产品经理数据分析方法与模型(产品经理怎么做数据分析)

1、互联网产品经理如何分析数据当然，这里所说的数字和数据不是指我们银行月卡上的附加数据，而是产品数据，包括一般行业数据、网站运营数据、用户数据、广告/转化率数据、产品业务/销售数据、产品投资/收益数据等等，所有这些数据组成的综合指标将决定一个产品经理的绩效评价——当然，最下面体现的可以是个人银行卡上的号码。 当数据指标是一个非常科学的体系时，通过数据分析得出的结论确实会比主观猜测更有确定性和说服力。 那么产品经理在管理线上产品时应该关注哪些数据呢？总的来说，我们主要关注以下几个方面：1、网站流量数据。 例如访问量、点击量、页面浏览量、转化率、停留时间等。 以上是基本指标，但当与不同来源、不同时间的数十万个网页组合在一起时，就变成了一个非常复杂的数据系统。 2.网站用户数据。 例如，用户群体属性特征：年龄、性别、行业、职位、地区等，此外，还有用户行为特征：进入次数、注册次数、退出次数、点击次数、数量；收藏次数、操作次数、订单量等3.访谈资料。 有些企业可能会进行一些调查问卷，如果能够按照统计规范设计出一个规模，那么这些访谈数据也是非常有价值的。 从一般统计数据中可以了解到很多信息。 如果问卷设计得当，可以利用多元统计方法找到更深入的信息。 4.财务数据。 例如，总销售额、毛利润、净利润、成本、广告金额等。 产品是否赚钱、能赚多少钱，是产品经理关注的重点，也是他追求的目标。 5、外部源数据：行业市场份额、竞争数据等。 6、搜索引擎数据：搜索引擎资源占比、SEM流量占比、搜索关键词及各关键词产生的PV值等。 以上这些数据都是我们需要经常用到的，我们在使用的时候可能需要根据不同的产品特性、不同的KPI、不同的职责来选择不同类型的数据，因为部门看到的都是marketing、BD、boss。 不同的。 。 对于一个产品经理来说，他不仅需要像市场分析师或者金融分析师那样了解数据的结果，还需要通过这些数据的积累和经验进行更细致的分析和研究，了解用户是如何创造产品的。 这些结果。 以及为什么创建此类数据。 只有这样做，才能将繁琐、枯燥的数字转化为运营能力的提升。 那么产品经理如何做好数据分析呢？首先要有一个好的统计系统，没有好的数据源，分析能力再强也是没有用的。 现在网上有很多，比如CNZZ有专人负责数据收集和解读。 运营数据分析是一个持续的数据收集和研究的过程。 三是要确定产品评价的主要指标，定期进行每周、每月、每季度、每年或某一专题事件的专题分析，了解一个阶段内的发展进程，了解发展趋势；需要增加数据的可读性。 有时候，语言文字再好，也不如图片那么简洁明了，最后，除了我们的产品，我们还要时刻关注行业数据的变化，以及国人的普遍偏好用户对于同类型的产品，用户属性又发生变化。 目前有很多第三方公司提供此类报告，如艾瑞咨询、CNNIC等。 总的来说，数据分析是一个漫长的过程、复杂的工作，但只要足够重视并持之以恒地去做，就能有意想不到的好处。