產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告是作為產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)人必不可少的工作,無(wú)論是周報(bào)、月報(bào),還是新版本表現(xiàn)的分析報(bào)告,都需要在圍繞報(bào)告目標(biāo)的基礎(chǔ)上,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析并提煉要點(diǎn),最后形成一份有指導(dǎo)意義、易讀且美觀的數(shù)據(jù)報(bào)告。那么,產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告該如何撰寫(xiě)呢?不會(huì)寫(xiě)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告的那就不是一名合格的產(chǎn)品經(jīng)理,下面由IT培訓(xùn)網(wǎng)給大家剖析如何撰寫(xiě)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告。
如何從0開(kāi)始撰寫(xiě)一份產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告?
一、明確報(bào)告定位
報(bào)告就是向某一人群進(jìn)行匯報(bào),那么首先就要明確報(bào)告的對(duì)象,從報(bào)告對(duì)象的角度組織內(nèi)容、結(jié)構(gòu),以及報(bào)告里各個(gè)模塊的側(cè)重點(diǎn)。
如果報(bào)告是面向公司領(lǐng)導(dǎo)層的,例如:公司業(yè)務(wù)線的例行匯報(bào),或是向產(chǎn)品線leader匯報(bào)新產(chǎn)品或新版本的表現(xiàn);這時(shí)候報(bào)告要突出的就是關(guān)鍵指標(biāo)有沒(méi)有達(dá)到預(yù)期,各個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)為什么是這個(gè)表現(xiàn),需要通過(guò)拆解成細(xì)化的指標(biāo)來(lái)簡(jiǎn)要說(shuō)清楚問(wèn)題出在哪里,或是優(yōu)秀表現(xiàn)的原因是什么,最后總結(jié)團(tuán)隊(duì)下一步的改進(jìn)計(jì)劃。
如果是面向團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)同事的,那報(bào)告的側(cè)重點(diǎn)就在于挖掘問(wèn)題點(diǎn),并提出改進(jìn)方案或建議,要起到的是用數(shù)據(jù)驅(qū)(che)動(dòng)(pi)團(tuán)隊(duì)的作用。
如果是對(duì)外公開(kāi)的報(bào)告,則一般側(cè)重的是結(jié)果和趨勢(shì),而不是過(guò)程。這一類就是咨詢機(jī)構(gòu)們公開(kāi)發(fā)布的那些報(bào)告的范式了。
二、拆解核心指標(biāo),建立數(shù)據(jù)模型
明確了報(bào)告的定位之后,那么就可以結(jié)合報(bào)告定位和產(chǎn)品目標(biāo)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)等指標(biāo),對(duì)核心指標(biāo)進(jìn)行拆解,形成報(bào)告的數(shù)據(jù)模型。
例如:如果是電商類產(chǎn)品,并向領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào),那么可能核心指標(biāo)就是GMV,GMV是用戶數(shù)乘以客單價(jià),那么我們一步步進(jìn)行拆解就如下圖所示:
需要指出的是:報(bào)告的核心指標(biāo)和拆解是動(dòng)態(tài)的,在產(chǎn)品的不同階段,數(shù)據(jù)模型也需要進(jìn)行調(diào)整。
例如:一個(gè)產(chǎn)品中前期階段關(guān)注的可能是用戶規(guī)模,到達(dá)一定用戶規(guī)模之后,就需要開(kāi)始重點(diǎn)關(guān)注用戶價(jià)值了,而數(shù)據(jù)模型也就需要隨之調(diào)整。
三、數(shù)據(jù)的整理和分析
1. 數(shù)據(jù)的獲取
數(shù)據(jù)的來(lái)源比較多,需要根據(jù)不同指標(biāo)的需要,選取穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。
常見(jiàn)的數(shù)據(jù)來(lái)源包括:
公司自有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng);
第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái),例如:友盟、百度等;
第三方業(yè)務(wù)平臺(tái),例如:廣告聯(lián)盟等;
公開(kāi)的數(shù)據(jù)源。
其中有很多數(shù)據(jù)是有多個(gè)來(lái)源的,例如:用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一般公司自行統(tǒng)計(jì)和第三方平臺(tái)都有,而對(duì)外合作的數(shù)據(jù)則是自行統(tǒng)計(jì)和第三方業(yè)務(wù)平臺(tái)都有。
對(duì)于和錢有關(guān)的數(shù)據(jù),例如:訂單數(shù)、金額明細(xì)等,一般來(lái)說(shuō)必須要有嚴(yán)格的對(duì)賬系統(tǒng)來(lái)核對(duì)和平賬。
但對(duì)于用戶數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異,一般需要對(duì)統(tǒng)計(jì)口徑和統(tǒng)計(jì)方案進(jìn)行分析,如果是統(tǒng)計(jì)手段層面造成的差異則可以忽略。
這里需要注意的是,如果一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源出現(xiàn)大幅異常波動(dòng),往往可以借助另一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行對(duì)比分析,如果兩邊是同方向、同幅度的波動(dòng),則要從業(yè)務(wù)角度去分析,如果兩邊差異很大,則很可能是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)源頭出了問(wèn)題。
2. 數(shù)據(jù)的整理、清洗
數(shù)據(jù)的整理和清洗主要是排除臟數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)異常的數(shù)據(jù)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理等等,這里就不展開(kāi)了。
3. 分析數(shù)據(jù):重要的是思維
對(duì)于數(shù)據(jù)分析,思維比工具和手段重要,首先要明確想找到什么問(wèn)題,再提出假說(shuō)然后依據(jù)假說(shuō)去排查,而不是在海量數(shù)據(jù)中無(wú)目的查找問(wèn)題。
分析的步驟,我認(rèn)為個(gè)家的總結(jié)已經(jīng)非常到位,這里羅列如下,有興趣的可以讀下《數(shù)據(jù)分析能力的核心是思維》一文詳細(xì)了解。
4. 分析數(shù)據(jù)的方法
拆解法:
對(duì)一個(gè)大問(wèn)題拆分為更小粒度的指標(biāo),如果沒(méi)有發(fā)現(xiàn)問(wèn)題則繼續(xù)往下拆解,直到發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在為止,從而尋找到對(duì)應(yīng)的解決方案。
BCG矩陣:
根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景,選取兩個(gè)坐標(biāo)作為坐標(biāo)軸,從而把業(yè)務(wù)或用戶劃分為不同的類型進(jìn)行分析。
同比分析法:
將各個(gè)業(yè)務(wù)相同類型的數(shù)據(jù)放在一起比較。
用戶分析:
用戶分析包括了使用廣度、使用深度、使用粘性等指標(biāo),這些指標(biāo)一般是若干用戶指標(biāo)的組合,例如:使用廣度就包含了總用戶數(shù)和MAU等,使用深度就包含了使用時(shí)常、停留時(shí)間等。
分析數(shù)據(jù)的方法有很多種,需要根據(jù)報(bào)告定位和目標(biāo)的需要適當(dāng)選取。
以上三步曲,簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單讓你明確如何撰寫(xiě)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告,身為產(chǎn)品經(jīng)理的你,剛?cè)腴T(mén)不會(huì)寫(xiě),沒(méi)關(guān)系,按照這三步走,一份完美的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告就會(huì)出爐,有了這些,還愁什么?
本文摘自http://www.cnitedu.cn/it/share/20197585.html如有侵權(quán),請(qǐng)及時(shí)告知。
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