? ? ? ? 對于正準備轉(zhuǎn)行產(chǎn)品崗位或剛剛進入產(chǎn)品崗位的產(chǎn)品新人來說，往往會陷入對“術(shù)”的盲目崇拜中，用大量的時間花在了學習軟件、作圖之上，然而對于一個產(chǎn)品經(jīng)理而言，這些“術(shù)”層面的技能，都是“唯手熟爾”。那么，真正需要關(guān)注什么呢？那就是“法”——方法論，“道”——思維認知。

? ? ? ? 從道法術(shù)的層面講，“道”是最難也是最重要的，因為思維認知與模型是一個人在自身成長的環(huán)境中對世界現(xiàn)實的客觀認識與自我解釋系統(tǒng)共同作用的結(jié)果。一種思維模型的培養(yǎng)，除了天賦，更需要覺知之后后天刻意的練習。今天就簡單說一下產(chǎn)品經(jīng)理中很重要的思維模型——數(shù)據(jù)思維。

內(nèi)容概覽：

1. 為什么說產(chǎn)品經(jīng)理需要數(shù)據(jù)思維？

2. 初步接觸數(shù)據(jù)，產(chǎn)品新人常常遇到哪些問題？

3. 如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維？

4. 一個關(guān)于數(shù)據(jù)思維的案例說明

1. 為什么說產(chǎn)品經(jīng)理需要數(shù)據(jù)思維？

看行業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相對于傳統(tǒng)行業(yè)，自核心的差別就是“數(shù)據(jù)”上的差別。例如服裝行業(yè)，一次數(shù)據(jù)的采集和回收大概需要一個月、一個季度甚至更長的周期，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)則在數(shù)據(jù)上做到了極致：對用戶數(shù)據(jù)信息的采集極為細致，通過“數(shù)據(jù)埋點”（用戶對產(chǎn)品的各個觸點）能較為清晰的判斷用戶的喜好，挖掘內(nèi)在的需求與機會。整體上看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是以數(shù)據(jù)驅(qū)動工作、優(yōu)化工作、指導工作的。

看崗位：首先，產(chǎn)品經(jīng)理是需要發(fā)現(xiàn)問題并解決問題的人，當產(chǎn)品的整體數(shù)據(jù)不佳，需要通過數(shù)據(jù)定位問題，找到核心問題及原因，從而予以解決。其次，當產(chǎn)品經(jīng)理完成某項特定的工作后，需要通過數(shù)據(jù)評估產(chǎn)出與成效，從而得出下一步的改進思路。最后，當接手一款產(chǎn)品時，需要通過數(shù)據(jù)評估其當前的狀態(tài)、發(fā)展階段，并得出下一步的工作思路。

2. 初步接觸數(shù)據(jù)，產(chǎn)品新人常常遇到哪些問題？

（1）拿到原始數(shù)據(jù)記錄，無從下手?？吹皆紨?shù)據(jù)后，可能不知道怎么去處理數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)可視化、進行深入分析。

（2）專業(yè)術(shù)語、名詞聽不懂。

（3）片面理解數(shù)據(jù)，看不到業(yè)務實際

（4）分析數(shù)據(jù)只會羅列，沒有重點和方向。

? ? ? ? 問題（1）和（2）其實都是因為初步接觸數(shù)據(jù)不熟悉數(shù)據(jù)分析的原因?qū)е碌模敲唇鉀Q的方案就是腳踏實地，一步步地把數(shù)據(jù)處理的方法、數(shù)據(jù)指標等慢慢學起來。那么問題（3）和（4）解決的方法一方面需要在實際工作中多累積多思考，培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)思維。

3. 那么，如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維？

在這里給大家介紹兩個方法：漏斗模型和魚骨圖模型

（1）漏斗模型

? ? ? ? 產(chǎn)品的每一步都會有用戶流失，例如用戶從外鏈渠道進入產(chǎn)品中，最后使用產(chǎn)品的某一個功能是有一個完整的路徑的。而一條完整的路徑能拆分成不同的子路徑，從上一步驟到下一步驟用戶都在遞減，類似于一個“漏斗”的形狀。那么，此時我們便可以使用漏斗模型來進行相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，并找到產(chǎn)品可能存在問題。

漏斗模型

漏斗模型具體應該怎么用呢？

? ? ? ? 首先，漏斗模型可以梳理某些業(yè)務場景中用戶的行為路徑中各個層級的轉(zhuǎn)化率，通過對轉(zhuǎn)化率相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，可以幫助我們對數(shù)據(jù)進行一次處理。下面是漏斗模型中計算轉(zhuǎn)化率的兩個公式：

①轉(zhuǎn)化率=第二級數(shù)據(jù)除以前一級數(shù)據(jù)

②總轉(zhuǎn)化率=每步轉(zhuǎn)化率相乘

? ? ? ? 然后，這里給出一個使用漏斗模型計算轉(zhuǎn)化率的方法參考：

①確定業(yè)務場景：比如電商產(chǎn)品購買的場景、活動邀請吸粉場景、用戶呼車場景等等。

②將用戶經(jīng)歷的行為路徑抽象成漏斗模型：以用戶“從滴滴出行首頁進行呼車”的場景為例（如下圖）

用戶從從滴滴出行首頁進行呼車的漏斗模型

③收集每個環(huán)節(jié)的核心數(shù)據(jù)：以下是一些常見的數(shù)據(jù)指標

渠道ID：通過自然下載、廣告宣傳、百度搜索、微信搜索等渠道

PV（page view）頁面瀏覽量

UV（user view）獨立訪問量/用戶數(shù)

停留時間：頁面停留時間

用戶點擊次數(shù)

……

④根據(jù)數(shù)據(jù)計算每個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，通過觀察分析轉(zhuǎn)化率找出并分析問題。

（2)魚骨圖模型

? ? ? ? 魚骨圖模型的使用方法，其實用到的是MECE以及金字塔原理中對問題的分類、歸納的方法。在數(shù)據(jù)分析上，我們可以在用漏斗模型定位問題之后，用魚骨圖來分析產(chǎn)品的影響因素。本文以“分析為了提升用戶從首頁到呼車的轉(zhuǎn)化率，滴滴出行產(chǎn)品做了哪些產(chǎn)品功能的優(yōu)化”為例，向大家展示魚骨圖具體的使用情形和方式。（如下圖）

為提升用戶從首頁到呼車的轉(zhuǎn)化率，滴滴出行產(chǎn)品所做的產(chǎn)品功能優(yōu)化的魚骨圖分析

4. 一個案例

? ? ? 看到這里，應該對產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)思維以及常用的兩個思維模型有了認識，那接下來用一個案例，結(jié)合這兩個模型完整地展示數(shù)據(jù)化思考的方式方法：

問題概覽：最近一段時間，公司產(chǎn)品總體注冊轉(zhuǎn)化率一直維持在6%左右，以下是一些相關(guān)數(shù)據(jù)，如何對這些數(shù)據(jù)進行分析，找到原因呢？

用戶從瀏覽到提交信息頁的相關(guān)數(shù)據(jù)

案例解答：

（1）用戶從首頁瀏覽到完成注冊的漏斗模型如下：

用戶從首頁瀏覽到完成注冊的漏斗模型

（2）Chrome瀏覽器與IE瀏覽器各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率如下表：紅色為異常數(shù)據(jù)

Chrome瀏覽器與IE瀏覽器各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率

（3）用魚骨圖分析問題數(shù)據(jù)原因

【縱向?qū)Ρ取?/p>

①IE和Chrome瀏覽器從首頁瀏覽到注冊頁訪問轉(zhuǎn)化率都比較低的原因

②IE和Chrome瀏覽器從注冊頁訪問到完善信息頁訪問轉(zhuǎn)化率都比較低的原因

【橫向?qū)Ρ取?/p>

③IE瀏覽器從首頁瀏覽到注冊頁訪問以及從注冊頁面訪問到完善信息頁訪問轉(zhuǎn)化率都低于Chrome瀏覽器的原因

以下是原因分析的魚骨圖思維導圖

轉(zhuǎn)化率低原因分析的魚骨圖思維導圖

結(jié)語：

? ? ? ? 對于產(chǎn)品新人來說，認識到數(shù)據(jù)思維是第一步，數(shù)據(jù)思維需要善于思考和分析的大腦，所以，需要把數(shù)據(jù)思維的模式框架深深地印在心中，刻意練習，用科學的方法思考才會越來越進步。

? ? ? ? 在認識到要用數(shù)據(jù)思維思考后，技能上的功夫仍然不能省，excel、python等該學的還是要學起來的～讓自己一直迭代優(yōu)化，變成更好的自己，一起加油！