敏锐的数据嗅觉，是“一代天骄”产品经理的必修课

2023-09-23 18:18:26

产品经理必学技巧：敏锐的数据嗅觉

数据驱动是产品经理的基本功之一。所谓数据驱动，就是用数据模型来驱动产品设计工作。要做到数据驱动，首先需要有2个前置条件：一是给产品做数据埋点；二是按数据分析框架做选数据模型。两者是息息相关的，数据埋点可提供数据源，数据分析框架可指导产品经理如何从数据中提取有价值的信息。

一、数据埋点：安装监控摄像头

数据埋点就像安装监控摄像头，把产品的使用过程记录下来。数据埋点可以记录用户在产品中的行为，比如点击了哪个按钮、停留了多久、购买了什么商品等。这些数据可以帮助产品经理了解用户的使用习惯、偏好和痛点，从而指导产品的设计和优化。

二、数据分析框架：把视频进行分析

数据分析框架是指导产品经理如何从数据中提取有价值的信息的工具。数据分析框架有很多种，但最常见的一种是“4W1H”框架，即：

产品经理可以使用“4W1H”框架来分析数据，找到数据背后的规律和洞察。比如，产品经理可以使用“4W1H”框架来分析用户流失数据，找到用户流失的原因和时间，从而指导产品的设计和优化。

三、实战数据分析框架：案例分析

为了帮助您更好地理解数据分析框架，我们来看一个案例。假设我们是一款电商产品的经理，我们想通过数据分析来提升产品的转化率。我们可以使用“4W1H”框架来分析数据：

What：发生了什么？
- 用户在购物车的平均停留时间为10分钟。
- 用户在结账页面的平均停留时间为5分钟。
- 用户的平均放弃购物车率为20%。
Why：为什么发生？
- 用户在购物车的平均停留时间较长，可能是因为他们对产品不满意或对价格有疑虑。
- 用户在结账页面的平均停留时间较长，可能是因为结账流程太复杂或支付方式太少。
- 用户的平均放弃购物车率较高，可能是因为运费太贵或交货时间太长。
When：什么时候发生？
- 用户在购物车的平均停留时间在晚上10点到12点之间最长。
- 用户在结账页面的平均停留时间在周末最长。
- 用户的平均放弃购物车率在节假日最高。
Where：在哪里发生？
- 用户在购物车的平均停留时间在手机端最长。
- 用户在结账页面的平均停留时间在PC端最长。
- 用户的平均放弃购物车率在农村地区最高。
How：如何发生？
- 用户在购物车的平均停留时间随着产品价格的提高而增加。
- 用户在结账页面的平均停留时间随着结账流程的复杂性而增加。
- 用户的平均放弃购物车率随着运费的增加而增加。