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产品经理必备利器:数据分析

但凡上过招聘网,不小心点开过产品经理招聘启事的人都不难发现,只要是个叫得上名的企业,在招聘这一岗位时,技能要求中都会有这么一条:“对数字敏感,有很强的数据分析能力”,数据分析技能对于产品经理的重要性便可见一斑了。

显然,这里所说的数字和数据,不是指我们每月银行卡里面多出来的那个,而是产品的数据,其中包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告投放/转化率数据、业务/产品销售量数据、产品投入/收益数据等等,所有这些数据构成的综合指标,将决定一个产品经理的业绩评定——当然,最终反映出来的,可能就是个人银行卡里的数字。

在数据指标是很科学的体系的情况下,数据分析得出的结论确实比主观的臆断会更具有确定性和说服力。那么,产品经理在管理一个互联网产品时,到底需要关注哪些数据呢?

一般来说,我们主要关注的有以下几个方面:

1.网站流量数据。比如访问量、点击量、浏览量、转化率、停留时间等等。以上是基础的指标,但结合到几十万网页还有不同来源、不同时间的时候,就是非常复杂数据体系了。

2.网站用户数据。比如用户人口的属性特征:年龄、性别、行业、职位、地区等等;另外,还有用户行为特征:登录次数、注册数、注销数、点击数、收藏数、操作数、订购量等等。

3.访谈数据。可能有些公司会做一些调查问卷,如果能够按照统计学规范设计成量表,那么这种访谈数据也是很有价值的。一般的统计就能从里面了解不少信息,如果问卷设计合理,还可以利用多元统计的方法进一步挖掘更深入的信息。

4.财务数据。比如总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等。产品是不是赚钱,能赚多少钱,是一个产品经理关注的重点,也是追求的目标。

5.外部来源数据:行业市场份额、竞争对手数据等。

6.搜索引擎数据:搜索引擎来源比例、SEM流量所占比例、搜索关键词以及各个关键词产生的PV值等。

以上这些数据,是我们经常需要经常用到的,具体在使用的时候,还可能需要根据产品性质不同、KPI不同和职责不同,来选择不同的数据类型,因为市场部和BD和老板所看的数据都是不一样的。

对于一个产品经理来说,他不只需要像一个市场分析者或者财务分析者一样了解数据结果,更要通过这些数据的积累和经验进行更加细化的分析和研究,从而了解用户是如何创造出这些数据的,以及为什么创造出这样的数据。只有做到了这些,才能将繁琐枯燥的数字转化为运营能力的提升。

那产品经理如何才能做好数据分析呢?

首先,要拥有一个好的统计系统,没有好的数据来源,再强的分析能力,也没有用武之地。现在互联网上提供很多,如CNZZ,当然也可以根据产品情况有针对性地进行自主开发;

其次,要持续关注数据的变化,最好有专人负责数据汇总和解读。运营数据分析是一个数据持续积累和研究的过程,越多越细致的数据,越能从中获得有价值的分析结果。

第三,要定出产品的主要考核指标,并进行定期的周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析,从而了解一个阶段内的发展过程,了解发展趋势;

第四,需要采用一些图表,以增强数据的可读性。有时候,再好的语言和文字,也不如一张图来得简洁明了;

最后,除了自己的产品外,我们还需要时刻关注行业数据的变化,以及中国整体网民对同类型产品的偏好度、用户属性和变化情况。目前也有很多第三方公司提供这类报告,比如艾瑞、CNNIC等。

总而言之,数据分析是一个过程漫长,事务繁杂的工作,但只要你对它保持足够的重视程度,坚持不懈地去做,却可能有意外的收获。

 

作者:水母 (欣网视讯-产品规划团队-产品经理)

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