面试了57位高级产品经理，我发现混得好的人都有这个特质！
你，為什么想要成為產品經理？
是想像喬布斯、張小龍那樣改變世界，影響億萬人生活？還是想拿高薪、期權，借公司上市實現財富自由？亦或是想獲得一份指點江山、揮斥方遒的工作？
抱歉，上述所說的都不是產品經理的真實狀態。
絕大多數產品經理不僅不能改變世界，甚至連最起碼的隨心所欲地工作都做不到。他們每天不是在解決問題，就是在去解決問題的路上。
作為產品經理，經常被這些問題擊中：
??對產品來說哪些指標最重要？
??數據如何驅動產品？一個人要如何做決策？
??對比競品，產品的核心優勢&競爭壁壘&差異化優勢是什么？
如何充分辨別數據的價值，利用數據驅動產品、做出決策、分析競品等，變成了產品經理的“每日必思”。
數據分析能力也日漸成為產品經理的必備技能。
《2020年產品經理大數據研究報告》顯示，絕大多數產品經理認為，除了專業技能外，最關鍵的是拓展技能，而在拓展技能中，首選的便是數據分析能力。
圖片來源于《2020年產品經理大數據研究報告》
那么，高級產品經理在日常工作中，都是怎樣進行數據分析的呢？
01.
搭建指標體系
是進行數據分析的第一步
產品經理的數據分析能力，在平常做產品設計的時候或許體現不出來，但是一旦產品上線出現問題，高級產品經理分析問題和處理問題的效率，往往要高出一個數量級。
造成優勢的根本原因是，面對繁雜的數據，高級產品經理首先會構建合理的指標體系。
什么是指標體系？
你在電商公司做產品經理，工作中可能會聽到這樣的對話：“大概賣了1萬多單吧”、“有很多人都申請了退款”、“感覺咱們的產品需要優化”。
同事之間閑聊沒什么問題，但如果是向領導匯報或者是在回答業務部門問題的時候，一定要用準確的數據和指標來描述清楚。例如上邊的對話可以變成：
“截至11月12日成交的10450單中有3690單申請退款，退款率35.31%。”
用一個指標“退款率”說清楚產品的購買情況。不過，在實際工作中，一個指標往往沒辦法解決復雜的業務問題。
這就需要使用多個指標從不同維度來評估業務，也就是指標體系的搭建。
指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標，系統化地組織起來，通過全局解決單點的問題。它主要由指標和體系兩部分組成。
指標使得業務目標可描述、可度量、可拆解，它是業務和數據的結合，是統計的基礎，也是量化效果的重要依據。
體系是由不同的維度組成，而維度是指用戶觀察、思考與表述某事物的“思維角度”，維度是指標體系的核心。沒有維度，單純說指標是沒有任何意義的。
指標體系的重要性
指標體系之所以這么重要，是因為通過它能獲得——更全面的業務視角，產品經理能直觀發現問題所在。
構建完整的指標體系是埋點、取數、分析等工作的大前提，打好這個基礎才能避免：
??指標混亂：找不到想要的數據
??指標重復：不知道該用哪個數據做決策
??沒有重點：不知該從哪些數據入手理解公司業務
此外，要想讓指標體系發揮最大的價值，還要建立在對其合理運用上，這就需要搭配正確的數據分析路徑。
02.
高級產品經理都在
用的數據分析邏輯與方法
上述提到的拆解數據，搭建指標體系，其實是在考驗快速定位問題的能力，即找到病因。隨后，產品經理需要做的就是進行分析。
做分析
高級的產品經理必須明白，一切增長都離不開產品背后的核心——「用戶行為分析」。
在過去，多數人都在關注PV、UV、跳出率、訪問深度等統計指標，但它們只是數據匯總整理的結果，沒有分析，更不能拿來指導業務增長。
只有通過用戶行為分析，我們才能細分出最有價值的用戶，并利用有限的營銷資源重點投入，從而使投入產出比（ROI）獲得最大化。
用戶RFM模型
因此，掌握RFM模型、漏斗分析模型、歸因模型等用戶行為分析方法，才是產品經理運用數據驅動產品的王道。
做報告
完成以上工作后，作為職場人，還必須具備運用各類高級可視化圖表「表成績」+「做報告」的能力。
同樣在工作，為什么有的人干活快、下班早、加薪多？那是因為這個時代，一張圖表，勝過千言萬語。
Tableau數據可視化
用數據講故事，緊抓老板眼球，才能在公司獲得更大的話語權和晉升機會。
至此，數據分析算是完成了。不過產品經理的業務形態五花八門，只此一種方法路徑顯然不夠用。
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Python在數據分析中的具體應用？
怎么拆解XX業務，獲得指標體系？
發現獲客環節的新用戶數減少，你會如何分析？
……
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總結
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