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產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析方法
作為產(chǎn)品經(jīng)理，你對用戶的需求了解多少呢？你知道用戶想要什么樣的產(chǎn)品嗎？下面是小編整理的產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析方法，歡迎查看，希望幫助到大家。
產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析方法
�。ㄒ唬﹥�(nèi)外因素分解法
內(nèi)外因素分解法是把問題拆成四部分，包括內(nèi)部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解決每一個問題。
根據(jù)內(nèi)外因素分解法分析如下：
1、 內(nèi)部可控因素
產(chǎn)品近期上線更新、市場投放渠道變化、產(chǎn)品粘性、新老用戶留存問題、核心目標(biāo)的轉(zhuǎn)化；
2、 外部可控因素
市場競爭對手近期行為、用戶使用習(xí)慣的變化、招聘需求隨時間的變化；
3、 內(nèi)部不可控因素
產(chǎn)品策略（移動端/PC端）、公司整體戰(zhàn)略、公司客戶群定位（比如只做醫(yī)療行業(yè)招聘）；
4、 外部不可控因素
互聯(lián)網(wǎng)招聘行業(yè)趨勢、整體經(jīng)濟形勢、季節(jié)性變化；
�。ǘ〥OSS法
DOSS 是從一個具體問題拆分到整體影響，從單一的解決方案找到一個規(guī)�；鉀Q方案的方式。
按 DOSS 的思路分解如下：
1、 具體問題
預(yù)測是否有可能幫助某一群組客戶購買課程。
2、 整體
首先根據(jù)這類人群的免費課程的使用情況進行數(shù)據(jù)分析，之后進行延伸，比如對整體的影響，除了計算機類，對其他類型的課程都進行關(guān)注。
3、 單一回答
針對該群用戶進行建模，監(jiān)控該模型對于最終轉(zhuǎn)化的影響。
4、 規(guī)�；�
之后推出規(guī)模化的解決方案，對符合某種行為軌跡和特征的行為進行建模，將課程推薦模型加入到產(chǎn)品設(shè)計中。
（三）數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用手段
根據(jù)基本分析思路，常見的有 7 種數(shù)據(jù)分析的手段。
1、畫像分群
畫像分群是聚合符合某中特定行為的用戶，進行特定的優(yōu)化和分析。
比如在考慮注冊轉(zhuǎn)化率的時候，需要區(qū)分移動端和 Web 端，以及美國用戶和中國用戶等不同場景。這樣可以在渠道策略和運營策略上，有針對性地進行優(yōu)化。
2、趨勢維度
建立趨勢圖表可以迅速了解市場， 用戶或產(chǎn)品特征的基本表現(xiàn)，便于進行迅速迭代；還可以把指標(biāo)根據(jù)不同維度進行切分，定位優(yōu)化點，有助于決策的實時性；
3、漏斗洞察
通過漏斗分析可以從先到后的順序還原某一用戶的路徑，分析每一個轉(zhuǎn)化節(jié)點的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)；
所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析都離不開漏斗，無論是注冊轉(zhuǎn)化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關(guān)注的有兩點。第一是關(guān)注哪一步流失最多，第二是關(guān)注流失的人都有哪些行為。
關(guān)注注冊流程的每一個步驟，可以有效定位高損耗節(jié)點。
4、行為軌跡
行為軌跡是進行全量用戶行為的還原。只看 PV、UV 這類數(shù)據(jù)，無法全面理解用戶如何使用你的產(chǎn)品。了解用戶的行為軌跡，有助于運營團隊關(guān)注具體的用戶體驗，發(fā)現(xiàn)具體問題，根據(jù)用戶使用習(xí)慣設(shè)計產(chǎn)品，投放內(nèi)容；
5、留存分析
留存是了解行為或行為組與回訪之間的關(guān)聯(lián)，留存老用戶的成本要遠遠低于獲取新用戶，所以分析中的留存是非常重要的指標(biāo)之一；
除了需要關(guān)注整體用戶的留存情況之外，市場團隊可以關(guān)注各個渠道獲取用戶的留存度，或各類內(nèi)容吸引來的注冊用戶回訪率，產(chǎn)品團隊關(guān)注每一個新功能對于用戶的回訪的影響等。
6、A/B 測試
A/B 測試是對比不同產(chǎn)品設(shè)計/算法對結(jié)果的影響。
產(chǎn)品在上線過程中經(jīng)常會使用 A/B 測試來測試產(chǎn)品效果，市場可以通過 A/B 測試來完成不同創(chuàng)意的測試。
要進行 A/B 測試有兩個必備因素：有足夠的時間進行測試和數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)密度較高。
因為當(dāng)產(chǎn)品流量不夠大的時候，做 A/B 測試得到統(tǒng)計結(jié)果是很難的。而像 LinkedIn 這樣體量的公司，每天可以同時進行上千個 A/B 測試。所以 A/B 測試往往公司數(shù)據(jù)規(guī)模較大時使用會更加精準(zhǔn)，更快得到統(tǒng)計的結(jié)果。
7、優(yōu)化建模
當(dāng)一個商業(yè)目標(biāo)與多種行為、畫像等信息有關(guān)聯(lián)性時，我們通常會使用數(shù)據(jù)挖掘的手段進行建模，預(yù)測該商業(yè)結(jié)果的產(chǎn)生；例如：作為一家 SaaS 企業(yè)，當(dāng)我們需要預(yù)測判斷客戶的付費意愿時，可以通過用戶的行為數(shù)據(jù)，公司信息，用戶畫像等數(shù)據(jù)建立付費溫度模型。用更科學(xué)的方式進行一些組合和權(quán)重，得知用戶滿足哪些行為之后，付費的可能性會更高。
數(shù)據(jù)分析的基本思路
1、挖掘業(yè)務(wù)含義
首先要了解市場部想優(yōu)化什么，并以此為核心的 KPI 去衡量。渠道效果的評估，最重要的是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化：對 P2P 類網(wǎng)站來說，是否『發(fā)起借貸』遠遠比『用戶數(shù)量』重要。
所以無論是 Google 還是金山渠道，都要根據(jù)用戶群體的不同，優(yōu)化相應(yīng)用戶的落地頁，提升轉(zhuǎn)化。
2、制定分析計劃
以『發(fā)起借貸』為核心轉(zhuǎn)化點，分配一定的預(yù)算進行流量測試，觀察對比注冊數(shù)量及 ROI 效果，可以持續(xù)觀察這部分用戶的后續(xù)價值。
3、拆分查詢數(shù)據(jù)
根據(jù)各個渠道追蹤流量、落地頁停留時間、落地頁跳出率、網(wǎng)站訪問深度以及訂單類型數(shù)據(jù)，進行用戶分群。
4、提煉業(yè)務(wù)洞察
在不同渠道進行投放時，要根據(jù) KPI 的變化，推測業(yè)務(wù)含義。比如谷歌渠道的效果不好，可能因為谷歌大部分的流量在海外，可能會造成轉(zhuǎn)化率低。而金山網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟有很多展示位置，要持續(xù)監(jiān)測不同位置的效果，做出最后判斷。
5、產(chǎn)出商業(yè)決策
最后根據(jù)數(shù)據(jù)洞察，指導(dǎo)渠道的投放決策制。比如停止谷歌渠道的投放，繼續(xù)跟進金山網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟進行評估，而落地頁要根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)持續(xù)地進行優(yōu)化。
產(chǎn)品經(jīng)理市場調(diào)研的目的
我們在做市場調(diào)研前，必須有一個自己的調(diào)研思路：我們要調(diào)研的對象，需要收集的數(shù)據(jù)，需要達到的效果等。只有有了明確的目標(biāo)，才能獲得更加有效的數(shù)據(jù)。
1、通過調(diào)研了解市場需求、確定目標(biāo)用戶、確定產(chǎn)品核心，為了更好的制訂MRD；
2、為領(lǐng)導(dǎo)在會議上PK提供論據(jù)；
3、提高產(chǎn)品的銷售決策質(zhì)量、解決存在于產(chǎn)品銷售中的問題或?qū)ふ覚C會等而系統(tǒng)地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源；
4、驗證我們定的目標(biāo)客戶是不是我們想要的，目標(biāo)用戶想要什么樣的產(chǎn)品或服務(wù)；
5、了解我們能不能滿足目標(biāo)用戶的需求并且樂于滿足目標(biāo)用戶的需求；
6、找準(zhǔn)產(chǎn)品機會缺口，然后衡量各種因素，制定產(chǎn)品戰(zhàn)略線路；
7、調(diào)研到最后，目標(biāo)越明確，需求確明確，也就會覺得，產(chǎn)品越難做，難以打開市場等；
8、對于全新的產(chǎn)品，調(diào)研前PM必須先自己有一個思路，然后通過調(diào)研去驗證自己的想法的可行性。
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