你，为什么想要成为产品经理？

是想像乔布斯、张小龙那样改变世界，影响亿万人生活？还是想拿高薪、期权，借公司上市实现财富自由？亦或是想获得一份指点江山、挥斥方遒的工作？

抱歉，上述所说的都不是产品经理的真实状态。

绝大多数产品经理不仅不能改变世界，甚至连最起码的随心所欲地工作都做不到。他们每天不是在解决问题，就是在去解决问题的路上。

作为产品经理，经常被这些问题击中：

• 对产品来说哪些指标最重要？

• 数据如何驱动产品？一个人要如何做决策？

• 对比竞品，产品的核心优势&竞争壁垒&差异化优势是什么？

如何充分辨别数据的价值，利用数据驱动产品、做出决策、分析竞品等，变成了产品经理的“每日必思”。

数据分析能力也日渐成为产品经理的必备技能。

《2020年产品经理大数据研究报告》显示，绝大多数产品经理认为，除了专业技能外，最关键的是拓展技能，而在拓展技能中，首选的便是数据分析能力。

图片来源于《2020年产品经理大数据研究报告》

那么，高级产品经理在日常工作中，都是怎样进行数据分析的呢？

01.

搭建指标体系

是进行数据分析的第一步

产品经理的数据分析能力，在平常做产品设计的时候或许体现不出来，但是一旦产品上线出现问题，高级产品经理分析问题和处理问题的效率，往往要高出一个数量级。

造成优势的根本原因是，面对繁杂的数据，高级产品经理首先会构建合理的指标体系。

什么是指标体系？

你在电商公司做产品经理，工作中可能会听到这样的对话：“大概卖了1万多单吧”、“有很多人都申请了退款”、“感觉咱们的产品需要优化”。

同事之间闲聊没什么问题，但如果是向领导汇报或者是在回答业务部门问题的时候，一定要用准确的数据和指标来描述清楚。例如上边的对话可以变成：

“截至11月12日成交的10450单中有3690单申请退款，退款率35.31%。”

用一个指标“退款率”说清楚产品的购买情况。不过，在实际工作中，一个指标往往没办法解决复杂的业务问题。

这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务，也就是指标体系的搭建。

指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标，系统化地组织起来，通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两部分组成。

指标使得业务目标可描述、可度量、可拆解，它是业务和数据的结合，是统计的基础，也是量化效果的重要依据。

体系是由不同的维度组成，而维度是指用户观察、思考与表述某事物的“思维角度”，维度是指标体系的核心。没有维度，单纯说指标是没有任何意义的。

指标体系的重要性

指标体系之所以这么重要，是因为通过它能获得——更全面的业务视角，产品经理能直观发现问题所在。

构建完整的指标体系是埋点、取数、分析等工作的大前提，打好这个基础才能避免：

• 指标混乱：找不到想要的数据

• 指标重复：不知道该用哪个数据做决策

• 没有重点：不知该从哪些数据入手理解公司业务

此外，要想让指标体系发挥最大的价值，还要建立在对其合理运用上，这就需要搭配正确的数据分析路径。

02.

高级产品经理都在

用的数据分析逻辑与方法

上述提到的拆解数据，搭建指标体系，其实是在考验快速定位问题的能力，即找到病因。随后，产品经理需要做的就是进行分析。

做分析

高级的产品经理必须明白，一切增长都离不开产品背后的核心——「用户行为分析」。

在过去，多数人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度等统计指标，但它们只是数据汇总整理的结果，没有分析，更不能拿来指导业务增长。

只有通过用户行为分析，我们才能细分出最有价值的用户，并利用有限的营销资源重点投入，从而使投入产出比（ROI）获得最大化。

用户RFM模型

因此，掌握RFM模型、漏斗分析模型、归因模型等用户行为分析方法，才是产品经理运用数据驱动产品的王道。

做报告

完成以上工作后，作为职场人，还必须具备运用各类高级可视化图表「表成绩」+「做报告」的能力。

同样在工作，为什么有的人干活快、下班早、加薪多？那是因为这个时代，一张图表，胜过千言万语。

Tableau数据可视化

用数据讲故事，紧抓老板眼球，才能在公司获得更大的话语权和晋升机会。

至此，数据分析算是完成了。不过产品经理的业务形态五花八门，只此一种方法路径显然不够用。

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Python在数据分析中的具体应用？

怎么拆解XX业务，获得指标体系？

发现获客环节的新用户数减少，你会如何分析？

……

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最后，数字化时代一定需要更多的复合型人才，尤其在互联网行业。

所以，如果你是运营、产品、财会等其他岗位，掌握数据思维与分析方法一定是你给产品定方向、给业务做增长的核心利器，让你在日后工作中拥有更多话语权。

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