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产品小白如何算是会看数据?

产品小白如何算是会看数据?

作者: 走南闯北小黑妞 | 来源:发表于2018-12-14 21:13 被阅读19次

都说产品经理要有数据思维,那对产品小白来说,什么是数据思维?在每天成山的数据报表中,应该关注哪一些数据呢?在产品周期中如何才算是会看数据呢?

对刚入门的产品同学,数据思维指的是对业务指标、产品功能反馈的理解思维。电商后台产品关注的业务指标更多的是订单量、转化率;用户端产品关注用户量、日活和留存。这些都因产品细分不同而大同小异。如何去理解数据才是难点。

每天成堆的业务报表,产品小白要关注最核心的数据指标,最简单的办法,是找上级和其他小伙伴确认清楚指标的含义和变化解读。

做到以上可以算是敲门砖,但理解和掌握数据的以下方面才算合格。

1. what:是什么

了解数据最原始的业务场景从哪里来,每一个字段的明确定义。需求涉及到相关字段时,能够验证字段数值的合理性和准确性。

知道不同条件下数据的边界在哪里,上线后数据的覆盖和异常case如何去处理,很多策略性的产品功能也许还需要关注历史数据如何定义,需求和监控中应该如何处理。

2. how:怎么看

最底层是学习和掌握如何利用工具去分析和处理数据,包括去除噪音、归一化对比、分不同维度去解析等。

上层的是指这个数据对应的业务场景如何去演绎,不同的数据字段和数值对应了具体什么一个场景,在这样的数据组合下应该如何去理解后台流程、功能的反馈和用户的体验等发生了哪些变化。

3. when:什么时候看

需求调研和准备过程中要给评审人看关键节点的数据表现,功能/实验上线后要给上级按一个什么节奏提取和分析,数据表现对应的变化是什么。这里的重点是节奏:上线后每天同步部分数据,周期性的提供专项的数据分析和迭代清单。

总之,在不同的时间节点应该给合适的人同步不同的数据,以可以达到你想用数据达到的目的。需求评审时关注痛点的数据表现,比如用户留存和订单取消带来的客户流失,功能上线后评估中应该周期性给合作方和上级同步评审时关注的数据。

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