在当今以数字为中心的时代，数据分析已成为产品推广经理优化业绩的宝贵工具。通过利用数据，推广经理可以深入了解他们的受众、优化他们的活动并衡量他们的成功。本文将指导产品推广经理如何利用数据分析来推动他们的推广工作。
1. 确定关键绩效指标 (KPI)
明确您希望通过推广工作实现的目标非常重要。以下是产品推广经理应考虑的关键绩效指标 (KPI) 的一些示例：
- 网站流量和参与度
- 潜在客户生成
- 销售额
- 品牌知名度
2. 收集数据
要进行数据分析，您首先需要收集数据。有许多工具可用于收集和聚合数据，包括 Google Analytics、Mixpanel 和 Kissmetrics。这些工具提供有关网站流量、用户行为和转换的宝贵见解。
3. 分析数据
收集数据后，下一步是分析它。寻找模式、趋势和能够帮助您了解受众行为、优化您的活动并衡量您的成功的见解。
4. 优化您的活动
根据您的数据分析，您可以优化您的推广活动以获得更好的结果。例如，您可能会发现您的目标受众更喜欢社交媒体，因此您可以将更多的精力放在社交媒体营销上。
5. 衡量您的成功
定期跟踪您的 KPI 以衡量您的推广工作的成功至关重要。这将帮助您确定什么有效，什么无效，并根据需要进行调整。
案例研究
以下是一个产品推广经理如何利用数据分析优化其业绩的案例研究：
一家科技公司推出了一款新产品，但下载量并不像预期的那样好。为了解决这个问题，推广经理使用了数据分析来了解受众的行为。他们发现该产品的目标受众并不像他们最初认为的那样对技术知识渊博。因此，他们调整了他们的营销活动以吸引更广泛的受众，并增加了下载量。
结论
数据分析对于产品推广经理优化其推广工作并取得成功至关重要。通过利用数据，推广经理可以深入了解他们的受众、优化他们的活动并衡量他们的成功。本文提供的指南将帮助产品推广经理开始使用数据分析来提高他们的业绩。
《AI产品经理的7堂必修课》第三课-必备的AI产品知识
产品经理需要具备的核心技能主要分为以下几大部分（按照重要程度分先后排序）：需求挖掘与分析（撰写PRD）、逻辑思维能力（体现在需求分析里）、商业模式能力（撰写BRD）、市场营销能力（撰写MRD）、沟通能力、技术能力、文字能力。 这个是产品经理最为核心的能力，如何进行需求分析接下来进行详细的拆解。 分为需求定义、需求表达和需求管理三个方面。 在需求定义层面需要区分的是用户需求和产品需求的区别。 根据用户的属性区分主要分为B类用户和C类用户，B类用户比如服务于用户的组织（上至一个行业、一个企业、一个公司，下至一个部门、一种社会分工的角色等等），C类用户也是我们作为社会人普通用户角度日常接触的各类产品。 产品需求包含两部分，用户需求和公司需求，产品需求是通过用户需求得出的，产品需求是满足用户需求的相应解决方案，可以通过产品需求的排列组合来满足相应的用户需求。 公司需求和用户需求可以共同衍生出产品的需求，公司需求可以体现公司价值。 这两个需求理论也是大家平常看到听到最多的，分别是马斯洛需求层次理论和kano模型；马斯洛需求理论把人类的需求层级从底至顶依次分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求；而每个层次需求的满足都基于前一个需求层次已经被满足的前提。 但是将五种需求映射到产品上，越是金字塔地底部的需求，需求面积越大，相应的ARPU会越小，对应经济学上价格弹性也就越小，比如生活中的必需品，价格弹性都是小于等于1的，即降价并不会引起消费者对这类型的商品货币支出的变多。 但是相反，对于一些奢侈品，也就是我们前面提到的ARPU值较高的产品，价格弹性>1，如果降价会引起用户在这类产品上的花费增加。 另一类需求模型就是由日本学者提出的KANO模型，主要用于对用户的需求分类和优先级进行排序的工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现产品性能与用户满意度之间非线形的关系。 大家同样可以通过kano模型将需求进行分类，什么样的需求对应哪一份类，因此可以判断这类需求是否要做，要做多少。 且不同的需求在产品不同的阶段也会进行转换，比如一个功能最开始做出来的时候是魅力（兴奋）类需求，但随着用户逐步习惯或者这项功能竞品也都具备，则会渐渐转换为期望因素。 马斯洛模型更多的是从人性角度进行需求的分析，而kano模型更多的是从产品功能角度来进行拆解，两者都是非常实用的工具，根据具体的情况需要综合使用分析。 需求怎么来呢，主要分为三个方面：自身思考，用研分析以及数据分析。 前面提到，产品经理本身也是社会人可以进行换位思考，作为用户本人，提出需求，更多考验的是产品经理的天赋（先天的）、洞察力（后天不断的刻意练习，生活中不断的观察、提问、归纳、提炼，形成自己的方法论）、以及阅历（做的项目越多、社会阅历越多、对于人性的东洞察、社会现象的理解、对于每一个自己参与过项目的理解等等）。 就像一句话说的那样，以大部分人的努力程度，还轮不到拼天赋。 因此在日常生活中的观察、思考，在完成一项项工作之后的复盘、总结，在工作之外与同行人、周围人、各行各业人的交流、思想碰撞，通过阅读对于思维能力的提升，这些都是造成产品经理之间差异的重要组成部分，其实各行各业的底层逻辑都不外乎这些，功夫在戏外。 人与人之间的差异其实就是在于这些日积月累的对内的自我修炼，1万小时定律其实说的也是这些。 其实自身思考，这部分应该是最见高下的部分。 初级的产品经理可能见山是山、见水是水（看到的只是一些表象、现象）；中级的产品经理就会逐步产生一些反思，见山非山、见水非水（发现现象其实背后有很多根因，造成现象背后的原因错综复杂）；到最高级的产品经理，见山又是山、见水又是水，这其实就是通过一些列的思考、否定之否定，螺旋式上升的思维提升，通过事物的表象能参透其本质，而事物的本质很多都遵循的相似规律、太阳下无新鲜事，历史不是简单的重复但总是押韵，看懂事物的底层逻辑，即又可以知道事物的外在现象，不过于是各种现象的排列组合、又或是不同产品的不同形式。 所以产品经理修炼到终极目标还是要去追问事物的底层逻辑。 如何进行复盘，或者让自身的经验变成可以对自己未来有价值的东西，此处推荐一个方法论，即PDCA模型。 PDCA是英语单词Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)和Act(处理），是我个人一直在用的复盘模板，具体拆解如下1、P (Plan) 计划，即复盘回顾计划，包括方针和目标的确定，以及活动规划的制定。 2、D (Do) 执行，根据已知的信息，设计具体的方法、方案和计划布局；再根据设计和布局，进行具体运作，实现计划中的内容。 3、C (Check) 检查，总结执行计划的结果，分清哪些对了，哪些错了，明确效果，找出问题。 4、A (Act）处理，对总结检查的结果进行处理，对成功的经验加以肯定，并予以标准化；对于失败的教训也要总结，引起重视。 对于没有解决的问题，应提交给下一个PDCA循环中去解决。 整个PDCA的模型也适用于日常产品的迭代，项目的敏捷开发，当然也适用于我们人生成长各种决策的复盘。 但是大家一定要记住一句话，工具只是手段不是目的，工具一定是要放到具体的场景之中结合我们实际的案例来看才能发挥出来他们的价值。 除了向内的自身思考之外，我们当然可以辅助外部的各种数据，比如通过用研的方法，进行用户访谈、focus group、问卷调查、A/B test、客服、NPS调研、社交网络的用户反馈等等； 获取用户声音的方式有很多，但是需要记住的是这些只是手段、不是目的；最终还是需要基于这些用户反馈的现象、主观的感受，探寻最底层的逻辑/诉求。 比如说用户只能表述自己想要跑的更快的马，而产品经理的能力就在于如何提炼、去伪存真的探寻共性需求、底层逻辑，用户需要节约在路上的时间、他要的可以是车、飞机、高铁亦或是沉浸式、无时延、高精度的VR系统用来人与人面对面的交流、协作。 行业指数：网络指数、淘宝指数、google trends、统计局官网等；数据分析工具：网络统计、友盟、Google analytics、网络移动统计等；咨询公司：艾瑞咨询、易观、199IT、微信网络（公众号文章搜索器）、报告查一查、券商研报等； PEST分析是战略咨询顾问用来帮助企业检阅其外部宏观环境的一种方法。 是指宏观环境的分析，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治（Political）、经济（Economic）、社会（social）和技术（Technological）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。 简单而言，称之为PEST分析法。 除了PEST之外，对于行业分析另外一个好用的工具，主要是用于竞品分析，区分于产品的SWOT，波特五力是从公司层面角度，来进行的行业基本竞争态势的分析，也属于宏观分析的范畴。 五种力量模型确定了竞争的五种主要来源，即供应商的议价能力，购买者的议价能力，潜在进入者的威胁，替代品的威胁，以及来自目前在同一行业的公司间的竞争。 这五大竞争力量，决定了行业的盈利能力，并指出企业战略的核心，应在于选择正确的行业以及行业中最具有吸引力的竞争位置。 通过进行了波特五力的分析之后，可以为公司制定战略，主要对应了三种战略思想，分别是总成本领先战略、差异化战略、专一化战略；SWOT也是由知名的咨询公司麦肯锡提出的，可以宏观角度用于进行战略制定，同时也可以从微观角度来进行产品纬度的竞品分析。 由于PEST和波特五力是对于外部环境的分析，SWOT是向内的、对于自身产品的分析。 通过分析strength优势、weakness劣势、opportunity机遇、threat挑战来制定下一步的战略或者是产品的改进方案。 已有产品的埋点数据，DAU、MAU、人均使用时长、留存（次留、五日留存、7日留存）、GMV、渠道转化率、曝光率、CTR等等，根据实际的产品场景制定能反应用户行为和用户需求的指标，并通过定量的数字拆解背后的具体原因，并制定相应的解决方案。 如果未来想要做用户增长类的产品经理的话，掌握数据分析的基础理论和方法以及建立通过数据分析反推下一步的策略和功能就是用户增长产品经理需要做的事情。 早期的Facebook和airbnb都是通过挖掘用户行为数据背后的需求，来撬动大量的用户增长，最后缔造了各自的增长奇迹。 通过数据分析做杠杆撬动用户增长的势能 1、用户（who）：使用者、购买者、决策者，这时需要提三个问题，目标用户是哪些人群？人群的规模有多大？人群什么特点 2、用户目的（what）：用户想要什么，欲望是什么 3、用户场景（where/when）：准确定位用户需求。 时间、地点、网络环境、人物如何？ 4、用户任务/解决方案（how）：用户如何使用产品来满足对应的需求 5、描述一个需求：将上述的4W+1H串联起来，在某时间（when）、某地点（where）、某类型的用户（who）因为有什么样的欲望无法被满足（what），通过某种方式来满足欲望（how）。 从用户需求转化为产品需求： 从核心从核心用户目标出发，可以拆解为哪几个场景，每一个场景中用户做了件什么事情，这个事情解决了什么痛点。 每一个场景解决痛点的时候，我们的产品完成什么样的任务，给用户一个什么样的操作。 任务再去细分，每一个任务有哪些功能。 用户需求：用户角色->目标->使用场景->任务->界面操作 转化为产品需求：理解用户->产品目标->需求及场景->功能及交互方式->界面具体要求 根据用户目标和场景，设计用户需要完成的任务，任务拆解，尽可能细化； （1）设计任务流（细化到最小颗粒） （2）同类步骤的分组 （3）组之间建立关联（页面流程） （4）组/页面、原型的设计 其中（3）（4）需要考虑用户习惯及平台交互模式。 需求转化与需求表达的关系：需求转化就是要把需求转化成产品，一个概念到产品的过程；而在转化过程中，要对需求进行描述，就会用到很多的需求表达工具。 需求表达的工具主要分为以下七大类：需求清单 Feature List（功能规格描述）、功能结构图（功能拆解、深入及逻辑归纳）、业务逻辑图（产品及业务运作逻辑）、业务流程图（角色与业务流）、页面流程图（页面流转关系）、用例图（不同角色分解需求）、用户体验地图（全流程体验设计）； （1）需求清单 Feature List（功能规格描述；excel方式） 需求清单可以用Excel按照以下格式编辑：（2）功能结构图（功能拆解、深入及逻辑归纳；思维导图，包含：模块、子模块、功能） 功能结构图是思维导图，是一种结构化的表达方式，可以把功能按照内容、分组等方式有逻辑的表达出来。 功能结构图在产品前期创意阶段画。 在需求分析阶段，当我们拿到了需求来源，具体怎么做产品方案，用什么样的功能点把目标实现。 具体页面的元素和信息不care，将feature List中的前3个模块：模块、子模块、功能点罗列出来，这就是功能结构图。 （3）业务逻辑图（产品及业务运作逻辑；强调逻辑，流程图 processon、visio） 业务逻辑图是产品的蓝图。 产品经理需要深入了解产品的运作逻辑，不仅仅是界面和交互，更多的是背后的逻辑。 （4）业务流程图（角色与业务流；具体实现的流程，流程图 processon、visio） 业务流程图能展示用户在系统、业务之间的交互逻辑流程，可能包括多个角色。 业务流程图可以表达在特定场景下，用户、信息流向及异常。 业务流程图六要素：角色、任务、流转（次序）、输入、输出、格式（5）页面流程图（页面流转关系；原型图 axure、墨刀） （6）用例图 （不同角色的需求分解） （7）用户体验地图 A. 紧急重要四象限 B.产品生命周期地图 -产品初期（0-1）mvp阶段 ：需要挖掘基本需求，满足kano模型中的必备因素、核心是培育市场、把基础、核心功能做好；-成长期： 培育了种子用户，开始扩张市场，配合市场宣传；通过数据分析的手段寻找撬动用户增长的杠杆，包括删除反向的需求、打造期望需求-成熟期： 保持市占率，满足了绝大部分需求，挖掘需求难度增加， 则需要通过提升魅力因素来保持用户的活跃或者吸引其他竞品的用户等，专注于打造aha时刻。 正如前文所说，这种魅力因素随着时间的流逝也会逐步转化为期望因素，即不断提升了用户的预期，因此需要不断的挖掘更多的魅力因素；-衰退期： 产品活跃度逐步下降，需要提高效率、控制成本、剔除短板（删掉冗余的功能），并且拓展新的项目，探寻新的方向，进行突破式创新。 1、以用户为中心，挖掘用户核心需求（深入用户场景的研究、用户反馈筛查） 2、来自业务团队或者老板等上级的需求需要以数据作为支撑 3、ROI分析投资回报率（商业价值、开发成本、用户价值）；产品价值=（新体验or新效率-久体验or旧效率）-换新体验的成本 4、勤于思考 逆向思维；向内提三个问题：用户核心诉求是什么？功能点的设计是否满足用户的核心诉求？如果没有这个功能会怎样，用户还会不会使用这个产品？ 关于如何提升商业思维和具备撰写商业需求文档的能力我们放到最后一章来专题进行讨论。 我们从撰写一份MRD文档来对照看下产品经理需要培养对应的市场营销能力。 首先要了解MRD的用途是什么，正如同PRD面向的对象是研发、设计师，BRD面向的对象是老板决策人，MRD面向的对象一般是商务、运营、市场人员，通过一份好的MRD可以帮助他们快速了解寻找什么样的客户进行资源合作，找到客户之后如何向客户介绍我们的业务模式，可以清晰看到我们的产品，帮助客户进行更为直观的理解。 产品针对什么样的用户群体。 总结来说MRD主要包含的有产品模式、业务模式、运营模式、市场模式等，明确客户和市场方向。 具体怎么编写呢，分为 文档说明、市场说明、用户说明、产品说明 四大部分。 文档说明： 包含文档的基础介绍、版本的修改记录这个与其他需求文档基本一致。 市场说明： 包括市场问题现状（通过问题来寻找潜在的机会点，比如产品层面、技术层面、运营层面、用户层面、商业模式层面）、目标市场分析（分为市场规模、市场特征、未来的发展趋势、时间评估预计这个市场会持续的周期）、市场分析结论（此处得出市场商业价值的判断与结论）。 用户说明： 包括目标用户群体（年龄、收入、地区、学历等）；目标群体的共性特征；创建虚拟的用户角色，对用户进行归类划分，抽取创建典型的用户，能代表最终的目标用户。 用户场景分析：前面提到的4W1H；用户动机总结、用户目标总结以及分析影像用户使用的主要因素。 产品说明： 包含产品定位（满足什么用户和什么市场）、产品的核心目标（解决目标市场的核心用户需求）、产品结构（整体结构）、产品的roadmap（时间节点的任务导向）、产品的功能性需求、非功能性需求（UI/UE设计风格等等、体验、稳定性、安全性等）。 其实产品经理向高阶发展，尤其是AI产品经理都会被要求除了具备产品owner的意识能力之外，还会要求具备项目管理能力，本人也是在一直承担产品经理角色之后，逐步开始同时承担项目经理的角色。 通过工作的实践也逐步发现了项目经理与产品经理的不同。 如果说产品经理有的时候是一个天马行空的艺术家、那么项目经理就是一个使命必达的军人；制片人需要负责剧本统筹、组建摄制组、摄制资金成本核算、财务审核；执行拍摄生产、后期制作；协助资方（内外）、发行方（内外）和申报奖项（内外）。 同样，项目经理就是一个项目的总体负责人，需要负责项目大小的所有事情统筹规划，项目启动时：1、明确项目需求；2、明确项目目标；3、明确项目范围；4、组建项目团队 制定计划： 1、项目任务的拆解（如何将一个遥远的目标拆分为具体的任务，每项任务有哪些具体的行动项、过程中有哪些关键的里程碑、输出物）2、进度规划 3、沟通计划（频次：每天站会、周会、双周会？形式：线下会议，zoom，周报、日报等等；协作办公软件）4、制定预算； 5、制定采购计划（协调管理外部供应商以匹配项目目标和项目时间计划） 6、风险管控（如果项目开展不达预期，如何解决，是否需要协调更多的资源等）执行任务： 1、资源调配（开发资源：计算资源、GPU卡、训练资源、调试设备等等； 人力资源：正式员工、专家、实习生、外包、供应商等等；） 2、团队管理（团队氛围：如何激发组织成员的主观能动性；工作协调：如何让每个人做自己做适合的事情，最大化的发挥每个成员的价值） 3、沟通管理（评审会议的组织召开：需求评审（产品经理输出PRD后）；UI评审（设计师输出设计稿后）；用例评审（测试工程师输出测试用例后）过程管理： 1、整体监控（范围监控，预算监控；如果遇到问题的处理措施包括增加人员、加班、调整人员、调整方法/工具、或通过降低要求限定场景来帮助问题的快速收敛）；2、进度监控（阶段性的交付物审核，比如算法类项目过程中不同阶段输出相应的sdk，功能版、性能版、迭代版sdk；不同阶段输出相应的测试报告：公开测试集报告、自建测试集报告、业务测试集报告、用户体验测试报告）；3、监督沟通：通过定期的会议输出相应的会议纪要、形成相应的待办项和行动项等；4、变更管理：由于项目在具体开展过程中一定会遇到潜在的需求变更，但是无论任何变更都是增加项目无法按时按要求完成的风险，因此合理规避风险需要建立一套变更管理的机制，保证项目可管可控。 包括，唯一接收入口（比如产品经理是唯一提出需求变更的入口）；评估变更影响（没有经过定论前的任何变更都无法进入执行阶段）；变更及及时预警（评审通过后的变更需要更新相应受影响的文件、时间、资源、成本等等，并且同步变更情况，进行预警）项目收尾： 1、项目成果验收 2、项目总结、复盘（PDCA方法论） 项目组组建的过程中，可以通过拉通相应的工作沟通群、利用一些敏捷开发的工具进行任务、bug的管理，比如一些协作办公软件等，相信很多公司都有各自专用的指定软件，此处不做赘述。 使用工具的目的就是让项目组的成员对于项目目标、计划、每个人什么时间完成什么任务能保持高度的一致和对齐，避免信息不对称造成的时间、成本、任务的问题，并且通过协作办公软件这类型的工具可以帮助项目经理提前意识风险，提前进行风险管控与人为干预。 沟通表达能力其实算是产品经理众多技能中的软实力，也是做向外沟通型的社会角色需要具备和提升的核心能力之一。 从沟通对象的不同分为 向上沟通、向下沟通、同级沟通、跨部门沟通 等； 从沟通方式的不同分为： 语言沟通、文字沟通以及更加丰富多样性的媒体方式沟通 （比如PPT、axure原型图、excel、word等等），我们常说的产品经理需要具备的文字基本功其实也是讲的是沟通表达能力再加上逻辑思维能力。 但是无论沟通表达方式如何变换，底层逻辑是一样的，无非是表达方式的不同，但最终都是要向沟通对象以最直接、高效、无损失的目标来进行信息的传达，任何一种表达方式掌握的好了，都能大大降低由于沟通不畅造成的资源、时间和人力的浪费。 市面上教授沟通表达技巧的书籍和课程很多，大家可以根据自己实际的需求去选择学习，还是强调一个核心观点，沟通技巧表达方式都是手段不是目的。 目的是大家如何选择最合适的方式来进行信息的高效率、无偏差的传递。 下面介绍一些提升沟通表达能力的具体方法论和工具。 金字塔原理就是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路和表达方式。 基本结构：结论先行、以上统下、分类分组、逻辑递进。 先主要后次要、先全局再细节、先结论后原因、先结果后过程。 如何快速掌握并且可以使用金字塔原理呢？主要是以下四个基本方法。 1、要总想设定疑问，才能引发读者思考。 模板有：背景+冲突+疑问+解答； 2、横向要有两个推理，演绎推理和归纳推理；演绎推理就是苏格拉底提出的三段论（大前提、小前提、结论），优点就是能更有效的说服人、但是劣势就是前提铺垫太多，容易造成理解的障碍。 归纳推理，从个体到一般，从众多事物当中，提取共性特征，比如高效能人士的七个习惯、人工智能的三驾马车、线下零售的三要素等等；归纳可以清晰的阐释人们的观点，但同时对于人归纳总结的能力要求较高，且需要对事情进行完整的归纳，否则容易受到质疑。 3、运用mece法则，不重不剩不漏。 MECE法则即相互独立、完全穷尽。 但是依赖于对于一件事进行分类，具体分类的维度如下：时间顺序、空间顺序、逻辑顺序、公式法（收入=销量*单价）、模型法（比如前文提到的PEST、SWOT、PDCA等等） 4、一个中心、三个基本点；即表达一个主体，最好找到3个论点来支撑，或者辅以三个故事作为阐述。 为什么是3个，因为不多不少，也方便受众理解和记忆。 不同于前面的金字塔原理更多的用于书面的表达，非暴力沟通更多的用于口头的表达。 了解非暴力沟通的前提就是要知道什么是暴力沟通，四个原因包括：道德评判、进行比较、回避责任和强人所难。 因此非暴力沟通就是要避免这四个问题。 非暴力沟通这本书总结的四个要素分别是：观察、感受、需要和请求。 其实一切暴力行为的背后，都隐藏着性本恶的价值取向，当你认为人的本性是丑恶的、冷酷的，对他人就会暴力的方式进行应对，但如果认为人应该是善良的、积极的。 自然就会调整相应的沟通方式。
怎么做好外贸网站推广？
外贸网站推广是一个系统性的工作，涉及到多个方面的策略和技巧。以下是一些关键步骤和策略，帮助你做好外贸网站的推广：
产品运营如何做好数据挖掘与分析
产品经理在日常工作中，最重要的是要提高数据分析能力，除了数据产品经理，其他产品经理并不需要数据挖掘能力。 而提高数据分析能力，则要建立数据分析的知识体系和方法论。
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。 处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。
那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。
Part1|数据分析体系：道、术、器
「道」是指价值观。 产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。 一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
「术」是指正确的方法论。 现在新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）概念，从AARRR框架(获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。
「器」则是指数据分析工具。 一个好的数据分析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。
Part2|数据分析的价值
产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。 数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。
当我们上线了一个新的产品（proct）或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量（measure）。 然后从监控中采集到产品的用户行为数据（data），并对这些数据进行分析和总结（learn）。 最后从分析中得出结论和观点（idea），如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。
在「产品——数据——结论」的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。
Part3|数据分析的方法
1.流量分析
网站的访问来源，App的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，产品经理在分析这些流量时，只需要用自建或者第三方的数据平台追踪流量变化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；
b.自主投放追踪
平时我们在微信等外部渠道投放文章、H5等，许多产品都会很苦恼无法追踪数据。
分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。 常见的办法有UTM代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。
c.实时流量分析
实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。 举个例子，某互联网金融平台因为一个产品Bug导致用户疯狂抢购造成的流量峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速下线该产品修复Bug，避免了损失扩大。
2.转化分析
无论是做网站还是App，产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。 一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。
影响转化率的因素很多，我们总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。 以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分配我们的投放资源，可以有效提升总体的转化率。
3.留存分析
在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。 那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站/App的人就称为留存。
在一段时间内，对某个网站/App等有过任意行为的用户，称之为这个网站/App这段时间的活跃用户，这个任意行为可以是访问网站、打开App等等。
现在大家经常会用到所谓的「日活」（日活跃用户量，DAU）、「周活」（周活跃用户量，WAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的「日活」在一段时期内都是逐渐地增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。
留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长。 一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么用户就慢慢流失了。
这是一个常见的留存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。
从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。 之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高；于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。
硅谷流行的MagicNumber（魔法数字）也是留存分析的一部分，比如Facebook发现「在第一周里加10个好友」的新用户留存度非常高。 作为产品经理，我们也需要通过数据分析来不断探索我们产品里面的魔法数字，不断提高用户留存度和活跃度。
更详细的留存分析方法，可以参考这篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增长·MagicNumber?。
4.可视化分析
用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。 目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。
借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。
5.群组分析&挖掘用户需求、改进及优化产品
千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。 不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。 产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。
之前我们做过一次分析，网站的总体注册转化率是6%；但是使用Chrome浏览器的新用户注册转化率高达12%，使用IE浏览器的新用户注册转化率才1%。 这样一分的话，问题就很明显了，极有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。
Part4|数据分析的书籍
做好数据分析，不是一朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。下面的这些书籍对于产品经理学习数据分析都有一定的帮助：
推荐1：
@范冰XDash
的《增长黑客》
这是国内对于增长黑客的第一本详细介绍，作者从AARRR的视角切入，描述了大量产品优化、产品增长的案例，对于产品经理非常有益。
推荐2：埃里克·莱斯的《精益数据分析》
在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。 如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。
推荐3：我们一直在做互联网行业数据分析知识的普及，目前我们已经做了14期「GrowingIO数据分析公开课」，面向产品经理、运营等等，这里是GrowingIO的产品和分析师写的《互联网增长第一本数据分析手册》
这里面汇编了我们一年多来数据分析、产品优化的实战案例，里面不少文章被被大号转过，例如《如何成为一个优秀的数据产品经理》等等。
下载电子版的分析手册，请参考这里互联网增长的第一本数据分析手册。
推荐4：埃里克·莱斯的《精益创业》
作者提出了最小可行性产品（MVP）、小步快跑，快速迭代等产品设计和优化的理念，影响深远。
总之，数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到的东西非常多。 产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。 同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验，希望大家都能找到合适自己的岗位实现择优就业。
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