每個環節的流失率，并觀察改進環節交互體驗后，流失用戶的變化情況，以此來驗證改動效果。

AARRR模型：該模型一般用于游戲數據分析，是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，這五個單詞的縮寫，分別對應一款移動應用生命周期中的5個重要環節。AARRR本身是一個循環，使用者需觀察每個環節的數據情況，以此來分析產品是否在執行一個正循環過程。這其中的任一環節除了問題，都會導致產品數據的異常。

6、總結

以上內容，從“基本概念、基本術語、基本指標、基本技術、基本分析方法”這幾個方面，講解了產品經理應了解的基本數據知識，其實每個方面都可再深入講解，但由于篇幅有限，只能擇期再開新話題，有興趣的同學可私信溝通~

這本書是專門為產品經理所著，任何行業的產品經理都有能學習的地方。可幫助產品經理學習產品和市場知識、財務以及戰略敏感性，以及人際技能等重要的只能技能。

看到有位讀者寫道：現在大多數講產品的書，上來就是用戶體驗、行為心理學以及場景適用，而本書恰好可以幫助產品經理建立產品管理方面的更為系統化和結構化的知識。

壹

為什么產品經理需要一本工作手冊？

1. 關于產品經理工作的一些疑問

① 產品經理是設計人員嗎？

產品經理的工作包括兩個方面：一個是專注于產品開發的上游活動；一個是專注于營銷和產品生命周期管理的下游活動。不同公司里，產品經理或許只承擔其中之一個部分，而有的產品經理同時承擔兩個部分。

② 產品經理如何開展工作的？

產品經理一般在矩陣式的組織中履行職責，必須通過他人來實現自己的目標，所以產品經理需要高效的溝通和影響他人的能力。

③ 產品經理在組織中處于什么位置？

產品經理需要向工程部門、產品開發部門、生產部門報告工作，或是向營銷部門報告工作。

2. 總結：產品經理是做什么的？

產品經理的工作是監督產品線或服務線的方方面面，以創造和提供良好的顧客滿意度，同時為公司帶來長期價值。其中，他們的根本目的是提供一個產品或一組功能，且這個功能在滿足用戶需要的基礎上能夠盈利。

3. 那么，產品經理需要什么品質？

① 像企業家一樣思考

企業家會把自己看成產品的所有者，為此付出心血。為了能夠使自己企業孕育的產品在市場上獲得成功，企業家必須必備一些特質：能夠影響他人、愛冒險、有激情、專注并且了解消費者，能夠容忍失敗。有能力的產品經理也需要這樣，即使達不到企業家的那種資源，但也應該在具體工作中進行學習這種思考和決策方式。

比如說，產品經理像對待天使投資人一樣管理團隊，提出產品愿景，使團隊相信并愿意付出行動。以此，產品經理需要各種稅說服技能，而且產品經理要幫助營銷人員，要接觸客戶。

② 作為領導者的產品經理

作為領導者的產品經理的主要職責在于決策和跨部門團隊管理。在決策建議方面，產品經理需要對決策模型有一定認知。該模型的流程為：確定決策問題—搜集資料—找出可能方案—對方案評估—選擇可接受方案—實施方案—評估結果。模型如下：

在跨部門團隊中，產品經理要建立互相尊重的關系。因為產品經理并不是團隊成員的直接領導者，所以，為了能夠達到產品實現的目的，那么產品經理可以制作一張利益相關方的表格，在表格中列出要打交道的部門，以及需要從他們那兒獲得的幫助和自身所能夠提供給他的幫助。

可以用打分法評定和各利益方接觸的強度，而幫助信息最終形成與利益方之間的相互期望表。下面是產品經理在跨部門團隊工作者所涉及到的職能部門：

產品經理在職業的不同工作階段，所面臨的主要工作具有差異。隨著產品工作經歷的積累和職位的晉升，產品經理會涉及到更多的業務管理。從情報搜集到研究項目、從競爭分析到產業動態、從眼前發展到事件和趨勢的預測，都需要產品經理不斷增強自己的管理能力、增加市場知識。

2產品經理的上游創新和下游管理

1.上游產品管理：戰略新產品和創新行動

新產品開發流程可分解為產品經理的3C開發過程，即概念化、創造和商品化。概念化主要是數據采集，創造是設計和開發，商品化即推向市場。要注意開發過程中的多個決策點。比如策略篩選企業篩選和定義檢查點和評估。

① 概念化——創意的產生

產品創意的來源有很多，比如和團隊開的正式/非正式小會、來自于銷售人員的意見又或者客戶服務支持信息等。產品創意是進入產品管理的第一步，在很多公司，產品的創意很可能來自于戰略高層，但是，產品經理還是要關注產品創意的搜集搭建團隊的創意資源庫。

其次，關于創意獲取，常用的兩個研究是領先用戶研究和開放式研究。領先用戶研究是希佩爾教授首先提出，即你正在面對的苦難，肯惡搞其他用戶或行業已經有了更好地應對辦法，那么就可以進行借鑒。開放式研究由切斯布朗所創，要試圖用外部技術和資源為產品開發中的問題提供解決方案，針對某一產品招募外部科學團隊。

② 概念化——路線圖

路線圖是產品創意的核心。常見的路線圖是未來產品線/組合規劃。可以作為技術管理、戰略規劃、產品開發與發布、項目規劃或產品營銷等的工具。

路線圖是用來界定行動過程的總體方案。最終的形式包括表格、圖形、流程圖、氣泡圖和基礎文本。但是制定路線圖需要權衡技術推動和市場拉動兩個要素。

③ 概念化和創造——制定企劃方案

企劃方案是微信產品爭取投資結構的建議書，在通過評審之后，也是指導新產品開發的指導文件。在方案中要包括市場要求，和滿足這些需求的產品的可行性陳述、目標市場和機會探討以及財務狀況。

制定企劃案的內容包括四個部分：市場、用戶、行業和公司。具體組成部分如下：

④ 創造——新產品計劃

該過程主要進行團隊架構、組成和項目流程的確定。在團隊中建立基本準則，或者是團隊的統一的規范，來幫助減少摩擦、增加融合，提高效率。

⑤ 創造——業務評估

項目流程主要是計劃在不同階段內哪一個人負責那一塊內容到什么程度。產品經理可以使用工作分解結構和關鍵路徑法、甘特圖來進行項目進程管理。

在產品的研發階段，還需要注意的是產品開發的業務評估。所開展的主要業務評估包括：業務篩查、確定檢查點、進展準備情況評估。不同評估的標準不同，所參與評估的人員組成也不同。在不同公司里也可能會有差異。

⑥ 創造——產品原型測試

原型測試包括功能測試和客戶測試，原型測試在實驗室和實際使用場景測試，以確保產品安全可靠。客戶測試用來確定產品是否適宜。

⑦ 商品化——發布方案

核查清單和測試：在產品發布之前，首先思考已完成產品還存在哪些問題，最好能夠列出一份產品核查清單，以及進行市場測試。

產品發布準備文件：準備文件有四個重要部分；一是市場與產品介紹；二是重要活動圖標；三是支持產品發布的營銷戰略；四是富有控制計劃的早期指標圖。

地理和時間安排：對于產品發布戰略還需要考慮到與產品發布相配合的地理和時間，所謂“天時地利人和”，匹配的好的發布安排，才可能放大產品的特質。

發布后的評估：為了清楚知道產品在市場上的表現如何，產品發布后的一段時間內需要對產品的市場表現，比如購買量、受歡迎程度、用戶感知、投訴量等進行數據搜集，以評估產品與預期指標的差異，從而對產品進行改進或其他處理。

2.下游產品管理：持續的生命周期管理及發展

生命周期管理的范圍和內容如下圖：

為了做好產品生命周期管理，需要做好以下工作：

① 產品分類

產品分類方法有兩種：波士頓咨詢集團的分類矩陣，將產品按照市場占有率評定為“現金牛產品”、“明星產品”、“問題產品”、“瘦狗產品”；還有一種方法是據產品所在生命周期的位置進行界定：導入期、成長期、成熟期和衰退期。

不同的產品需要做不同的策略來管理，比如衰退期產品就要做好退市的準備。而現金牛產品就要加大資源投入，以保證在市場上占有滿足需要的配給。

② 評估產品績效

評估績效包括：細分市場的收益情況、分銷渠道或地理區域分布；對產品線內其他產品的互補性；市場需求的季節波動；產品的知名度和受歡迎程度；重復購買率；與預期收益的對比。

產品經理進一步研究產品的方法為：競爭矩陣分析和產品比例對比分析。

① 競爭矩陣分析

② 產品比例對比分析

這兩種方法都是比較產品與競爭產品在用戶之中的差異。比較的目的是要把這些比較信息轉化為能帶個用戶的好處，并評估增加這些好處所帶來的市場改變或是增加這些好處所造成的成本情況。

③ 產品線管理

產 品線管理涉及孕育并開發新產品、拓展現有產品線以及創建品牌資產。

④ 產品版本管理

產品版本管理包括對已有產品的重新定位；重新發布；延伸版本基礎范圍以增加用戶數量；合理的退市策略。

⑤ 品牌資產管理

品牌大使凱文·萊恩·凱勒認為，“品牌使一種產品與滿足同樣需求的產品有所區別，這些差異可以是有形的，也可以是具有象征意義的、情感的且是不可觸摸的”

品牌管理應包括：品牌印象、品牌資產、品牌定位和品牌管理，如下表：

本書還包括對營銷策略的討論，以及在全球化市場下對產品經理工作在地域下的微調思維，讀者有需要的話可以細讀，定會有所學習。而且在實際工作中，經驗可能會備受人們的重視，并且可說服性較高，所以，結構化的知識給我們的幫助是：

在面對一些問題，不知如何去做的時候，它會幫助我們從最基本的情況入手，逐步建立起來個人工作規范。其次，結構化的知識，會幫助我們形成一個處理工作的思維模式，雖然不一定適應當時的環境，但是卻免于我們像個外行一樣亂撞。最后，學習的知識的多少可能不是重點，重點是你會逐漸明白產品工作的框架和大致的任務，而在工作中的相似場景，曾經學到的知識能夠給以你啟發。

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