产品经理应该如何进行数据分析

我们使用数据分析，总是想解决某些业务中遇到的问题，驱动业务实现增长，根据我们想要解决的问题类型，我们可将数据分析的目的分为三类：分析现状，分析原因，预测……
 

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何，我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

举个简单的例子：某电商产品通过数据分析，想要实现如下的四个目的，统计注册转化率，用户复购率，人均购买的商品客单价，和付款成功用户在全国的分布情况。

就电商付款成功用户在全国的分布情况的这个需求，可通过诸葛io产品查看分析，如下图所示，其他的需求也可通过诸葛i产品进行分析，大家可去官网体验。
 

2、分析原因

分析原因是数据运营者用的比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

举例来说：某产品的注册转化率一定稳定在15%，有一天突然下降为5%以下，这个时候就需要对这天的数据进行分析，找出注册转化率下降的原因，在这里可以采用诸葛io的漏斗分析，如下图所示，分析开始注册到注册成功的每一个步骤，看看是哪一步的流失最严重，从而找出原因进行优化。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

简单举例来说：某电商的七日复购率平均是30%，现在有第一次购买消费用户1000人，监测这些用户的行为，七日看这些人复购率是否到达或者超过30%，根据数据结果去判断复购的增长率，这就是属于数据分析，预测未来的应用。



 

总结：以上分享了数据分析的三大目的，分析现状，分析原因，预测未来，在产品运营实践过程中，可以就单方面问题分析，也可以三者合而为一，同时进行分析。俗话说，知己知彼，百战不殆，用数据分析的方法了解自己，了解竞争对手，及时调整策略，方能运筹帷幄。