曾聽到一個(gè)說法， 不寫程序的數(shù)據(jù)工程師不是好產(chǎn)品經(jīng)理。 其實(shí)對(duì)于全能的產(chǎn)品經(jīng)理而言，對(duì)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及運(yùn)營應(yīng)該是家常便飯，從最基本的競品數(shù)據(jù)收集到產(chǎn)品上線后各種數(shù)據(jù)反饋，都需要產(chǎn)品經(jīng)理由點(diǎn)至線再到面的分析。

作為一名好的產(chǎn)品經(jīng)理，不僅需要懂程序，做數(shù)據(jù)收集及清洗；并且需要懂產(chǎn)品，了解內(nèi)外部用戶需求和理解市場；還需要懂?dāng)?shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)的方式證明、證偽及發(fā)現(xiàn)問題。本期天天問精選了幾個(gè)在產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析中可能會(huì)出現(xiàn)的問題，適合0-3歲的產(chǎn)品經(jīng)理閱讀。

問題清單

1. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在整個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)過程中到底起到什么作用？
2. 產(chǎn)品在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，都要注意哪些問題？
3. 怎樣才能獲取有效的競品數(shù)據(jù)？
4. 做競品分析的時(shí)候數(shù)據(jù)不全面，怎么破？
5. 數(shù)據(jù)分析中，你認(rèn)為用戶行為分析最重要的幾個(gè)點(diǎn)是什么？
6. 用戶的線下行數(shù)據(jù)為對(duì)APP運(yùn)營有多大幫助？

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問題1： 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在整個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)過程中到底起到什么作用？@杭熹

精選回復(fù)@Nullt

對(duì)于第一點(diǎn)：

1. 指標(biāo)是業(yè)務(wù)端提出來的，但是你要定義統(tǒng)計(jì)口徑，每個(gè)指標(biāo)的計(jì)算公式及條件，最好可以評(píng)估下實(shí)現(xiàn)的難度。
2. 指標(biāo)雖然由業(yè)務(wù)端提出，但應(yīng)該去了解業(yè)務(wù)端真正的需求是什么，可能他想要的東西和他的指標(biāo)有差別，可能需要改變，可能需要增加，甚至需要引入新的數(shù)據(jù)源。

對(duì)于第二點(diǎn)：

推薦、搜索、用戶畫像 這三個(gè)各個(gè)公司都在說做，但是做明白的很少，能把了解清楚的人更少。直接點(diǎn)說不是定義的簡單，而是定義復(fù)雜了，沒幾個(gè)看的懂。所以作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該去了解實(shí)現(xiàn)的算法，比如推薦最起碼了解下協(xié)同過濾怎么工作的，搜索好歹看看pagerank，用戶畫像怎么也了解下聚類相關(guān)的問題。

而且，策略應(yīng)該由產(chǎn)品去定義，并且把握最終的效果。數(shù)據(jù)分析最終的結(jié)果可能和你設(shè)想的差很多，并不是所有的數(shù)據(jù)都會(huì)有明顯的特征，所以所謂的效果就需要深入數(shù)據(jù)，要不靠人找特征說明某項(xiàng)問題，要不靠算法的調(diào)優(yōu)。對(duì)于項(xiàng)目的進(jìn)度也是同樣的問題，了解實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度，自然知道進(jìn)度應(yīng)該如何。

說到底，想研究數(shù)據(jù)，就得花時(shí)間學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)知識(shí)，花時(shí)間了解數(shù)據(jù)挖掘的算法，并結(jié)合業(yè)務(wù)對(duì)算法做限制，做策略。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/c7cdr.html

問題2：產(chǎn)品在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，都要注意哪些問題？@Gary

精選回復(fù)@丁香花不開

一般數(shù)據(jù)分析分為四個(gè)步驟：確認(rèn)分析需求、收集所需的數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提出優(yōu)化建議、優(yōu)化改進(jìn)產(chǎn)品或運(yùn)營方案。

1. 確認(rèn)分析需求

就是定義分析的目標(biāo)和意義。需求的來源多樣，有老板的提問，運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的要求，還有產(chǎn)品自身的分析需求等。產(chǎn)品經(jīng)理要明確本次分析針對(duì)的問題是什么，分析最終需要達(dá)到何種目的，分析的范圍。

2. 收集所需的數(shù)據(jù)

現(xiàn)在可以收集數(shù)據(jù)的工具有很多，百度統(tǒng)計(jì)、友盟、微拓ASO(現(xiàn)在改名為德普優(yōu)化)等。可以根據(jù)不同的需求來選擇統(tǒng)計(jì)工具。分析的數(shù)據(jù)要盡量全面、真實(shí)、準(zhǔn)確，才便于展開分析工作。

3. 分析數(shù)據(jù)提出優(yōu)化建議

分析數(shù)據(jù)不是簡單地出個(gè)報(bào)表和趨勢圖，要從中發(fā)現(xiàn)問題，來提出優(yōu)化建議。比如，你們的APP每日下載量不低，但注冊率保持在60%，老板要求要降低流失率。這個(gè)時(shí)候，需要分析用戶注冊的整個(gè)流程，是到了注冊頁面，用戶沒有被吸引？短信驗(yàn)證碼到達(dá)率低，用戶無法注冊？還是注冊步驟太多，用戶失去耐心？要讓問題暴露出來，才能制定相應(yīng)的解決方案。

4. 優(yōu)化改進(jìn)產(chǎn)品或運(yùn)營方案

舉個(gè)例子，比如說在注冊頁面停留的用戶點(diǎn)擊獲取驗(yàn)證碼的轉(zhuǎn)化率有90.20%，那么說明流失了近10%的用戶，那么你在數(shù)據(jù)分析中可以提出從交互或者視覺方面來提高用戶的轉(zhuǎn)化率，降低用戶選擇的成本。

數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品經(jīng)理在發(fā)現(xiàn)問題，找尋解決方法的必備技能，分析的過程也是個(gè)人不斷成長和學(xué)習(xí)的過程。當(dāng)然，要運(yùn)用數(shù)據(jù)，也不能迷信數(shù)據(jù)，要清楚業(yè)務(wù)之間的邏輯關(guān)系，才能幫助你更好地解決問題。

精選回復(fù)@Hunter

以上幾位都總結(jié)了做數(shù)據(jù)分析的想法和套路了，我就說幾點(diǎn)容易做數(shù)據(jù)分析易犯的誤區(qū)：

1. 高流量即高轉(zhuǎn)化的誤區(qū)

示例：一篇文章百度帶來100個(gè)leads，微信帶來80個(gè)leads。但百度帶來的流量最終轉(zhuǎn)化為60個(gè)注冊用戶，微信渠道最終轉(zhuǎn)化了64個(gè)注冊用戶，哪個(gè)渠道比較好，不能單純根據(jù)流量來源多少定吧？

2.?只關(guān)注最終的總體轉(zhuǎn)化率

仍用上述案例。百度帶來的流量明顯比微信多，轉(zhuǎn)化第一步流失30%，第二步流失10%左右，最終帶來流量60%轉(zhuǎn)化的效果；? ?微信第一步流失僅5%的用戶，第二步流失16%。

針對(duì)兩個(gè)渠道，我們就要開始進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并思考：什么造成了百度第一步轉(zhuǎn)化流失率高，該采取什么措施。微信第二步流失率高的原因是什么，該怎樣解決？

3.?轉(zhuǎn)化率高不一定代表用戶體驗(yàn)好

也有可能像我們曾經(jīng)遇到的問題，登錄密碼那塊出現(xiàn)問題，用戶登錄不上，只好重新注冊。
綜上，任何數(shù)據(jù)的異常（不論突然高了或低了）都應(yīng)該引起注意。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/spf6e.html

問題3：怎樣才能獲取有效的競品數(shù)據(jù)？@王俊浩

精選回復(fù)@李小楠

1. 查看第三方機(jī)構(gòu)發(fā)布的各項(xiàng)行業(yè)數(shù)據(jù)，如艾瑞，199it等，有些數(shù)據(jù)可以花錢買
2. 通過自己或者上司的各項(xiàng)人脈關(guān)系獲取
3. 通過競爭對(duì)手自己發(fā)布出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
4. 根據(jù)競爭對(duì)手的團(tuán)隊(duì)人數(shù)、收入、融資情況進(jìn)行推理
5. 通過招聘等挖墻腳方法從內(nèi)部員工口中獲取
6. 對(duì)競爭對(duì)手用戶群進(jìn)行調(diào)研
7. 仔細(xì)整理統(tǒng)計(jì)下載量、評(píng)價(jià)及各種反饋信息，注意鑒別水軍
8. 第三方統(tǒng)計(jì)平臺(tái)等檢測工具，如百度指數(shù)、App Annie、應(yīng)用雷達(dá)等平臺(tái)

精選回復(fù)@魏立羽

坦白跟你說吧，大部分真實(shí)有效的數(shù)據(jù)你都是拿不到的，一般只能拿到一些表面的數(shù)據(jù)：

1. 對(duì)外公布的數(shù)據(jù)
2. 頁面上顯示的資料，自己去跟進(jìn)統(tǒng)計(jì)
3. 通過第三方平臺(tái)查詢推敲
4. 社會(huì)工程學(xué)，混群咨詢、問熟人

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/5r9j.html

問題4：做競品分析的時(shí)候數(shù)據(jù)不全面，怎么破？ @白曉亮

精選回復(fù)@趙海洲

數(shù)據(jù)不全面的情況很正常，既然拿不到，我們自己可以分析和預(yù)測是不？提供幾點(diǎn)分析思路：

1. 根據(jù)已有的數(shù)據(jù)，行業(yè)分析特點(diǎn)，行業(yè)周期分布，自身發(fā)展的障礙和未來預(yù)測等，從舊數(shù)據(jù)，來預(yù)測未來數(shù)據(jù)，來完善這個(gè)行業(yè)的其他獲得不到的數(shù)據(jù)。
2. 根據(jù)相關(guān)類似行業(yè)特點(diǎn)，將第一步完善的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。
3. 根據(jù)上下游行業(yè)發(fā)展和趨勢預(yù)測，將第二步完善的數(shù)據(jù)和分析進(jìn)行調(diào)整
4. 根據(jù)國家政策和行業(yè)壁壘等會(huì)帶來嚴(yán)重格局改變的因素，對(duì)第三步完善的數(shù)據(jù)，猜想到上限和下限。
5. 跟你們的CEO或者合伙人聊聊，聽聽他們對(duì)目前行業(yè)的觀點(diǎn)和建議，完善第四步。

精選回復(fù)@阿南

得不到完整的數(shù)據(jù)是很正常的現(xiàn)象，有時(shí)也是根本避免不了的。有些數(shù)據(jù)涉及到商業(yè)秘密，往往很難得到，但是你在做分析時(shí)又不能不面對(duì)。所以如果通過以上幾位朋友分享的網(wǎng)站都不能找到數(shù)據(jù)該怎么辦？可以通過以下這幾種辦法：

1. 購買數(shù)據(jù)。如果買不到直接數(shù)據(jù)，可以找相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到你要的數(shù)據(jù)。這種方法簡單粗暴成本高，如果賣方找的好，數(shù)據(jù)質(zhì)量也很高?；ㄥX買花戴，成本足夠的情況下可以使用。
2. 直接丟棄缺失的數(shù)據(jù)記錄。不能讓一顆老鼠屎壞掉一鍋湯是原則。假設(shè)你要看不同收入的人對(duì)產(chǎn)品某功能的使用頻次，有那么一兩個(gè)分類的數(shù)據(jù)就是不全，那就直接把這幾個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象刪除了。雖說這種方法在不能充分利用已有資源，尤其是在數(shù)據(jù)缺失率比較高的情況下，但是請(qǐng)謹(jǐn)記原則。
3. 數(shù)據(jù)填補(bǔ)。最一步需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因?yàn)樯婕暗綌?shù)學(xué)原理與規(guī)則。不能瞎編數(shù)據(jù)啊是不，所以我們得把缺失數(shù)據(jù)的影響降到最小。數(shù)據(jù)補(bǔ)充的方法有均值填補(bǔ)、條件均值填補(bǔ)和回歸填補(bǔ)，這個(gè)就不展開說了，自己去了解吧。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/tieij.html

問題5：數(shù)據(jù)分析中，你認(rèn)為用戶行為分析最重要的幾個(gè)點(diǎn)是什么？ @小帆雅就是我呀

精選回復(fù)@jacky

1. 來源量（訪入數(shù)量）

來源量指的是統(tǒng)計(jì)你平臺(tái)入口頁的量，并非指平臺(tái)的pv，這里也可以理解為你布在外面的入口的點(diǎn)擊數(shù)總和；統(tǒng)計(jì)這個(gè)主要是為了更精確的把握好你的真實(shí)流量情況，這里情況收到干擾，會(huì)導(dǎo)致你其他位置的數(shù)據(jù)都受影響，無法更好點(diǎn)的分析；而且流量是電商的命脈，管理好流量入口，是做大平臺(tái)必經(jīng)之路。

2. 流量分配

流量進(jìn)來后，會(huì)通過你的導(dǎo)購體系將流量分配到不同的頁面；而電商對(duì)于流量的精細(xì)化運(yùn)營是很看重的，為了更好的聚流、打造爆品、清倉等，所以那你需要通過數(shù)據(jù)掌握全局，就像個(gè)操盤手般觀察你的流量分布。

3. 訂單轉(zhuǎn)化率

這里指的是從瀏覽到生成訂單的轉(zhuǎn)化率，而不是付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，流量進(jìn)入了商品頁面，那么說明他是有興趣甚至是有意向的，那么能不能靠你頁面的內(nèi)容讓他生成訂單，則切實(shí)的決定了這件商品的銷量了；相比付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，訂單轉(zhuǎn)化率有更高的可操作空間，一般能提高的幅度大，而付費(fèi)轉(zhuǎn)化率雖然也重要，但能做的優(yōu)化比較有限。

精選回復(fù)@海清

在用戶行為分析中，我最關(guān)心的3件事是：

1. 用戶從哪里來
2. 用戶的訪問的訪問路徑
3. 是否完成了他想做的事情（最好是他遇到了困難，然后找出問題。）

其實(shí)我感覺，我并不完全是按照上面寫的來思考問題的。沒有所謂的最重要的事情。因?yàn)樵任覀冾A(yù)設(shè)比較重要的點(diǎn)，不一定能產(chǎn)生洞見，網(wǎng)站分析不應(yīng)過分注重方法論。帶著你的業(yè)務(wù)去思考，你的目標(biāo)是什么，然后找出幾個(gè)點(diǎn)作為入口去探究到底才是重要的。就怕你看了幾眼數(shù)據(jù)就草率得出結(jié)論（公司里這樣的人到處都是不是么……）。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/scope.html

問題6：用戶的線下行數(shù)據(jù)為對(duì)APP運(yùn)營有多大幫助？ @MadTV

精選回復(fù)@GaraC

當(dāng)然有巨大幫助：用戶數(shù)據(jù)越詳細(xì)我們越能知道在什么時(shí)間什么地點(diǎn)給用戶看什么東西能夠得到什么結(jié)果。

但現(xiàn)在不如說“拿到”用戶的線下數(shù)據(jù)確實(shí)有巨大幫助。

如果有人愿意提供這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)商恨不得跪舔你。

線下行為軌跡本來就是前期用戶調(diào)研非常重要的組成部分，他引導(dǎo)著商業(yè)模型、產(chǎn)品流程與架構(gòu)、交互設(shè)計(jì)（何止是運(yùn)營而已）。然而目前為止線下數(shù)據(jù)的提取還是主要靠用戶訪談。

補(bǔ)充評(píng)論區(qū)問題：

1. 是的，主要是匿名數(shù)據(jù)和注冊用戶數(shù)據(jù)。匿名數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度低，注冊用戶準(zhǔn)確度高且可以包含一定程度的隱私數(shù)據(jù)。

2. 并非把數(shù)據(jù)分成線上線下兩個(gè)種類，而是線上數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度非常低。對(duì)單一產(chǎn)品而言，數(shù)據(jù)是有巨大瓶頸的，比如APP用戶每天打開個(gè)幾次已經(jīng)算非常高頻了，但是也就是這么幾次，加起來也就幾分鐘或者幾十分鐘而已，僅這些數(shù)據(jù)，我們得到的結(jié)論是非常不準(zhǔn)確的。比如你的用戶們在早上8點(diǎn)鐘用4g網(wǎng)絡(luò)打開了APP，那么你“大概”可以推斷他是個(gè)上班族，但是如果你準(zhǔn)確的知道用戶線下是自己開車還是做公交車上班那情況就變成了“用戶8點(diǎn)鐘出門開車上班，路上使用4g網(wǎng)絡(luò)，雙手沒空，注意力集中在路上，車內(nèi)空間音量可控，用戶喜歡聽廣播。”——在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中“音頻要自動(dòng)播放”“按鈕要大”“主要場景的使用主體是耳朵不是眼睛”“外接設(shè)備操作便利”在推廣中“用戶常聽的廣播可以打廣告”“要提供車輛相關(guān)的禮品活動(dòng)”…..這些就是基于用戶信息的基本思路。

3. 沒有具體項(xiàng)目不知道怎么定價(jià)，以及就算你問了我也不告訴你。

4. 數(shù)據(jù)商的行為就是基于單一產(chǎn)品數(shù)據(jù)獲取的瓶頸，數(shù)據(jù)商通常為多個(gè)產(chǎn)品服務(wù)，同時(shí)獲取多個(gè)產(chǎn)品ABC的數(shù)據(jù)，如果你是A的運(yùn)營，你的用戶在早上8點(diǎn)使用了你的產(chǎn)品聽音樂，但是數(shù)據(jù)商知道同個(gè)用戶在10點(diǎn)使用了另外一個(gè)產(chǎn)品買奶粉，那么你的用戶信息就更加全面了。當(dāng)然現(xiàn)在數(shù)據(jù)商也解決不了準(zhǔn)確性的問題，只是把數(shù)據(jù)的量和面擴(kuò)大了。數(shù)據(jù)商不直接倒賣用戶數(shù)據(jù)（那是違法的），主要是從A處獲得數(shù)據(jù)，然后結(jié)合ABC分析數(shù)據(jù)，最后再向A輸出結(jié)論。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/gqsar.html

總結(jié)

做好數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營，需要產(chǎn)品經(jīng)理有較好的邏輯分析能力，熟練的業(yè)務(wù)能力，敏銳的行業(yè)洞察力，最終才能做到用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)化決策。產(chǎn)品經(jīng)理在數(shù)據(jù)分析的過程中，必須對(duì)用戶行為做到心中有“數(shù)”，對(duì)于產(chǎn)品各方面數(shù)據(jù)及迭代效果的監(jiān)控也需要做到面面俱到，才能對(duì)公司重大決策給出決定性建議。

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