科技猎产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？（下）
产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？接着上篇文章的内容“
产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？（上）
”，关于分析目标，我们对于一个产品线，通常有以下四类目标可以逐个关注：
1.产品设计是否符合预期，每个环节的基本转换是否正常，目前哪里有问题？(我们已知的不确定问题)；
2.用户增长/留存/流失，我们的用户池是否正常，是否有提升运营的空间？(我们已知和确定的问题)；
3.如何利用用用户的交互行为结果，如浏览时间、决策时间等行为特征？(确定问题我们还不知道)；
4.用户是否还有其他潜在需求，是否可以挖掘，它有多大的价值空间？(我们不知道的未知问题)。
其次，在分析过程中，在明确分析目标后，要建立有效、简单、明确的分析框架和指标体系。
其实大部分分分析过程都是可以重用的，掌握几种现成的方法可以帮助我们快速入手。而我们的大部分分分析都离不开这些基本方法。至于建模，其实是另一个比较大的内容，在后面的文章里我会分享，本文我只能说一些基本的想法。
除了一些常见的模型，如AArrr和RFM，我们如何有效地分析数据？事实上，我们可以使用一些简单的分析模型思路来实现开箱即用：
因果前后分割指标:
这有点类似漏斗分析。当我们分析的某个目标前后有前置或后置的逻辑节点时，我们应该先分析前置节点，然后观察后置结论。
例如：
从新用户启动App到注册过程，我们需要分析注册转化率。假设我们有一个用户注册产品设计，完全依赖它来完成注册转换。所以对注册转化率的分析，引导策略差异的分析就是前置分析。这时候如果只看转化率和转化效率(比如注册转化率、注册人数、注册时间范围)，而忽略了用户注册指导策略的差异，就无法实时发现和解决真正的问题。这时候要注意不同策略的实施效果(ABC策略，是否符合预期，行业标准，是否有很大差异)，注册后的用户行为目标是否健康(是否有大量未转化的注册用户，不同策略是否有后续差异)，才能知道我们的注册转化率是否真的正常，问题在哪里，是否有效。
我们切分前因后果，不是跑题，而是细化拆解。通过同一口径的不同结果找到结论。
影响因素分析:
当我们分析一个用户目标时，是否存在多个并行因素。那么我们就要找出它对目标的影响程度，分析哪些因素有问题。
举例来说，我们在分析自己应用程序的用户下单转换时，在用户点击详细信息之前，通常会有几个并行因素。比如价格和优惠吸引用户点击，标题描述和图片吸引用户点击，排序和曝光对点击可能的影响，曝光场景对点击可能的影响等等。上述因素通常并行存在，此时我们需要通过分析，首先找出最大的影响因素(或发现都差不多)，然后分析问题。价格是否敏感，描述是否影响决策，排序和曝光策略是否正确，场景是否有优化空间。
由于篇幅有限，这里我不再展开更多的内容，只提供一些启发。
03 结尾
事实上，产品经理的数据分析也是一个需要正确目标导向和固定方法的实践过程，内容很多，我不能一次性讲完，如果大家感兴趣的话，之后会继续总结相关内容。
作为产品经理，当我们掌握一些数据分析的动作时，至少可以完成以下事情:
通过简单明了的指标对比，我们可以监控产品的日常变化，以确定是否出现了情况；
通过几个核心指标，我们可以快速判断是否符合产品预期；
通过转化率分析，我们可以清楚地知道哪个环节出了问题；
通过行为分析，我们可以研究用户的需求是否被命中；
通过数据复盘，我们可以正好量化产品价值，找出不足之处。
所以，数据分析对于产品经理来说是非常重要的，大家一定要掌握基本的方法。
以上就是“产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？（下）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。
1.产品设计是否符合预期，每个环节的基本转换是否正常，目前哪里有问题？(我们已知的不确定问题)；
2.用户增长/留存/流失，我们的用户池是否正常，是否有提升运营的空间？(我们已知和确定的问题)；
3.如何利用用用户的交互行为结果，如浏览时间、决策时间等行为特征？(确定问题我们还不知道)；
4.用户是否还有其他潜在需求，是否可以挖掘，它有多大的价值空间？(我们不知道的未知问题)。
其次，在分析过程中，在明确分析目标后，要建立有效、简单、明确的分析框架和指标体系。
其实大部分分分析过程都是可以重用的，掌握几种现成的方法可以帮助我们快速入手。而我们的大部分分分析都离不开这些基本方法。至于建模，其实是另一个比较大的内容，在后面的文章里我会分享，本文我只能说一些基本的想法。
除了一些常见的模型，如AArrr和RFM，我们如何有效地分析数据？事实上，我们可以使用一些简单的分析模型思路来实现开箱即用：
因果前后分割指标:
这有点类似漏斗分析。当我们分析的某个目标前后有前置或后置的逻辑节点时，我们应该先分析前置节点，然后观察后置结论。
例如：
从新用户启动App到注册过程，我们需要分析注册转化率。假设我们有一个用户注册产品设计，完全依赖它来完成注册转换。所以对注册转化率的分析，引导策略差异的分析就是前置分析。这时候如果只看转化率和转化效率(比如注册转化率、注册人数、注册时间范围)，而忽略了用户注册指导策略的差异，就无法实时发现和解决真正的问题。这时候要注意不同策略的实施效果(ABC策略，是否符合预期，行业标准，是否有很大差异)，注册后的用户行为目标是否健康(是否有大量未转化的注册用户，不同策略是否有后续差异)，才能知道我们的注册转化率是否真的正常，问题在哪里，是否有效。
我们切分前因后果，不是跑题，而是细化拆解。通过同一口径的不同结果找到结论。
影响因素分析:
当我们分析一个用户目标时，是否存在多个并行因素。那么我们就要找出它对目标的影响程度，分析哪些因素有问题。
举例来说，我们在分析自己应用程序的用户下单转换时，在用户点击详细信息之前，通常会有几个并行因素。比如价格和优惠吸引用户点击，标题描述和图片吸引用户点击，排序和曝光对点击可能的影响，曝光场景对点击可能的影响等等。上述因素通常并行存在，此时我们需要通过分析，首先找出最大的影响因素(或发现都差不多)，然后分析问题。价格是否敏感，描述是否影响决策，排序和曝光策略是否正确，场景是否有优化空间。
由于篇幅有限，这里我不再展开更多的内容，只提供一些启发。
03 结尾
事实上，产品经理的数据分析也是一个需要正确目标导向和固定方法的实践过程，内容很多，我不能一次性讲完，如果大家感兴趣的话，之后会继续总结相关内容。
作为产品经理，当我们掌握一些数据分析的动作时，至少可以完成以下事情:
通过简单明了的指标对比，我们可以监控产品的日常变化，以确定是否出现了情况；
通过几个核心指标，我们可以快速判断是否符合产品预期；
通过转化率分析，我们可以清楚地知道哪个环节出了问题；
通过行为分析，我们可以研究用户的需求是否被命中；
通过数据复盘，我们可以正好量化产品价值，找出不足之处。
所以，数据分析对于产品经理来说是非常重要的，大家一定要掌握基本的方法。
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