關於需求的採集，前面我們已經在《產品狗有話說 vol3 | 產品經理怎麼做需求採集？》闡述了，但是就採集裡面的如何用數據發現產品需求？可能還是有些蒙蔽，很多時候我們都是用excel先做個數據統計口徑表，包括這些種類數據：

UV

PV

DAU

活躍用戶數

KOL

新增用戶數

留存率

購買產品的轉化率

KOL

次日留存率 ARPU

CTR（轉化率）

30日留存

復購率

BounceRate

但是有了這些類型的數據，該怎麼使用呢？其實這張表的數據種類都不是一個維度的指標，在做數據分析前，首先就的有一個比較清晰的數據分析框架。

第一部分：數據分析框架

上面這些指標有些是活躍度的，有些是反應用戶質量的，有些是轉化率的（衡量渠道的指標），有些是留存率的（衡量產品的指標），有些是新增用戶（衡量渠道的指標），怎麼用這些數據做個分析框架呢？

業界，比較推薦黃有璨之前講過的數據分析框架，即產品數據模型和商業數據模型。說白了，就是產品數據模型是用來讓用戶微笑的，商業數據模型是讓自己微笑的（賺錢了為何不樂）。其中，商業數據模式主要就是看收入，商業數據模型：

收入=用戶總量*付費率*ARPU值（=平均客單價*單位日期平均購買單數）

當然，不同的業務條線自己的收入公式可能有些變化，需要自己整理下。對應的產品數據模型可以拆分為產品的相關指標和用戶的相關指標，比如：

產品指標：流程/頁面，衡量產品的質量、表現好壞

用戶指標：行為/動作，評估用戶的質量、活躍度

而用戶會使用產品，也就是說用戶指標會與產品指標有交集，而這二者之間的交集就是轉化指標，即用戶通過產品產生的一些行為數據，它是一個複合指標，它可能與產品相關，或者與用戶更相關。

因此，產品數據模型就是：產品指標+用戶指標+轉化指標

第二部分：數據分析案例：漏斗、留存app

案例1：漏斗渠道轉化率的分析過程

日常，我們去驗證不同地方的註冊入口等渠道的時候都會使用漏斗這種分析方式，通過看每一步驟的轉化率去看整個轉化路徑上的問題。基本的流程，大家熟悉一下吧：

1、量化註冊轉化的每一步，首先找到衰減的主要步驟（ 一般會關注第一步進站的衰減）

2、看哪一個渠道對轉化關鍵衰減步驟產生的影響，同時也會找到優質渠道

3、用關鍵數據指標去驗證有問題的渠道（指標包括UV、跳出率、人均PV值）—人均PV值越多就越感興趣

4、然後把渠道分在4象限（質量和數量）：按照質量和數量去評估渠道，針對每一個象限進行分析

案例2：app用戶留存的分析過程

通過留存分析去找到關鍵的用戶行為，用戶的行為往往代表高留存率，找到行為以後按照從高到低做個排序，通過產品或者運營的各種各樣的方式快點去接觸這些關鍵行為，使用這些關鍵功能，從而達到提高留存，增加用戶的一個目的。

1、查看留存表、留存曲線

比如，從下載app—到第二天還有多少人在用—一周之後還有多少人在用

2、對比不同行為下的用戶留存

比如，什麼都沒做的用戶到購買的留存率與點擊了推薦位的用戶到購買的留存率，差別多少

3、關注並運營好用戶行為上的核心功能

在高留存率的關鍵路徑上做好運營，優化功能，提高留存

在做數據分析之前，一定要先明確分析目的，再建立分析思路和方法，圍繞著核心業務流程和重要結論來完成分析。數據分析也是塊難啃的骨頭，但是我們在做產品時一定要會使用數據，至少數據可以幫助我們解決以下問題：

1、做完一件事情后，評估產出和成效，得出改進思路

2、產品整體數據不佳，找出核心問題和原因所在，得以解決

3、接受一款新產品后，評估當前狀態，發展階段發展的好不好，以便規劃接下來的工作

以上，共學之。

#關於《產品狗系列》#

《產品狗系列》是小平哥更新的系列文章，記錄了在做產品過程中的思考、問題困惑、一些一點點經驗，希望與大家討論。

產品狗有話說 vol5 | 如何做一次用戶調研？

產品狗有話說 vol4 | 產品經理該怎麼做需求評估和規劃版本

產品狗有話說 vol3 | 產品經理怎麼做需求採集？

產品狗有話說 vol2 | 看了100款App后，發現了App store里的這些秘密

產品狗有話說 vol1 | 啊~產品中的情感化設計