产品经理如何进行数据分析.doc

产品经理如何进行数据分析对于产品经理而言,看明白数据是一件很简单的事情,但是要想从数据中挖掘其背后更深层次的内涵,看懂数据背后的逻辑是一件非常不容易的事情。往往一个决策的成功或失败,总能归咎到对数据的理解上。值得欣慰的是,随着接触到的用户越来越多,对于用户心理模型和业务逻辑的理解越发的透彻,产品经理对数据的理解能力也将越来越强。1、不配看数据产品经理对待数据的态度不应该像市场分析者或财务人员一样。我们看数据,更多是需要了解数据背后用户的行为逻辑和期望需求。这就要求我们看到数据的时候,必须第一时间想象到用户是如何创造出这些数据的,为什么会创造出这样的数据。作为一个产品设计者首先必须告诉自己:“I’MNotUser”,如此同时还要再把自己模拟成一个平凡的用户,不停的反复的去用自己的产品,和同类产品。我向来认为,一个做移动互联网的产品设计师,不有事没事换手机玩,不是好的产品设计师;一个电子商务的产品设计师,不每周在网上买一件东西,不是一个好的产品设计师。在某个用户体验设计的会上,某知名教授大讲他所在公司搞到的facebook的数据,说他的理解、说他的分析,说facebook如何没戏。刚开始听着蛮有根有据,后来越听越不对味,突然他冒出来一句“虽然我从来不用facebook”…我当场昏厥。这种人,不配分析facebook的数据,更不配去评论。、要想有资格去看数据,通过数据给产品设计提供有效的依据。方法很简单,也很有效:把自己当作一个平凡的用户,不停的用自己的产品,和同类产品。有,且只有这么一个方法。2、为了看数据而看数据和做可用性测试一样,测试之前不能说没有“关注点”,发现什么就是什么。那样什么也发现不了,即使发现了,价值也不大。数据拿到手里,没有目的的去看,不如不看。在做产品设计的数据分析之前,首先应该搞清楚自己需要什么样的数据来说明什么问题。一个数据对于不同的产品、不同的环境、不同的用户类型,得到的结论应该是不一样的。传统的市场研究中,对于数据的分析往往是根据“硬属性”,比如他们对于用户的分析基本都是根据“人口属性”的数据,他们得到的结论也很少结合现实环境。这样的结论,对于(互联网的)产品设计基本上没有太大的参考价值,特别是如今个性化需求越来越强,用户行为越来越独特的时候,“人口属性”很不能代表用户背后的行为逻辑。比如,想了解“有购物搜索需求的网民”具备的主要特征,这个时候“年龄、学历、性别、收入、婚姻状况、消费能力、信息获取方式、上网条件、. .”可能都是对我有参考价值的数据,但那些才是最重要的呢?分析后很快就可以发现,比较而言“年龄、收入、上网时间、上网条件”都不是最重要的,“消费能力”、“信息获取方式”在这里才是最重要的特征。这些数据背后才更能代表用户的行为逻辑和需求。(如果不是很明白这个结论,稍后再《Desi ngI T.》第8篇左右会谈到)。3、不筛选数据做一个优秀的设计者,首先必须善于“提问”。“提问”的水准和设计水平基本成正比。要什么样的数据,什么样的数据可以帮我解决这些问题和疑问?这个很简单,一罗列你可以想到很多很多。但,事实上数据类型到达一定数量后,类型越多,反倒越不利于对于结论的判断。因为,不同数据类型之间会产生相互的干扰,有些时候次要问题可能会战胜主要问题,影响最终的结论。在实际项目中,解决了主要问题,次要问题可能就会很自然的被稀释了