论数据分析对产品经理的重要性

【文章摘要】如果公司技术允许的话，或者pm懂点技术，可以埋点搜集数据，主要是通过在某个流量入口插入代码的方式搜集一些用户数据，但也不要埋点太多，在一些主要流量入口即可。

提到数据分析，可能大家会有疑问，我是，又不是数据分析师，要会数据分析干嘛！数据分析就让专业的数据分析师去做，不就可以了，没必要本末倒置。其实这种想法不无道理，如果你在一家人员配置比较齐全的的公司，大可以由数据分析师去做，你只需要会看就行。但在一般小企业的话，可能公司并没有数据分析师这个职位，那么数据分析的角色自然就到了pm这边，你说你能不会分析么？

但话说回来，产品经理所做的数据分析，并不是从一堆原始数据里面扑拉出一堆数字，然后进行统计、分析。而更多的是在已经做好的数据上对数据与产品的关系上进行分析。可以说这也是产品经理必须要掌握的技能。

通常产品经理需要掌握并能够分析的数据包括：PV、UV、DAU、MAU、跳转率，停留率、注册转化率、各页面的访问量等，通过对这些用户行为路径的分析，推测用户的习惯和偏好，从而对已有产品线进行相应的调整和优化，提高用户访问量，实现流量变现的目的。

说了这么多，那改如何搜集这些用户数据呢，通常情况下可以借助第三方统计工具，目前国内主流是采用友盟、Flurry、talkingdata等进行统计，国外的话主要使用App annie，其实软件各有优缺点，具体采用什么还的根据个人习惯和app环境（关于这点感兴趣的可以度娘查一下具体区别，在此就不做阐述了）。

如果公司技术允许的话，或者pm懂点技术，可以埋点搜集数据，主要是通过在某个流量入口插入代码的方式搜集一些用户数据，但也不要埋点太多，在一些主要流量入口即可。

这里需要注意的是：数据分析也要看生产环境，因为数据有时也会说谎，在同一个维度的统计不同也可能会出现不同的结论，需要pm加以辨别。

那么产品经理的数据感觉要怎么培养呢？

• 多看数据，数据的感觉和产品与其它艺术一样，看多了就潜移默化培养起来了
• 与数据分析师多沟通需求，把需求弄清楚比做一百个似是而非的需求强，宁精勿烂；
• 清楚业务之间的逻辑关系，数据从来都不是独立的，需要不断的看各数据间的关系，找出规律得出结论，有时候逻辑错了，方向也就反了；
• 不要迷信数据但也不要轻视数据，请认真对待你的数据；
• 数据分析是把那些隐形的需求以数字化的可视方式表达出来，具有相当的说服力，数据分析的过程也是个不断学习的过程。

所以加油吧，要想做个出色的产品经理，能够在产品这条道上走下去，请学会做数据分析。

以上只是个人对产品数据分析的看法，如有疏漏，希望后台留言，大家一起交流，共同学习成长。

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