產品菜鳥的晉級法寶——數據分析

統計學之父W. Edwards Deming曾經說過一句話：

In God We Trust, All Others Bring Data.中文意思是，除非你是上帝，否則任何人都必須以數據說話。

由此

可見，數據掌握著最強有力的話語權。

作為產品，不管是新手，還是處於打怪升級的狀態，都需要建立數據思維。從實戰經驗來看，數據分析能力也是區分初級產品經理和高階產品經理的分界線之一。數據分析得到的結論其實也是用戶和市場最想對你說的「話」，只不過這個「話」呀，是用數據的方式表現出來的。

先給大家講個領英創始人里得·霍夫曼在創業初期，如何運用數據思維和數據分析技能，去解決創業初期沒有用戶的故事。

霍夫曼畢業於斯坦福大學和牛津大學哲學系，畢業後總希望能幹些什麼改變世界（果然優秀的產品經理都有一個改變世界的夢）。因為他一直對社交網路感興趣，於是在1997年從蘋果公司辭職後創立了一個約會網站，那時，扎克伯格還在上初中。由於缺少搜索功能，這個網站在商業上並不成功，所以以失敗告終。

2002年他給自己放了一個長假，那時剛經歷過2000年年初的互聯網泡沫，整個矽谷對互聯網公司都還心有餘悸。在澳大利亞海灘散步的時候，他思考並預測了下未來，他做的第一個預測是資本都將目光轉向了軟體和清潔能源科技，但是忽略了消費者公司的前景；第二個預測就是社交網路有兩種可能：個人應用和商務應用，而商務應用當時的市場是空白的，這也是建立社交網站的最好時機。

想清楚以後，他決定成立一家社交網站，公司在2002年11月的最後一周，他利用已有人脈召集了7名前同事，第二天一行人帶著手機和電腦就搬進了一間簡陋的辦公室。當產品做出來以後遇到的問題是：一是用戶並不知道你是誰，沒有用戶怎麼辦；二是用戶對於產品體驗有哪些不滿，該如何改進。

好在霍夫曼是個會想辦法的創始人，他想到可以利用數據分析思維來建立產品和找到目標用戶。

第一步，他對用戶進行了數據分析。領英在2004年對於用戶來源渠道進行了分析，發現了流量較大的兩個渠道，一個是從自然搜索來的，一個是從郵件過來的，通過進一步分析發現，從自然搜索來的用戶留存率是通過電子郵件邀請來的三倍。

第二步，他根據分析結果對產品進行了優化，並根據數據分析結果做了一個決策：不去關注通過郵件邀請的用戶，而是核心優化自然搜索用戶的體驗。根據這個決策，在六個月以後，領英每個月的用戶增長保持在了60%以上，同時獲取了年度最佳用戶。

第三步，霍夫曼依據分析結果建立了營銷方案，通過對用戶留存的進一步分析，他的用戶分析部門發現了個重要的現象：很多從自然搜索來的流量特別關注用戶的簡歷，領英做了一個很重要的決策：不斷地誘導用戶完善他們的簡歷，這是他們產品優化的一個核心關注點。

通過霍夫曼的故事，我們可以知道，數據分析的流程可以分為三個方面：

一、積累數據，想辦法獲取和積累用戶數據;

二、做數據分析，分析數據，挖掘有價值的信息;

三，做決策，依據你的分析結果優化你的產品或是做營銷方案。

這一流程，可以貫穿整個產品生命周期的始終。

回顧領英創始人的思維過程和產品過程，我們就會發現，數據思維和數據分析的重要性，在每一個關鍵節點，數據分析幾乎給了這個創業公司決定性的幫助，為什麼是「幾乎」呢，因為數據雖然就在那裡，但是也得霍夫曼能想到用這個辦法不是。

對於初創型公司產品而言，在研發初期可能沒有大量的數據做支持，但是要有意識的訓練自己的數據思維，能夠判斷出哪些問題是通過數據分析可以解決或是更好優化的。因為，數據分析的思維是可以學習並且通過不斷重複演練而強化的，所以，不要因為外在條件放棄自身的學習。

接下來給大家介紹下一下通用的APP數據分析的框架，乾貨見下圖。

通用的APP數據分析框架

整體分析的思路是，從用戶和APP本身兩方面進行拆解分析。

在用戶層面，首先了解當前活躍用戶的現狀，基本的指標有DAU/MAU等，然後是當前活躍用戶的分布特徵，按渠道/地域等進行拆分，這裡可以根據不同的業務形態進行細分。

另外，還可以從增量也就是新增用戶入手了解新增用戶的整體情況和分布特徵，還可以存量分析，也就是分析現有的用戶規模，劃分用戶的等級，了解各種用戶的權重，定位到產品或者新功能要爭取的用戶群體。

在APP本身的層面，一般分析啟動次數，使用時長，頁面活躍情況和功能活躍情況。建議實際操作過程中，結合業務模塊的流程，從上而下進行細分和拆解。

通過數據分析，用數據思維發現並解決問題，要求產品深度了解整個業務架構，產品功底強的同學不妨參考上圖，對你的產品進行分析，一定會有新的發現與思考。產品新手也不用著急，接下來，會帶你們一起慢慢進去數據分析的世界。更多數據問題，且聽下回分解。

創享專欄作者簡介：MYYing，現負責DSP相關產品，完成版本需求迭代、內外部資源接入管理、外部DSP對接等相關日常產品工作。多年互聯網廣告產品經驗，對新技術、競品動態和數據敏感，擅長分析市場，把握產品發展方向和動態。

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