這兩天跟讀者小Q聊面試的情況，被刷了幾次的他，心有不甘來找我求解。

經了解，面試過程有兩個特點：

1. 面試官都很喜歡問數據相關的問題；
2. 如果應聘者對數據不熟悉，涼涼的概率非常大

小Q就是在數據這個部分掉了鏈子。顯然，數據能力已成為產品經理應聘的重要考點了。

懂數據分析實在是太有必要了！打心里認為：不懂數據的產品不是一個好產品。

結合最近的思考，今天我來分享下：產品經理懂數據，到底需要懂到什么地步？每一個層次都代表著一大類人群，大家可以對號入座。

本文章適用這幾類朋友：

1. 還沒做過數據分析，希望通過數據分析提升產品分析能力
2. 野生產品，接觸過數據分析，但總覺得學得不系統，沒有方向
3. 已經在做數據分析，但是老板覺得我數據分析能力還比較差

一、為何數據分析能力越發重要？

依我看，主要有兩個方面：

1. 從宏觀來講

（1）經營環境變化：互聯網快速普及，越來越多的人觸“網”，增量的時代已經過去，存量時代來臨，以往粗獷的經營模式難以為繼，精細化、精益化經營成為主旋律。

（2）資本回歸理智：燒錢、補貼，跑馬、圈地，資本的瘋狂，消費者的狂歡，已越發少見，當資本冷卻下來，市場預算吃緊，再也不能不計成本的砸市場了，精打細算是常態。

2. 再微觀到個人

（1）數據的復利效應

個人通過數據分析提升決策的質量，獲得更高的回報，再一次肯定了數據的價值。

（2）數據是最快樹立信任感的方式

先擺客觀事實（數據），再講個人觀點，無論在什么場合，都更加具備說服力。專業性得到認可，自然也會有更多人愿意與你共事。

（3）數據是個人業績最好的體現

在大環境不好的時候，企業也更加注重價值貢獻，并且實行末位淘汰機制，怎么對個人排名，相信業績數據是一個更加合理的排名方式。

既然數據分析這么重要，那么產品經理到底要懂到什么程度？

二、產品經理懂數據，至少要做到“五懂”

我把這“五懂”稱之為產品經理的升級打怪之路，每上一層，遇到的挑戰更大，收獲的回報也更大！

1. 懂來源：搞懂數據的來龍去脈

每天都在看的數據，你是否知道數據被分了哪幾種類型？對應的口徑是啥？在你面前的數據它經過了哪些系統？更新頻率又如何？

搞懂數據的來龍去脈是基礎中的基礎，也是后面通關的必備技能。

為了幫助大家快速掌握技能，我按照問題類型，摘出必考問題和常見舉例。（可收藏下來，時常翻閱）

想搞懂數據來源，可以按照上表去反問自己，是否對這幾類問題都了然于胸？如果是，恭喜你，通關成功！

為方便大家理解，對于數據生成流程，附圖如下（網圖，侵刪）

2. 懂記錄：用數據記錄業務變化

這一層懂：是懂得如何提交數據需求，記錄業務所需要的數據。

產品最常提的數據需求有：前端埋點需求和業務報表需求。我們分別來講講，提交數據需求的規范和注意點。

（1）前端數據埋點需求

什么是埋點：埋點，網頁將用戶的瀏覽、點擊事件記錄及上報到服務器的一套采集方法

為什么要做埋點：埋點為后續的數據分析提供數據基礎

埋點數據的生成流程：按照規范輸出埋點需求—網頁采集用戶數據—網頁上報服務器—數據庫清洗、加工、存儲埋點數據—數據分析平臺輸出可視化報表

怎么寫埋點需求：手動埋點類，需要開發手動寫代碼去埋點，那么埋點需求中必備的字段如下，頁面ID、區域ID、按鈕ID屬于開發定義。（可拿來即用）

埋點需求注意點：

注意按照用戶體驗流程逐個埋點，避免遺漏；

埋點重在細致，盡可能把頁面上涉及的操作事件都埋進

更多數據埋點知識，可以看這篇埋點的文章《3分鐘6個問題，數據埋點少交50%認知稅》

（2）數據報表需求

數據報表需求，一般是先有業務整體數據報表的規劃，再到具體的報表需求。段位低點的產品經理大部分不需要做數據指標規劃的需求。

提好數據報表需求的關鍵有三個：

• 明確數據的類型、日常應用場景和使用頻次，這樣才能找準數據報表展示的位置
• 明確每一個字段的定義，字段設定，要易于理解，較難理解的需要做好注釋工作
• 出需求前，首先確認上游數據是否支持，否則無法落地

3. 懂規律：用數據理解業務規律

寫好數據需求是開始數據分析的第一步。

當你有了數據之后，緊接著應該做什么呢？我認為是：分析數據，搞懂業務規律。

很多產品經理，都卡在這一層，無從下手。因為它一個綜合的、多維度的分析。當然，它是需要方法的，掌握了，你也可以輕松駕馭。

搞懂這個模塊，我們從三個維度入手：意識、方法論、場景化分析

緯度1：培養足夠敏感的數據意識

數據意識培養是一個持久戰，所以最好的辦法是從小細節做起。

1）列學習清單，向前輩學習，開啟意識培養第一步

2）培養小習慣，享受意識紅利

1. 利用好10分鐘早餐時間，將關注的業務數據瀏覽一遍；
2. 核心數據手抄本：將高頻用到的、非常關鍵的數據牢記于心，手工抄寫，加深印象；
3. 活動數據備忘庫：將活動的效果填入提前創建好的備忘庫，用于時常查閱，提供思路；
4. 專題分析結論摘抄：將公司的數據分析師做的分析報告，摘抄關鍵結論，供隨時查閱；
5. 簡單數據處理，盡量少用計算器，鍛煉自己的心算能力；

緯度2：“望聞問切”的數據分析方法

望聞問切來自中醫的看病診斷，其實做業務數據分析也同樣有用，尤其是遇到業務數據異常的時候。

• 什么是望？望代表觀察，觀察業務的關鍵指標，用戶行為層：流量（UV）、轉化率（CR）、客單價；業務指標層，總交易金額、總交易筆數、總交易人數以及各業務模塊的指標數據等，這些都是我們要觀察的關鍵指標
• 什么是聞？聞代表聽聞，了解市場行情變化。整個經濟大盤變化如何？是刺激消費還是吸引儲蓄？樓下711最近在做哪幾家銀行的促銷活動？競爭對手最近有沒有上了什么新功能？
• 什么是問？問代表詢問，問問相關業務同事的動作。昨天是不是做了大量的消息推送？昨晚是不是上了新的產品功能？昨天是不是系統產生故障了？
• 什么是切？切代表解析，深入了解主要異常的模塊。異常往往是綜合呈現的結果，主要那一塊導致的異常，我們想要深入去解析它。比如，銷售金額指標下降，那到底是流量少了，還是轉化率小了？我們要深入解析它

緯度3：場景化分析，快速進入分析心流

天下武功唯快不破！當你還在苦思冥想的時候，高手已經把整個分析框架和思路都寫好了，差異有時候真的很大。

武器庫裝備本質的區別是啥？是基于實際問題的場景化分析能力。

之前也有寫過，場景化數據分析的相關文章，實戰資料非常多，這里摘部分內容分享下，完整的分析資料都整理成表格，可關注公眾號 大雄背起行囊回復分析資料即可獲取。

1）產品/運營都有哪些數據分析場景？

2）每個場景的數據分析，類型和目的都有啥？

3）萬能的數據分析模版：不管什么場景都是可以快速套用的

4）整個數據分析excel 截圖

以上的每一維度，我都寫了針對性的文章，大家可以點擊《數據分析專輯》了解。

4. 懂增長：用數據驅動業務增長

做增長的方法論有很多，概況下來就是：上線最小可行化產品，根據北極星指標，不斷實驗測試，找到最能促進增長的因子，優化放大，從而獲得指數級別的增長。

這一套是增長黑客的玩法，不是所有公司都有條件玩的。不過，不用灰心。用數據驅動業務增長，其實不僅僅是增長黑客的特權，所有的產品都該具備該項能力。

到了“懂增長”這一層，要比看懂業務規律更上一個層次。如何用數據驅動業務增長？我認為有三個方面：擴大效果、補足短板、降低損失。

（1）擴大效果

產品用戶增長不錯，老板提出更高的要求，增長人數要翻一倍，怎么辦？產品個性化推薦購率5%，到年底要達到8%，怎么辦？

這些工作中非常常見的問題，要是懂得數據分析，這里就能幫上大忙了。

常規操作是：用公式法+拆解法。用數據分析思維，找到新的增長點。

• 公式法：找到考核指標的組成公式，比如：用戶數=下載人數*轉化率=A渠道下載人數*轉化率+B渠道下載人數*轉化率+…+X渠道下載人數*轉化率。
• 拆解法：分析個渠道的下載量和轉化率，找出轉化率高的渠道，加大投放；找出轉化率差的渠道，優化產品流程。

（2）補足短板

通過數據分析及時發現，產品轉化率比較差、用戶點擊率較少的功能，用漏斗分析的方法，逐層觀察漏斗的轉化情況，從而采取對應的產品策略：如調整頁面結構、導航交互等，更好滿足用戶的需求。

（3）降低損失

不僅如此，數據分析還能幫助企業減少資金損失/聲譽損失，監控核心功能數據，，比如支付平臺/優惠券平臺。

若超出異常閥值，按照嚴重程度，第一時間通過IM/郵件/短信/電話等渠道告知相關責任方，避免帶來不可估量的后果。

5. 懂表現：用數據突出業績亮點

如果看完前面4個，你覺得已經到位的話，那你就大錯特錯了！前面4層是屬于做好基本工作，第5層的重要意義在于：讓你的工作脫穎而出，獲得領導的認可。

懂得用數據表現業績亮點，永遠是職場人的必修課。

在大家工作都差不多的時候，如果用數據體現自己的與眾不同和思考呢？

這里給你三點建議，分別應對不同局勢下的處理方式。

（1）業績好強調過程

項目過程的艱辛之處，或者是團隊做了什么動作？做了什么測試？使得數據增長的不錯，讓領導相信增長并非偶然。

（2）業績一般找局部亮點

數據絕對值增長比較少或者數據比較小的時候，可以用百分比去描述效果；又或者把數據拆解來看，找其中增長得比較好的地方，分析下是否可以擴大效果。

（3）業績差重點分析原因及對策

處于逆境的時候，分析一定要深入！

經受住領導的連環挑戰：為什差？具體差在哪里？同比差了多少？這個階段做了什么？數據如何？為啥沒有效果？哪個環節做得不好？

給予領導信心：下一步該計劃怎么做？為什么這樣做？預計帶來多大的效果？什么時候做？當前進度如何？下次同步進展情況的時間是什么時候？

上述的只是職場的冰山一角，數據用得好，如虎添翼；對數據沒概念，寸步難行。

最后

在數據越發重要的今天，數據分析已經是產品技能包里必備的技能。

希望大家通過我今天的分享，對產品搞懂數據有基本的認識。把“五懂”作為一個指引的燈塔，在修煉的路上，你我結伴前行！

祝愿，人人都能成為數據分析師！