时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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你是否听过这样的故事:隔壁老王开了一家水果铺子,你问他每天生意怎么样,他可以回答卖的不错/很好/最近不景气。这些都是很虚的词,因为他认为卖的不错也许是卖了50个,而你认为的卖的不错,是卖了100。
产品经理要想做好数据分析,应该有一套完整的思维体系,在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。确认运营目的,分析核心指标,指标系统分解,数据采集,数据分析及决策支持同时立足于产品和用户,用数据来打磨产品,用数据来检验迭代,不断提升用户体验。 什么是数据分析?用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。需要注意的是,数据分析是从数据中提取有用的信息,而不是流于形式。分析产品过往的数据,来洞悉问题,驱动有目标的产品迭代。 数据分析的核心方法AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer)是硅谷的一个风险投资人戴维 麦克鲁尔在2008年时创建的,分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这个五个单词的所写,分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节。从 AARRR 框架 ( 获取、激活、留存、变现与推荐五个环节)入手进行产品分析,这是一个非常好的分析方法。当我们了解在AARRR的每个环节中,应当关注什么样的数据,什么样的数据表现才是正常的。 数据分析的工具App
Web
数据采集(埋点)主要方法
下图为统计工具的使用流程,请做参考: 数据的关键指标
接下来… 我们一起看看… 数据分析的思维框架1、建立指标体系:指标体系没有放之四海而皆准的模板,不同业务形态有不同的指标体系
2、明确好坏指标:好指标应该是核心驱动指标(拿活跃用户数说明就懂了,我们活跃用户有10万,这能说明什么呢?这说明不了什么。如果产品本身有千万级别的注册用户,那么10万用户说明非常不健康,产品在衰退期。如果产品只拥有四五十万用户,那么说明产品的粘性很高。)
3、建立正确的指标结构:指标结构的构建核心是以业务流程为思路,以结果为导向 举例:假设你是内容运营,需要对现有的业务做一个分析,提高内容相关数据,你会怎么做呢? 参考答案如下图: 数据分析流程我们可以试着树立整体的流程:1.明确分析目的和思路 →2.数据收集 →3.数据处理 →4.数据分析 →5.数据展现 →6.报告撰写。 这个流程只是从“数据”的角度阐述了前后的流程,并未结合业务实际;但值得注意的是数据分析的最终目的是为了指导实践,而不是写一份报告。 小Q来总结:一个优秀的产品经理在产品设计工作中是同时具备运营思维的,将想法转化成产品和运营方法。然后分析其中的数据,衡量产品或者运营的效果。如果好的话保持并大力推广,如果不好的话总结问题及时改进。在「构建」-「衡量」-「学习」的不断循环中逐渐优化,不断推动产品的进化。数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问,涉及到的东西非常多。
作者:Mandy权,微信公众号:PMandyQ,一名快乐的产品经理! 本文由 @Mandy权 于。, |
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关键词:产品优化, 数据分析, 数据