本文由作者?Adam旺仔?于社區發布

先問個標準問題，如果老板問你：

“上周我們首頁的轉化率下降了10％。你看看發生了什么？”

這時候你第一反應是想怎么做？或者有沒一個思考這類問題的框架？

不論是產品還是BI，又或者是市場、運營，通過數據指標分析產品現狀都是需要掌握的核心能力之一。

先清楚通過數據指標分析產品的目的：

確定如何進一步優化流量和轉化

診斷錯誤或有問題的用戶體驗

測試新策略和新市場

然后明確一個定義：數據指標只是現實的情況體現。

換句話說，指標本身可能存在缺陷，原因有很多：工具可能損壞，數據可能不正確或指標定義可能沒有意義。

一旦排除了分析本身的問題，就可以專注于產品本身。

產品管理本身就是圍繞同心圓進行工作，因此要從最能控制的地方開始管理產品。

如果你在組織內仍然找不到任何東西，那么就該是向外看的時候了。也就是你排除產品內部的任何問題之后，就可以通過其他產品團隊，或者通過其他利益相關者尋找問題。

同樣，從最具影響力的地方開始。從客戶和用戶開始，然后看競爭對手，然后看經濟學和地理。

之后我們回到分析框架上，這里我推薦一套利用MECE原則，互斥且集體窮盡的思考框架，它涵蓋了數據指標波動的所有可能性。并且這套框架非常嚴謹，可以提升在系統方面的思考能力。在使用的時候，可以當成檢查清單來使用。

檢查分析工具以確保它是正確的。

檢查基礎數據以確保其準確性。

回顧歷史以查看數據中的任何可能性。

考慮你最近進行的調整。

交叉分析數據。

查找其他團隊提供的最新更改。

考慮公司可能在產品之外進行的任何更改。

尋找用戶行為或客戶趨勢的變化。

進行競品分析。

尋找行業變化或地理變化。

如果你已經對這套框架本身就運用的非常熟練，可以關閉文章或加我微信(wenxx001)交流，如果還有不太明白的，我下面會描述下這10點內容。

1、檢查工具以確保其正確無誤

第一點好理解就是：分析工具是否正常運行？有時工具本身也有錯誤。

真實的故事：曾經一個公司自己開發數據分析工具，最后難產了，原因是這套工具的上線讓操作人員一直認為自己產品出了問題，最后發現原來工具本身提供了錯誤的報告。

隨著越來越多的產品團隊依賴第三方分析工具，我也比較推薦，但是并不能說第三方的一定沒有錯，搞清楚每套工具的指標定義及是否有更新變動也很需要重視。

如果確實發現工具本身有問題，需要先去確認下之前是否有同樣情況。如果分析工具定期觸發錯誤警報，就有必要更深入地了解數據計算方式。這樣，可以解決這類問題，或者可以為其他分析工具提出建議。

2、檢查基礎數據以確保其準確無誤

在排除了分析工具的問題之后，建議深入研究基礎數據。因為分析工具只能讀取基礎數據–如果數據不正確，則指標結果不正確。

數據如何流入分析工具？可以現場檢查單個數據點嗎？開發團隊最初是如何實施數據埋點的？

確保系統地排除可能與數據本身有關的任何問題！我遇到了現實情況，我以為我的產品表現不佳，而實際上可能問題只是我埋點不太正常，所以取數結果也會沒有價值。

3、回顧歷史以查看數據中的任何可能性

如果我們知道分析工具是正確的并且數據是正確的，那么我們現在可以調查數據本身。但是，在考慮產品的詳細性能之前，我們先來看一下樣式。

對于指標的變化–我們以前見過這種情況嗎？如果是這樣，則可以提供有關數據指標發生變化原因的大量見解。

有時，這種模式是由季節性引起的。有時，這是由于將新版本部署到實時生產而引起的。有時是由于天氣或突發事件行為引起的。

優秀的分析人員知道如何進行參考。如果你之前已經經歷過這種情況，那么你將對可能導致更改的原因有具體的假設，然后可以快速驗證或反駁這些假設，以節省你的時間！

但是，假設你以前從未見過這種數據表現。現在怎么辦？

4、考慮你最近進行的更改

如果分析工具和數據都正確，并且沒有歷史模式可以參考依據，那么該開始分析你的產品是否導致數據指標發生變化了。

你對自己的產品是否了解。團隊最近迭代了什么內容呢？那是什么變化？更改是否會影響指標？

如果產品最近沒有發布任何更改，那么你的產品可能不是根本原因。如果你最近確實交付了更改，那么該是時候深入研究數據以復盤來看你的產品如何導致數據變化了。

5、交叉分析數據

好的分析人員知道數據分析不僅是一門科學，而且是一門藝術。

數據的維度是否足夠，權重是否重要，是否有多表數據關聯性，完全取決于要解決的問題的類型和你擁有的產品的類型。

例如：我公司的網站登陸頁面，用戶可以在其中提交登陸并與房地產經紀人建立聯系，并定位客戶當前位置，來推薦房源。因為房地產是高度地理區域的行業，而營銷活動更關注特定的地理區域。但如果是淘寶這樣的電商平臺，地區維度的權重相比沒那么高，只在快遞的時候需要確定地址。

有關分析的最困難的部分是掌握分析的技巧，而不僅僅是分析的科學。

通過以正確的方式多維度的分析數據，并利用科學的建模等方式，更能觀察出真正推動變化的因素。

這里推薦兩本書籍《深入淺出數據分析》《精益數據分析》

但是，如果你仍然看不到產品中有任何跡象表明指標發生了如此巨大的變化，該怎么辦？

6、查找其他團隊提供的最新更改

如果你的公司很大，并且你的產品只是公司產品矩陣中的一部分。因此，即使你沒有進行任何更改，如果你的產品指標發生了變化，就可以看看其他的產品組合了。

其他團隊最近迭代了什么？他們的變化會影響到你嗎？

因為用戶對公司的組織結構一無所知，也不知道哪些產品擁有哪些功能。他們只會使用當前的產品，并不了解這個產品其實是產品的集合。因此，他人產品的變更有可能會影響你產品的性能。比如國慶時候，騰訊新聞頭像框的活動。

7、尋找業務變化

要記住的另一個原則是，產品迭代并不是產品指標變化的唯一可能性。即使產品沒有任何變化，任何形式的業務變化都可能對指標產生影響。

例如，公司是否實施了新的營銷策略，或者消息傳遞方式與以前的設置不同？企業是否實施了新的定價模型或新的銷售策略？

企業是否改變了進行客戶支持或運營的方式？這些因素中的任何一個都可能對你的產品指標產生影響，因為業務變化將最終改變用戶的行為。

但如果說業務也沒有改變。接下來你應該看什么？

8、尋找用戶行為的變化

如果已排除了產品迭代可能性，也排除了其他關聯產品迭代的可能性。還得知公司沒有任何業務上的變化，那現在該考慮外力了。

同樣，從你擁有最大控制權的地方開始。從你的最終用戶和客戶開始。與他們進行定性的用戶研究，以查看行為是否發生了變化。

他們現在有不同的需求嗎？痛點或行為是否有所改變？

我相信7日留存的用戶和30日留存的用戶，需求肯定不太一樣了，好好打電話做下調研吧。

9、進行競品分析

如果客戶的行為也沒有改變，那么就該考慮你的競爭對手了。

對行業進行競爭分析。競爭對手剛加入嗎？競爭對手剛離開嗎？市場的定價有沒什么變化嗎？

10、尋找行業變化或自然變化

到這里，你調研后發現，用戶需求沒有發生太大變化，而你的競爭對手也都按部就班并未采取任何有意義的不同措施。

那這個時候可以擴大視野，考慮一下整體經濟。是經濟衰退還是經濟強勁？政治或法規最終改變了格局嗎？

例如一場貿易戰。貿易戰會嚴重影響受影響的部門。舉個極端例子來說，疫情的突發原因，就會影響了整個餐飲、旅游等眾多行業。

如果不是政治，法規或經濟學，那么最后要考慮的因素就是自然。

是否發生了自然災害或干旱結束等突然的恩賜？這些都會改變客戶的行為，從而最終影響你的指標。

碰到面試如果你是在面試時候被面試問到這類問題，比如我讓你診斷為什么我們電商平臺的購物車內商品成交率下降了15％。

如果你向面試官講了這套框架，她可能會說：“專注于數據分析，無需進行競爭對手研究或客戶研究。”

你再推斷出可能應該關注季節性，同類群組，價格變化等。

同樣，如果面試官更關心競品分析，那么你再告訴她跳過框架的其他部分，僅關注競爭對手的行為。

因此，通過這個框架清單研究分析框架中的每個步驟，就沒有太大問題。面試不會讓你每個情況都具體分析的，尤其面試時間這么短！

最后

這份分析框架清單，不是每個方面都一定需要做到，只是提供了思路，讓你在沒有頭緒的時候多一種思考可能性。

同理增長七問也是一樣：

老用戶還能不能更高頻?

現在的產品不變，還能被哪些新用戶買賬?

如果我們想要的新用戶不買賬，我們要做什么變化?

投放渠道還有多少毛利空間可以挖掘?算數，只要是大于 1，就瘋狂投放，大于 3 就可 以比較激進的投放。

還能進入哪些新垂直領域或地域?

還有沒有收購或產業整合的機會?

除上述之外還有哪些新產品可以借鑒?

要記住的另一件事–應該行動比思考更重要：

一旦確定了數據指標變動的的根本原因（無論是積極的還是消極的），就應該立即采取措施。尋找利用積極增長的方法，或尋找糾正迅速下降的指標的方法。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一份厘清「数据指标」问题的清单的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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