产品经理的数据意识

一个好的产品能够出现在大家的面前，其中最重要的衔接环节就是产品经理的把关。而产品经理想要将一个产品优化的更加优秀，通常会采用一种方法——通过数据来优化迭代产品。

对此，你了解吗？

01数据对于产品经理有何作用？

用户分析-复购用户

这些数据能够让你看到用户的行为，你相应的给他们打上标签，例如：“复购用户”。这样就可以很直观的了解到哪些用户是存在潜在购买力的，这对我们进行后期的用户分析，有很大的指导意义。

需求之间的优先级

如果同时有两个需求，哪个先上就成了问题。但可以通过数据影响面来判断需求的优先级，这样上线用户数据更多，频率更高的需求就会先上，因为这样，能够惠及更多的用户，这种方法也更加的“公平”。

对上线效果进行预估，降低风险

大部分的产品并非是一次性做好就完事了，它还需要一个迭代周期。因此，利用此周期，我们可以利用前后数据进行对比来判断迭代的效果如何。

如图所示：

当然，数据能帮我们做到的不仅仅是以上三个方面，还包括落地页的调整、推广渠道的投放等等。

02产品经理如何用数据来指导产品的优化？

我们先举一个案例，实际感受一下数据是如何在迭代过程中发挥作用的。

现在有一个交友网站，需要在原来的基础上进行注册流程的优化迭代，你打算怎么做

有些人的第一反应会认为第一步里的手机验证可以取消，没有什么作用。但通常是在没有依据的情况得出此结论的。更为优异的做法是：要从以下三个层面来进行思考。

但还会有些人无法直接就能想到这一步，这时候，就可以借助一些数据来帮助自己思考，例如：注册流程中的转化率。

通过以上的图，我们可以看到漏斗层级之间的转化率分别是：76%，36%，27%。借此，我们可以找到主要的发力点就是在第二步的优化上，因为这里的转化率是突降的。

再保守一点，我们可以先出两个方案：

接着再思考这两个方案的可行性。

从根源上去思考，我们知道这是一个交友网站，地区、学历、年龄等这些都属于很关键的信息，所以A方案被Pass。

继续进行方案B的剖析，我们将它拆分成三个独立的页面，转化效果的如何，我们需要利用数据来验证。

（拆分出来的三个独立页面之间的转化率）

方案B得出的最终转化率为：67%＊84%＊87％＝49%

这时候跟之前的数据进行对比，如图：

透过以上两组数据的对比，我们能够直观的看到转化率上升了13%个百分点，由此判定B方案是有一定效果的。

此时，我们就可以通过数据很直观的看到转化率上升了13%个百分点，因此可以判断这个方案是有一定效果的。这时，是选择继续在此基础上迭代，还是重新研发，当你向老板汇报时，这份数据可以作为你的凭证。

也由此可见，一个产品经理拥有数据意识是非常重要的，对于你的工作也将会为你带来一些突破。

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