数据分析为什么是产品入门必备技能

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编辑导语：很多初级产品经理认为，产品只需要写好PRD文档就OK了，为什么还要经常做数据分析，表示无法理解；殊不知数据分析是每个产品经理入门必备的重要技能，本文作者就解释了为什么数据分析是每个产品经理必备技能，我们一起来看一下。

一、为什么数据分析是产品经理必备技能

1. 从行业前景看，数据分析对从业者有重要作用

从社会发展来看，时下最火的行业当属ABCD四大行业；ABCD都是啥行业？发展前景怎么样？

ABCD分百度舆情管理别代表AI技术、Block区块链、Cloud云服务、Data大数据。

大数据作为时下发展前景较好的行业之一，它的兴起吸引众多用户的的关注和围观；而今在知乎上搜索“数据分析”话题，关注话题量的用户高达380万人，话题用户数是其他3个行业话题用户总数的12倍；从数据对比看，数据分析对所有从业人员占有不可比拟的作用。

薪酬一般跟从业者的价值成正比，资历越高，薪酬越高；岗位越稀缺难度越高，薪酬越高；行业发展前景越好，薪酬越高。

目前各大招聘网站上，数据分析的岗位招聘需求和薪酬较多，平均月度薪酬在20K-40K之间，远高于其他岗位薪酬水平，大数据的发展前景甚是光明。

2. 数据分析让产品拥有较高的技术壁垒

个性化的算法试验，让今日头条异军突起，行业地位拔地抖音从营销哪些方面赢得了而起，更奠定大数据在各行业中的价值；今日头条APP更因为个性化数据算法开发，筑起了产品护城河，大数据推荐壁垒也让后来的产品竞争者无法超越，稳居资讯类产品的NO.1。

二、产品经理可利用数据做什么？

1. 利用数据迭代产品

从来没有一款产品初次上线就几近完美，且后续不需要持续迭代的；目前国内公司多采用小步快跑方式，1周1次或3周1次的迭代频率，持续优化产品；至于每个版本需要迭代什么功能，哪些需求优先级高哪些优先级低，需要产品经理和项目经理至少提前一周制定好计划。

《精益创业》书中有这么一段话：成功地执行一项无意义地计划，是导致失败的致命原因；如果企业费尽心思开发出来的产品没人想要，那么是否按时、按预算完成计划就无关紧要了。

可见有意义的迭代计划才能引导产品走向成功，那么产品经理制定迭代需求依据是什么？

并不是老板的需求就必须优先迭代，也不是看产品经理的个人喜好，恰恰需要产品经理根据产品数据排出需求的优先级高低。

2. 利用数据洞察用户

用户行为复杂，每个用户在不同场景下会衍生出多种数据和行为情况。

大数据告诉我们的信息不一定正确，所以我们要利用数据洞察用户，挖掘用户真实的产品诉求。

1）用户不知道自己想要什么

不管你信不信，很多时候用户根本不知道自己想要什么；因此很多产品经理总喜欢引用《乔布斯传》里的这段话来支撑自己不做数据分析和用户洞察，企图通过创造一个新产品让用户明白自己需要什么。

有些人说：“消费者想要什么就给他们什么。”但那不是我的方式；我们的责任是提前一步搞清楚他们将来想要什么。

我记得亨利福特曾说过，“如果我最初是问消费者他们想要什么，他们应该是会告诉我：‘要一匹更快的马！’”人们不知道想要什么，直到你把它摆在他们面前；正因如此，我从不依靠市场研究。

如果只停留在语句表面意思去理解，用户的确不知道自己想要什么，直到乔布斯将产品展示在他们面前；然而，乔布斯之所以能创造出新的用户想要的东西，恰恰是因为他自己基于很长时间的市场研究和用户洞察（日常基于大样本的用户行为观察和分析，堪称行走的数据库），结合当时先进的科学技术，创造超出用户预期的新产品。

消费者跟产品经理不同，消费者不知道现在的科技可以做什么事情，他们不会去要他们认为不可能的东西；而产品经理需要了解科技能干什么，用户真实需要什么？

如果没有长期吉林抖音代运营策略有没有深层次的用户洞察和行业研究，没准乔布斯给用户生产的也是马，是用户洞察创造了新的伟大的产品！

2）用户反馈的需求脱离使用场景

数据也会说谎，数据并不代表用户的真实需求。

日常见过很多问卷调查或者市场调研，直接询问用户想要什么功能。用户天马行空的YY，并言之凿凿地告知调研人员——他想要的东西长这样，很迫切需要这个功能，想想这画面是不是有点熟悉。

分享一个视频，需求方跟产品经理说，他想要用蓝笔画出7条互相垂直的红线？（戳视频，很认真的想让你笑：l）

视频中，甲方并没有意识到提的需求脱离了使用场景，缺乏逻辑性，并坚信自己的需求是合理可执行的；虽然案例并没有提到该需求是基于数据提出的，但生活中很多这样滑稽的例子和问卷调查数据，我们需要透过数据洞察用户真实的诉求。

3. 利用数据验证产品

为什么体量越大的产品，每上线一个新功能，都需要先灰度测试？

目的是要对比线上版本和灰度版本的使用情况。

新功能迭代一般会出现3种情况：

• 要么用户不喜欢使用数据下降，此时解决方案是继续优化需求或下架功能；
• 要么是新功能上线后效果超乎用户预期，此时可以逐步放开灰度测试的用户量，直至最后用户量100%铺开，所有用户可使用新功能；
• 要么就是数据几乎无变化，产品经理迭代了一个失败的功能。

由此可见，数据对比是验证产品正确与否的标尺，任何不基于数据对比拍板的需求，通常都比较容易出错，且不负责任。

总之大时代背景下，数据分析对各行各业有重要作用，尤其是产品经理入门必备技能；产品经理作为公司的mini CEO，应该懂数据分析，挖掘数据背后的价值，为公司创造更多伟大的产品。

卡卡，微信号：969974134，《卡卡的产品札记》公众号主理人，先后就职于金山、魅族，专注产品运营。

本文由 @卡卡的产品札记 于，，。

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