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硬货| 数据分析模型,用这个就够了

本文作者:朱学敏       公众号:产品经理朱学敏

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数据,是一切分析的前提。在数据驱动的时代,云计算、大数据和人工智能的火爆离不开数据,谁掌握了数据谁就赢得了用户、市场和流量。今天 PMTalker朱学敏,就来给大家介绍,如何进行数据分析。

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一些IaaS、PaaS和SaaS大数据公司,积累了大量的数据,就会用数据搭建的平台提供一些服务。


数据分析因价值而存在,数据分析的核心并不在于数据本身,而在于设计有价值的数据指标,通过科学有效的手段去分析,进而结合产品痛点,从产品角度给出具体的解决方案,推动数产品优化迭代。做数据分析要清楚三个问题:什么是数据分析?为什么做数据分析?如何做数据分析?


什么是数据分析?

数据分析就是提取有用的数据,来对数据加以详细研究和概括的过程。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是验证理论的手段,面对越来越庞大的数据,必须依靠强大的数据分析工具来完成数据分析工作。在工作中,数据可以指导产品经理更加理智的做出更为客观、理性的决策,掌握一定的数据分析能力,可以更好的提升工作效率。


为什么做数据分析?

产品的刚需、高频和痛点不是产品经理妄想出来的,数据分析是检验产品设想的最具说服力的工具,通过数据分析去迭代产品、分析用户、验证产品,推出更加合适市场或用户的产品,甚至找到一个可复制、可持续增长的商业模式。。产品运营和用户增长是一个不断数据分析试错的过程,产品的敏捷开发、版本迭代无非是基于业务驱动产品或数据驱动产品。产品经理做数据分析不仅要会数据统计、数据分析,还要有较强的逻辑思维能力和条理性,最终目标还是指导产品营和用户增长,帮助企业增加利润。


如何做数据分析?

数据分析要以结果为导向,用数据说话。做数据分析要明确分析的目的,确定收集的数据指标,选择合适的分析方法,也要清楚数据分析的流程:明确数据分析目的、明确数据源及数据口径、数据处理、数据分析、输出。


在数据分析过程中,我们可以借助五大数据分析模型(PEST分析模型、5W2H分析模型、逻辑树分析模型、4P营销理论模型、用户行为模型),也可借助第三方数据分析工具(诸葛io、百度指数、艾瑞数据、酷传、数据局、GrowingIO、IBM SPSS Statistics)去完成用户行为分析、页面分析、渠道分析、用户转化分析等。


电商平台数据分析

电商平台分析一般包括用户数据分析、商品数据分析、订单数据分析、渠道数据分析、页面数据分析、物流数量分析,涉及的指标包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、营销活动指标、风控类指标、市场竞争指标,要分析的的关键点很多,比如UV、PV、渠道来源、产品浏览量、页面操作跳失率、用户活跃度,商品回购率,客单价顾客评价指数、转化率等。


很多企业在招聘产品经理时,都会把数据分析能力作为硬性条件,要求能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能运用到工作中,比如负责数据监控平台、用户征信系统、贷款风控系统、数据化接口产品、风控模型及数据工具的产品设计、需求实施及迭代优化等工作。在充满竞争的市场,最先理解数据并掌握分析的产品经理将成为赢家。


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