產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)（30問）

產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)30問目錄\h第一單元?jiǎng)偨邮忠豢町a(chǎn)品，如何快速了解它\h第1問重新定義產(chǎn)品，應(yīng)從哪開始？\h1.1尋找一個(gè)切入點(diǎn)\h1.2宏觀：領(lǐng)域與生態(tài)\h1.3中觀：產(chǎn)品全局\h1.4微觀：產(chǎn)品功能與用戶\h1.5歸納與重新定義\h第2問怎樣理解產(chǎn)品中那些酷炫的數(shù)據(jù)指標(biāo)？\h2.1指標(biāo)背后的要素：時(shí)間粒度和口徑\h2.2值得思考的“終極問題”\h2.3為數(shù)據(jù)指標(biāo)分類\h第3問產(chǎn)品中有那么多功能，怎樣摸清它們的脈絡(luò)？\h3.1畫一張屬于自己的產(chǎn)品地圖\h3.2已登錄or未登錄\h3.3好友or陌生人\h3.4流量orWi-Fi聯(lián)網(wǎng)\h第4問了解產(chǎn)品用戶，應(yīng)選擇用戶畫像還是用戶特征？\h4.1用戶畫像vs用戶特征\h4.2關(guān)注不發(fā)聲的大多數(shù)用戶\h4.3警惕無效的用戶特征\h4.4識別用戶反饋帶來的偽需求\h第5問關(guān)于產(chǎn)品與數(shù)據(jù)，還有哪些值得注意的概念？\h5.1這些用詞的區(qū)別在哪里\h5.2保持名稱的一致性\h5.3近似值和數(shù)值的位數(shù)\h第二單元數(shù)據(jù)支撐體系是如何運(yùn)作的？\h第6問人力：數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)中有哪些幕后英雄？\h6.1數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理\h6.2數(shù)據(jù)分析師\h6.3數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理\h6.4開發(fā)工程師\h6.5測試工程師\h6.6運(yùn)維工程師\h6.7基礎(chǔ)研究員\h第7問物力：數(shù)據(jù)產(chǎn)品是怎么來的？\h7.1是的，依然來自需求\h7.2不一樣的需求過程\h7.3同樣存在偽需求\h第8問除了報(bào)表平臺，數(shù)據(jù)產(chǎn)品還包括什么？\h8.1先給數(shù)據(jù)產(chǎn)品分個(gè)層次\h8.2數(shù)據(jù)采集層\h8.3數(shù)據(jù)接入層\h8.4數(shù)據(jù)處理層\h8.5數(shù)據(jù)應(yīng)用層\h第9問數(shù)據(jù)上報(bào)前需要做哪些準(zhǔn)備工作？\h9.1準(zhǔn)備一：允許上報(bào)什么樣的數(shù)據(jù)\h9.2準(zhǔn)備二：定義數(shù)據(jù)協(xié)議和數(shù)據(jù)Topic\h9.3準(zhǔn)備三：統(tǒng)一文本編碼\h第10問埋點(diǎn)就是數(shù)據(jù)采集嗎？\h10.1標(biāo)準(zhǔn)動作三步走：埋點(diǎn)、采集、上報(bào)\h10.2采集組件的兩類功能：機(jī)制型功能和服務(wù)型功能\h10.3對采集組件優(yōu)化的思考\h第11問數(shù)據(jù)上報(bào)到哪里去了？\h11.1不得不談的技術(shù)流程\h11.2數(shù)據(jù)倉庫vs數(shù)據(jù)庫\h11.3用可視化方式達(dá)成約定\h第12問我們可以直接使用上報(bào)的數(shù)據(jù)嗎？\h12.1數(shù)據(jù)處理的基本操作：歸并和計(jì)算\h12.2任務(wù)調(diào)度平臺，自動化處理引擎\h12.3橫表vs縱表\h12.4事實(shí)表vs維度表\h第13問數(shù)據(jù)處理好了，我可以享用哪些服務(wù)？\h13.1數(shù)據(jù)門戶的家族成員\h13.2報(bào)表呈現(xiàn)的奧秘\h13.3運(yùn)籌帷幄的Dashboard\h13.4火眼金睛的用戶分析平臺\h13.5溫暖人心的數(shù)據(jù)訂閱\h13.6萬能的SQL，靈活的即席查詢\h第14問體驗(yàn)優(yōu)良的數(shù)據(jù)產(chǎn)品有哪些表現(xiàn)？\h14.1交互是體驗(yàn)的一部分\h14.2別讓我思考，值得強(qiáng)化的基礎(chǔ)體驗(yàn)\h14.3別讓我孤單，多方位的支持服務(wù)\h14.4別讓我犯錯(cuò)，嚴(yán)格對待權(quán)限與安全\h第三單元立足當(dāng)下，如何輕松實(shí)踐數(shù)據(jù)化運(yùn)營？\h第15問怎樣快速樹立數(shù)據(jù)化運(yùn)營思維？\h15.1認(rèn)清運(yùn)營的焦點(diǎn)：用戶\h15.2理解用戶數(shù)據(jù)的六步循環(huán)\h15.3明確數(shù)據(jù)化運(yùn)營與數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系的關(guān)系\h第16問數(shù)據(jù)啊，數(shù)據(jù)，我的產(chǎn)品怎樣才能成功？\h16.1感性地提出一個(gè)問題\h16.2將問題分解為能夠量化的指標(biāo)\h16.3理性地回答問題\h第17問怎樣制定合適的數(shù)據(jù)上報(bào)策略？\h17.1大聲說出你想了解的內(nèi)容\h17.2數(shù)據(jù)化各實(shí)體，尋找定義要素\h17.3用語義表達(dá)法試驗(yàn)上報(bào)策略\h第18問哪些用戶數(shù)據(jù)值得收集？\h18.1對用戶行為的三步思考\h18.2操作不僅僅是“單擊”\h18.3操作時(shí)長數(shù)據(jù)的上報(bào)\h18.4用戶屬性的時(shí)效問題\h第19問怎樣為數(shù)據(jù)賦予運(yùn)營的意義？\h19.1從“使用iPhone手機(jī)的深圳市女性用戶每日發(fā)消息情況”說起\h19.2口徑對數(shù)據(jù)事實(shí)的影響\h19.3累積處理要趕早\h第20問怎樣對待未登錄用戶和小號用戶？\h20.1匿名訪客，你的需求同樣重要\h20.2自然人識別，揭開用戶ID背后的真相\h第21問為什么要進(jìn)行用戶建模和用戶分層？\h21.1用戶建模，基于已知探索未知\h21.2用戶分層，讓群體特征更明顯\h21.3四象限法，實(shí)現(xiàn)雙維度分組\h第22問怎樣精確控制A/B測試？\h22.1回顧一場典型的A/B測試\h22.2用數(shù)據(jù)控制兩組用戶的差異變量\h22.3虛擬A/B測試，只靠數(shù)據(jù)就能搞定\h第23問數(shù)據(jù)是怎樣推動產(chǎn)品灰度發(fā)布的？\h23.1灰度發(fā)布，為產(chǎn)品引路的金絲雀\h23.2對參與用戶的篩選\h23.3對參與用戶的數(shù)據(jù)跟蹤\h23.4把質(zhì)量數(shù)據(jù)作為能否進(jìn)行下一輪發(fā)布的依據(jù)\h23.5灰度發(fā)布的注意事項(xiàng)\h第24問“隨機(jī)播放”為什么讓用戶感覺不隨機(jī)？\h24.1請隨機(jī)播放幾首歌曲\h24.2還沒有注冊，就讓我登錄？\h24.3天啊，剛剛發(fā)生了什么？\h第四單元智能時(shí)代，還有哪些數(shù)據(jù)必修課？\h第25問各式各樣的圖表分別適用于哪些場景？\h25.1數(shù)據(jù)報(bào)告中常用的圖表\h25.2統(tǒng)計(jì)與分析的選擇\h25.3產(chǎn)品經(jīng)理的最愛\h25.4不宜濫用的圖表\h25.5圖表高效表達(dá)的四大原則\h第26問相比Excel，R語言更適合繪制圖表嗎？\h26.1R語言不僅擅長繪圖\h26.2R語言更是統(tǒng)計(jì)分析能手\h第27問Excel中有哪些一學(xué)就會的高級技巧？\h27.1“單擊即用”的隱藏功能\h27.2一定要會的幾個(gè)公式\h第28問怎樣通過SQL自由地查詢數(shù)據(jù)？\h28.1在Access中運(yùn)行一段SQL代碼\h28.2聚合查詢\h28.3合并查詢\h28.4聯(lián)結(jié)查詢\h第29問人工智能可以帶給我們哪些啟發(fā)？\h29.1怎樣理解人工智能\h29.2機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)\h29.3人工智能產(chǎn)品思維\h第30問有哪些現(xiàn)成的數(shù)據(jù)可在運(yùn)營中參考？\h30.1大數(shù)據(jù)指數(shù)\h30.2互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和產(chǎn)品資訊\h30.3政府機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)第一單元?jiǎng)偨邮忠豢町a(chǎn)品，如何快速了解它第一單元脈絡(luò)圖全彩清晰版見彩插第1問重新定義產(chǎn)品，應(yīng)從哪開始？產(chǎn)品經(jīng)理所做的一切工作，都要建立在對所負(fù)責(zé)的產(chǎn)品非常熟悉的基礎(chǔ)之上。每個(gè)剛剛加入團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品經(jīng)理都會面臨這樣的疑問：團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)的產(chǎn)品早已上線，我無法了解它的來龍去脈，怎樣才能快速熟悉這款產(chǎn)品呢？也許，你可以嘗試重新定義這款產(chǎn)品。1.1尋找一個(gè)切入點(diǎn)重新定義產(chǎn)品就是在腦海中重塑產(chǎn)品從0到1的過程——實(shí)際上，這套方法論不僅對產(chǎn)品經(jīng)理有效，對任何想快速了解產(chǎn)品細(xì)節(jié)的新成員都適用。你可以從自己最擅長的或是最感興趣的點(diǎn)切入，比如：·你擅長分析用戶需求，那就從用戶的角度重新定義產(chǎn)品；·你擅長商業(yè)推廣，不妨從產(chǎn)品的商業(yè)模式、市場定位等維度嘗試重新定義產(chǎn)品；·你對產(chǎn)品流量的轉(zhuǎn)化感興趣，那么從渠道研究、內(nèi)容分發(fā)、轉(zhuǎn)化效果分析的角度重新定義產(chǎn)品也是不錯(cuò)的選擇。當(dāng)然，你可能會擔(dān)心，這樣切入一款產(chǎn)品未免太片面。而從數(shù)據(jù)的角度切入會是一種更具系統(tǒng)性的思路，也更容易讓我們在把握產(chǎn)品全局的同時(shí)，熟悉產(chǎn)品的細(xì)節(jié)。圖1-1中的思路是從產(chǎn)品的宏觀、中觀、微觀層面分別進(jìn)行數(shù)據(jù)洞察，然后歸納出產(chǎn)品的新定義。圖1-1思維導(dǎo)圖：用數(shù)據(jù)重新定義產(chǎn)品1.2宏觀：領(lǐng)域與生態(tài)宏觀的洞察不會直接剖析產(chǎn)品，它更關(guān)注產(chǎn)品所處的細(xì)分領(lǐng)域（或行業(yè)），以及這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的生態(tài)環(huán)境。了解這些，不僅可以讓我們對產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)中的定位有較為清晰的認(rèn)識，還可以讓我們對產(chǎn)品的發(fā)展空間有大致的預(yù)測，提前構(gòu)想產(chǎn)品的重大節(jié)點(diǎn)，不至于在今后的工作中，對產(chǎn)品現(xiàn)狀過度悲觀或者過度樂觀。這些洞察在你接手一款產(chǎn)品之前就可以著手準(zhǔn)備了，你可以廣泛地收集和研究有關(guān)產(chǎn)品的信息和數(shù)據(jù)。在研究之后，你可以嘗試回答下面幾個(gè)問題。·產(chǎn)品的目標(biāo)用戶在整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)中約占多大比重？·產(chǎn)品所處領(lǐng)域或行業(yè)對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度如何？互聯(lián)網(wǎng)可為產(chǎn)品帶來哪些優(yōu)勢？·產(chǎn)品所處領(lǐng)域的生態(tài)環(huán)境是怎樣的？·在產(chǎn)品所處領(lǐng)域中，綜合排名前3的產(chǎn)品是什么？它們各有哪些特征？你的產(chǎn)品是否在其中？若不在，你的產(chǎn)品與前3名的產(chǎn)品相比，存續(xù)的理由、優(yōu)勢與不足有哪些？·在產(chǎn)品所需的資源中，哪些尚未被充分開發(fā)或利用？若能夠利用好這些資源，產(chǎn)品的數(shù)據(jù)將有怎樣的體現(xiàn)？·在產(chǎn)品所需的資源中，有哪些是當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)難以提供的？這些缺憾現(xiàn)在有何彌補(bǔ)措施？在未來發(fā)展中會如何解決？掃一掃這些問題可以怎樣回答呢？掃一掃查看舉例。1.3中觀：產(chǎn)品全局如果說我們是拿著“望遠(yuǎn)鏡”洞察宏觀的產(chǎn)品領(lǐng)域與生態(tài)，那么將視線收回，審視我們負(fù)責(zé)的產(chǎn)品就是中觀的洞察了。中觀視野需要關(guān)注的是產(chǎn)品全局的數(shù)據(jù)及其特征，這不僅包括產(chǎn)品當(dāng)前各種數(shù)據(jù)指標(biāo)的規(guī)模，也涵蓋這些指標(biāo)歷來的變化\h[1]，以及公司或團(tuán)隊(duì)對各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)未來預(yù)期的走勢。這些數(shù)據(jù)可以在產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)或者數(shù)據(jù)報(bào)表平臺中查閱。如果尚未建立這類數(shù)據(jù)平臺，則可以詢問團(tuán)隊(duì)中的前輩，或者搜集公司每周或每月發(fā)布的報(bào)告，并從這些報(bào)告中尋找備受關(guān)注的數(shù)據(jù)加以整理。對于競品的數(shù)據(jù)，如果沒有特別的渠道，那就緊盯競品對外披露的信息。通過中觀的數(shù)據(jù)洞察，我們需要了解到產(chǎn)品核心的關(guān)注點(diǎn)、產(chǎn)品的長/短期目標(biāo)，并能知道每個(gè)核心數(shù)據(jù)指標(biāo)的受控因素，明確今后開展每一項(xiàng)工作的優(yōu)先級。這包括嘗試回答以下問題。·產(chǎn)品有哪些核心數(shù)據(jù)指標(biāo)？哪些是產(chǎn)品經(jīng)理最關(guān)注的？這些數(shù)據(jù)近一周的平均值大約是多少？這些數(shù)據(jù)的波動會對產(chǎn)品產(chǎn)生怎樣的影響？\h[2]·每項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)口徑是怎樣的？歷史上是否存在統(tǒng)計(jì)口徑的變更？如果有變更，那么變更的原因是什么？·每項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)的意義是什么？其走勢是否存在顯著規(guī)律？·如果產(chǎn)品具有商業(yè)屬性，那么哪些數(shù)據(jù)是與收入直接關(guān)聯(lián)的？·哪些數(shù)據(jù)會被計(jì)入公司或產(chǎn)品的KPI\h[3]？你認(rèn)為將這些數(shù)據(jù)計(jì)入KPI合理嗎？是否存在優(yōu)化空間？·競品及領(lǐng)域中排名前3的產(chǎn)品，在相應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)上有怎樣的表現(xiàn)？掃一掃這些問題還可以怎樣回答呢？掃一掃查看舉例。1.4微觀：產(chǎn)品功能與用戶現(xiàn)在請將“望遠(yuǎn)鏡”放到一邊，拿起“顯微鏡”去觀察你的產(chǎn)品，這時(shí)你會關(guān)注到產(chǎn)品的各個(gè)功能、交互邏輯、用戶及其行為。微觀洞察需要我們對產(chǎn)品的每一個(gè)功能都有充分的體驗(yàn)，清楚每個(gè)核心功能的到達(dá)路徑、到達(dá)每個(gè)功能的入口分布、每個(gè)頁面到下一級頁面的跳轉(zhuǎn)邏輯等，并嘗試與數(shù)據(jù)進(jìn)行對比參考?！⒚總€(gè)核心功能的到達(dá)路徑與路徑上各功能的打開用戶數(shù)進(jìn)行對比參考，了解用戶在逐步進(jìn)入目標(biāo)功能過程中的轉(zhuǎn)化情況。例如，在微信中發(fā)一條朋友圈，若要打開這個(gè)功能，需要先在主界面上單擊“發(fā)現(xiàn)”標(biāo)簽頁（記為功能A），再通過單擊“朋友圈”按鈕進(jìn)入朋友圈主頁（記為功能B），然后單擊右上角圖標(biāo)選擇“從手機(jī)相冊選擇”選項(xiàng)，選擇手機(jī)中的照片并完成（記為功能C）。那么對于目標(biāo)功能C的到達(dá)路徑即為功能A→功能B→功能C，觀察功能A的日單擊用戶數(shù)、功能B的日訪問用戶數(shù)、功能C的日訪問用戶數(shù)，了解用戶從登錄主界面到功能C的過程中轉(zhuǎn)化的情況?！⒌竭_(dá)每個(gè)功能的入口分布與這些功能通過各入口打開的次數(shù)進(jìn)行對比參考，了解每個(gè)功能各入口的重要程度。例如，微信的聯(lián)系人資料卡可以通過4種方式打開：在聯(lián)系人列表中單擊聯(lián)系人頭像或名稱（記為入口A），在對話窗口中單擊對方的頭像（記為入口B），在朋友圈中單擊聯(lián)系人頭像（記為入口C），在一條朋友圈下方點(diǎn)贊列表中單擊聯(lián)系人名稱（記為入口D）。找到由這4個(gè)入口分別打開聯(lián)系人資料卡的日打開次數(shù)，了解聯(lián)系人資料卡功能各入口流量的占比，以及4個(gè)入口之間的數(shù)據(jù)差異。·將每個(gè)頁面到下一級頁面的跳轉(zhuǎn)邏輯與各頁面中每個(gè)下級頁面入口被單擊的用戶數(shù)進(jìn)行對比參考\h[4]，了解各頁面中處于不同位置的可單擊項(xiàng)的被關(guān)注程度。例如，微信的“錢包”頁面中有幾十個(gè)下級頁面的入口。列出“錢包”頁面中每一個(gè)下級頁面入口的日單擊用戶數(shù)，再查詢“錢包”頁面的日訪問用戶數(shù)，據(jù)此可以很容易地觀察到每個(gè)下級頁面入口的受關(guān)注情況，以及用戶關(guān)注率?！Ξa(chǎn)品的體驗(yàn)與相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比參考有助于在今后的工作中對產(chǎn)品的新增功能進(jìn)行數(shù)據(jù)評估。如果新功能還處于規(guī)劃階段，決策者只對新功能的關(guān)注用戶數(shù)或用戶轉(zhuǎn)化率給出預(yù)期，那么你可以根據(jù)這個(gè)預(yù)期的數(shù)據(jù)規(guī)模結(jié)合你所做的對比參考，給出可以把這個(gè)新功能的入口放在哪里，以及頁面跳轉(zhuǎn)邏輯的建議。如果新功能已經(jīng)由決策者確定了入口所在位置及頁面跳轉(zhuǎn)邏輯，那么你可以根據(jù)已確定的內(nèi)容結(jié)合之前的研究，預(yù)估上線后的用戶轉(zhuǎn)化情況。除了產(chǎn)品功能，微觀洞察的另外一個(gè)重點(diǎn)就是產(chǎn)品的用戶，這需要思考用戶會怎樣使用產(chǎn)品，以及產(chǎn)品中的每一個(gè)功能給用戶帶來的影響。實(shí)際上，從產(chǎn)品功能的層面看，幾乎全部數(shù)據(jù)都是由用戶使用產(chǎn)品的各種行為所產(chǎn)生的，因此，說產(chǎn)品的一切都是為了更好地服務(wù)用戶一點(diǎn)不為過。在對產(chǎn)品的功能有了充分了解后，可以帶著下面這些問題理解產(chǎn)品的用戶。·產(chǎn)品的活躍用戶具有哪些基本特征？·產(chǎn)品的用戶畫像是怎樣的？·每個(gè)功能的活躍用戶的基本特征是怎樣的，與產(chǎn)品總體的活躍用戶有哪些異同？·用戶在使用哪些功能時(shí)可能存在痛點(diǎn)？微觀洞察較為關(guān)注產(chǎn)品的細(xì)節(jié)，也是深入理解產(chǎn)品的契機(jī)，值得我們花足夠多的精力觀察與分析。如果產(chǎn)品保留了較為完整的歷史數(shù)據(jù)，那么不妨拿不同版本的數(shù)據(jù)來看一看，說不定可以從中觀察到產(chǎn)品發(fā)展歷程中有趣的事情，增強(qiáng)對產(chǎn)品起源的認(rèn)知。如果產(chǎn)品保留了較為完整的用戶行為跟蹤數(shù)據(jù)，那么不妨抽取幾個(gè)用戶的數(shù)據(jù)來研究研究，看看這些用戶究竟是如何使用產(chǎn)品及其各功能的，以增強(qiáng)對用戶的認(rèn)知。1.5歸納與重新定義從數(shù)據(jù)的角度對產(chǎn)品進(jìn)行了宏觀、中觀、微觀的全面掃描之后，我們已經(jīng)對產(chǎn)品的里里外外有了更深入的了解。這包括產(chǎn)品所屬的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的現(xiàn)狀、生態(tài)環(huán)境，產(chǎn)品全局的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)及其口徑和意義，產(chǎn)品的KPI、用戶特征，競品的相關(guān)情況，產(chǎn)品各功能的數(shù)據(jù)、邏輯、用戶流量分布、用戶特征。現(xiàn)在，我們可以將每一步的洞察用一段文字\h[5]歸納，這段文字就是我們對產(chǎn)品的理解，即產(chǎn)品的重新定義。在這里，筆者提供這段文字的一種模板供你參考，但這并非標(biāo)準(zhǔn)答案，也不是最佳答案，甚至根本不是答案。實(shí)際上，這段文字可以完全按照你喜歡的風(fēng)格自由發(fā)揮，只要能充分將產(chǎn)品的特征用數(shù)據(jù)的視角描述清晰就可以了。讀一讀××（產(chǎn)品名稱）是一款××（領(lǐng)域）互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，它在領(lǐng)域中處于××××的位置（產(chǎn)品的領(lǐng)域地位、發(fā)展程度）。目前，產(chǎn)品的核心數(shù)據(jù)規(guī)模如下：·日登錄用戶數(shù)：××萬·日活躍用戶數(shù)：××萬·××（其他指標(biāo)）：××萬這些數(shù)據(jù)具有××××、××××等特征（主要指數(shù)據(jù)周期特征）。產(chǎn)品的主要功能有：·掃一掃·搜索·×××（其他功能）·……各功能的日活躍用戶情況如下：·××功能，日活躍用戶數(shù)占全局的××%·××功能，日活躍用戶數(shù)占全局的××%·……其中×××（功能名稱）功能比較受歡迎，而××××（功能名稱）功能可能存在用戶痛點(diǎn)。產(chǎn)品的活躍用戶特征如下（活躍用戶的數(shù)據(jù)特征）?！ば詣e分布：男性用戶××萬，女性用戶××萬·年齡分布：×××××·主要集中城市：×××××·……掃一掃怎樣結(jié)合上文的分解填充這個(gè)模板呢？掃一掃查看舉例。用數(shù)據(jù)重新定義產(chǎn)品是以數(shù)據(jù)作為切入點(diǎn)，快速熟悉整個(gè)產(chǎn)品的一種思路。這要參考大量的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并結(jié)合數(shù)據(jù)做出一些判斷與假設(shè)，使我們能夠較為理性和客觀地以較高的效率熟悉一款陌生的產(chǎn)品，但這仍然存在一些局限性。掃一掃想一想，這里的局限性主要有哪些體現(xiàn)？掃一掃查看筆者的思考。\h[1]如果條件允許，則可以一直追溯到產(chǎn)品最初發(fā)布的數(shù)據(jù)。\h[2]實(shí)際上，我們很少考慮數(shù)據(jù)的波動對產(chǎn)品有什么影響，因?yàn)閿?shù)據(jù)往往只是產(chǎn)品表現(xiàn)的最終結(jié)果，所以更多場景下應(yīng)當(dāng)詢問產(chǎn)品策略的變動或者產(chǎn)品所受的各種影響會在數(shù)據(jù)上有哪些體現(xiàn)。但在使用數(shù)據(jù)重新定義產(chǎn)品的過程中，我們可以嘗試這種逆向思考。\h[3]KPI，KeyPerformanceIndicator，關(guān)鍵績效指標(biāo)，即我們常說的業(yè)績考核指標(biāo)。\h[4]頁面到下一級頁面跳轉(zhuǎn)邏輯與功能的到達(dá)路徑所關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)均為“訪問用戶數(shù)”，區(qū)別在于，前者是自上而下的觀察，重點(diǎn)關(guān)注從一個(gè)頁面可以到達(dá)哪些頁面及用戶流轉(zhuǎn)情況；而后者是自下而上的觀察，重點(diǎn)關(guān)注一個(gè)功能被用戶打開的途徑及用戶轉(zhuǎn)化情況。\h[5]這段文字只是一種歸納總結(jié)，并非我們用數(shù)據(jù)重新定義產(chǎn)品的主要目的。如果以熟悉產(chǎn)品為目的，那么你還是應(yīng)當(dāng)把關(guān)注重點(diǎn)放在上文討論的“三觀”洞察上。第2問怎樣理解產(chǎn)品中那些酷炫的數(shù)據(jù)指標(biāo)？日登錄用戶數(shù)、日活躍用戶數(shù)、日均每用戶收入……產(chǎn)品中形形色色的數(shù)據(jù)指標(biāo)都在發(fā)揮怎樣的作用？每一個(gè)指標(biāo)又是如何定義的？借助對這些問題的討論，我們可以嘗試將產(chǎn)品核心數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行解剖，充分理解每一個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源、規(guī)則和意義。2.1指標(biāo)背后的要素：時(shí)間粒度和口徑包括日活躍用戶數(shù)、日均每用戶收入，我們耳熟能詳?shù)倪@些數(shù)據(jù)指標(biāo)幾乎都是圍繞用戶和收入設(shè)定的，似乎在絕大多數(shù)產(chǎn)品中通用。事實(shí)真的如此嗎？我們可以稍稍追問幾句。·“日活躍用戶數(shù)”中的“活躍”在產(chǎn)品中有什么含義？·為什么用“日活躍”，而不用“周活躍”或者“月活躍”？·如果“日活躍”“周活躍”“月活躍”都在使用，那么它們各有怎樣的側(cè)重？·“用戶”是怎樣定義的？若一個(gè)人擁有多個(gè)賬號，算作一個(gè)用戶還是多個(gè)用戶？是不是感到有點(diǎn)語塞？是不是隱約感到數(shù)據(jù)指標(biāo)背后存在著許多“坑”\h[1]？不要急于回答這些追問，實(shí)際上，“日活躍用戶數(shù)”這個(gè)指標(biāo)未必適用于評估你的產(chǎn)品。正因如此，你可以與同事們探討是否存在更合適的評估指標(biāo)？解讀一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，可將它分解為時(shí)間粒度和口徑兩個(gè)要素。·時(shí)間粒度表示一個(gè)指標(biāo)所納入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍，例如一天、一周、一個(gè)月，或者自產(chǎn)品發(fā)布以來的所有時(shí)間。時(shí)間粒度可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)指標(biāo)在時(shí)間上的限定。在日活躍用戶數(shù)指標(biāo)中，“日”就是時(shí)間粒度，通過這個(gè)名稱，幾乎所有人都會知道這項(xiàng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的是一天（從0點(diǎn)到24點(diǎn)）的數(shù)據(jù)。如此直白的時(shí)間粒度還會暗藏玄機(jī)嗎？恐怕會。考慮這樣一種情況：你的老板希望能夠在每一天下班的時(shí)候獲得剛剛過去的24小時(shí)的數(shù)據(jù)情況，而你和老板不可能每天都熬到24點(diǎn)才下班。這時(shí)你最應(yīng)該考慮的就是，在“日活躍”這個(gè)“日”字上做點(diǎn)文章，是不是可以將一日的定義改為“前一日的18點(diǎn)至當(dāng)日的18點(diǎn)”？同樣是24個(gè)小時(shí)，既能反映出一天的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，也不至于讓大家為了一個(gè)數(shù)據(jù)熬成夜貓子。假設(shè)老板也欣然接受了，這樣一來，時(shí)間粒度“日”就不再是以往大多數(shù)人理解的“自然日”了?！た趶絓h[2]表示一個(gè)指標(biāo)所納入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來源和計(jì)算規(guī)則，是對指標(biāo)在空間上的限定。在日活躍用戶數(shù)指標(biāo)中，“活躍用戶”可以被認(rèn)為是指標(biāo)的口徑。然而，名稱中的口徑用語是精煉過的，必然會掩蓋原本復(fù)雜的含義。這里的“活躍”是什么意思？或者說，什么樣的用戶才算是“活躍用戶”？不同的產(chǎn)品對“活躍用戶”的定義往往是不同的，比如在一款像微信或QQ那樣的社交產(chǎn)品中，要求用戶在規(guī)定的時(shí)間范圍內(nèi)要有至少3次主動的交互行為才算作活躍；而對于一款在線音樂或視頻產(chǎn)品而言，活躍用戶至少應(yīng)是主動打開并播放了音樂或視頻的用戶；如果是綜合性產(chǎn)品，用戶會有更加多元化的活躍途徑。當(dāng)然，如果一款產(chǎn)品的功能非常單一，把“活躍用戶”等同于“登錄用戶”或“App打開用戶”，也無可非議。從表面上看，口徑對產(chǎn)品數(shù)據(jù)的意義似乎更大，有時(shí)甚至完全可以把時(shí)間粒度也列入口徑中，與數(shù)據(jù)來源和計(jì)算規(guī)則一同定義，也許你和同事們一直是這樣認(rèn)為的。實(shí)際上，調(diào)整一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的口徑，其數(shù)值也會隨之變化，可用來反映產(chǎn)品各方面的運(yùn)營情況；而口徑不變，調(diào)整其時(shí)間粒度同樣可以多方位評估產(chǎn)品。我們來看這樣一個(gè)例子：現(xiàn)有產(chǎn)品A與產(chǎn)品B，二者在同一領(lǐng)域互為競品，已知二者活躍用戶的口徑相同，請觀察表2-1中的數(shù)據(jù)并思考，兩款產(chǎn)品中哪款產(chǎn)品對用戶的影響力更大呢？表2-1產(chǎn)品A與產(chǎn)品B活躍用戶指標(biāo)對比你可能會說產(chǎn)品B，因?yàn)楫a(chǎn)品B的月活躍用戶數(shù)比產(chǎn)品A多了近100萬，說明產(chǎn)品B的用戶總規(guī)模比產(chǎn)品A的大，也表明產(chǎn)品B有更廣泛的市場覆蓋率；但也有人會說，產(chǎn)品A的日活躍用戶數(shù)比產(chǎn)品B的多了42%，說明用戶使用產(chǎn)品A更加頻繁，用戶對產(chǎn)品A較產(chǎn)品B有更強(qiáng)的依賴性。這兩種觀點(diǎn)都有理有據(jù)，并且也都闡明了事實(shí)，然而結(jié)論卻完全相反。這就是將相同的口徑置于不同的時(shí)間粒度中，所體現(xiàn)出的不同的評估效果。因此，當(dāng)我們再次討論數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)，請區(qū)分時(shí)間粒度與口徑，這不僅可以幫我們更好地理解產(chǎn)品與用戶，而且便于我們觀察同一口徑在不同時(shí)間粒度下的表現(xiàn)。掃一掃顯然，數(shù)據(jù)指標(biāo)的名字能幫我們理解指標(biāo)的意義。怎樣給指標(biāo)起個(gè)好名字呢？掃一掃查看其中的學(xué)問。2.2值得思考的“終極問題”通常說哲學(xué)有三大終極問題，分別是：我是誰？我從哪里來？我將到哪里去？實(shí)際上，經(jīng)常與這三大終極問題打交道的未必只有哲學(xué)家，任何身份、任何職業(yè)的人都有機(jī)會這樣提問，比如保安和產(chǎn)品經(jīng)理（如圖2-2所示）。圖2-1各種職業(yè)的“終極問題”這種提問模式向我們提供了一種結(jié)構(gòu)化的引導(dǎo)——無論是產(chǎn)品中已經(jīng)建立的指標(biāo)，還是未來將要建立的新指標(biāo)，我們都可以思考并明確每個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的這三個(gè)問題。問題一，這個(gè)數(shù)據(jù)是什么？首先需要我們清楚地知道數(shù)據(jù)指標(biāo)的名稱是什么，盡可能記住名稱中的每一個(gè)字，因?yàn)楫a(chǎn)品中可能會存在兩個(gè)名稱非常相近，但含義差別巨大的指標(biāo)。例如，互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品中有“日資金端增量”和“日資產(chǎn)端增量”兩個(gè)指標(biāo)，分別代表著完全不同的兩種業(yè)務(wù)\h[3]，假設(shè)二者被弄混，相關(guān)的數(shù)據(jù)分析可謂“差之毫厘，謬以千里”。其次我們還要關(guān)注指標(biāo)的數(shù)值規(guī)模和顯著的周期變化規(guī)律，對已經(jīng)存在的核心指標(biāo)做到熟知，對將要建立的指標(biāo)做到預(yù)判。讀一讀在筆者實(shí)習(xí)初期，業(yè)務(wù)導(dǎo)師要求筆者背誦產(chǎn)品的幾個(gè)核心數(shù)據(jù)指標(biāo)的大致數(shù)值和周期變化規(guī)律，比如日登錄用戶數(shù)、日活躍用戶數(shù)分別約為3500萬、1500萬，呈現(xiàn)的周期性規(guī)律如節(jié)假日水平高于周末水平約45%等。通過熟知這些內(nèi)容，筆者建立了初步的數(shù)據(jù)敏感度，在后續(xù)工作中能夠隨時(shí)判斷數(shù)據(jù)是否有異常，以及產(chǎn)品各功能的健康狀況。問題二，這個(gè)數(shù)據(jù)是怎樣得到的？這一問題可以分為兩層：第一層，指標(biāo)中的數(shù)據(jù)是從哪里來的；第二層，指標(biāo)的時(shí)間粒度與口徑是怎樣定義的。第二層內(nèi)容我們已在上一節(jié)進(jìn)行了較為詳細(xì)的討論，這里重點(diǎn)討論第一層。通常而言，產(chǎn)品的數(shù)據(jù)主要來自服務(wù)器端日志和客戶端的數(shù)據(jù)上報(bào)，有的也會輔以用戶研究，通過人工的方式進(jìn)行收集。還有其他可能的來源嗎？當(dāng)然有。人工智能系統(tǒng)可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)和爬蟲來獲得數(shù)據(jù)；對于硬件產(chǎn)品，數(shù)據(jù)也可以來自傳感器。一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)可以只有單一的數(shù)據(jù)來源，也可以混合自多個(gè)不同的數(shù)據(jù)來源?！叭盏卿浻脩魯?shù)”這個(gè)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的是當(dāng)天在產(chǎn)品中成功進(jìn)行了身份驗(yàn)證的賬號數(shù)，除純本地產(chǎn)品\h[4]外，身份驗(yàn)證的過程與結(jié)果在服務(wù)器端均有記錄，這些記錄便是統(tǒng)計(jì)日登錄用戶數(shù)的單一來源。再考慮“日活躍用戶數(shù)”這個(gè)指標(biāo)，假設(shè)用戶要于統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)在功能A、功能B、功能C中發(fā)生至少3次主動操作才算活躍，那么計(jì)算日活躍用戶數(shù)的原始數(shù)據(jù)至少是功能A、功能B、功能C這三個(gè)功能的操作記錄。根據(jù)各功能的情況，操作記錄可能來自服務(wù)器，也可能來自客戶端。無論如何，這里的日活躍用戶數(shù)必須依靠多個(gè)數(shù)據(jù)來源才可以得到。如上文提到的，數(shù)據(jù)上報(bào)是目前最普遍的數(shù)據(jù)采集方式，有關(guān)內(nèi)容我們將在第10問和第18問中探討。問題三，這個(gè)數(shù)據(jù)到哪里去了？說數(shù)據(jù)到哪里去了是非常抽象的，我們可以將數(shù)據(jù)到哪里去了具體分解為“數(shù)據(jù)會在哪里呈現(xiàn)”，以及“數(shù)據(jù)被拿去做什么了”兩個(gè)問題。數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算出來總是要給人看的。如果數(shù)據(jù)指標(biāo)僅用于產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)或者企業(yè)內(nèi)部參考決策，那么數(shù)據(jù)指標(biāo)最有可能會呈現(xiàn)在以下幾個(gè)地方?！?shù)據(jù)報(bào)表平臺。·數(shù)據(jù)或戰(zhàn)略性報(bào)告，如日報(bào)、周報(bào)、月報(bào)?！て髽I(yè)財(cái)報(bào)。當(dāng)然，決策人員也可能會選擇把可觀的數(shù)據(jù)公開給產(chǎn)品用戶（包括潛在用戶），或是競爭對手，用來向他們傳達(dá)諸如“這個(gè)產(chǎn)品很出色，用它是明智的，還沒有使用的話，你可要落伍了！”以及“我們的產(chǎn)品很強(qiáng)勢，與我們競爭將是吃力不討好的！”此類信息。與其說這是數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)，倒不如說這是用數(shù)據(jù)為產(chǎn)品做宣傳。以下是數(shù)據(jù)的幾種常見用途，看看你都遇到過哪些?！っ襟w宣傳?！そ獯鹨蓡枴碜杂脩?、老板、股東及團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的各種評估性問題，數(shù)據(jù)可以解答?！ぞ珳?zhǔn)營銷。通過數(shù)據(jù)計(jì)算，定位具體用戶的偏好，向其做個(gè)性化營銷?！?nèi)容推薦。這與精準(zhǔn)營銷類似，根據(jù)用戶的個(gè)性化需求和場景，在產(chǎn)品中為用戶呈現(xiàn)有針對性的內(nèi)容。·產(chǎn)品決策。將數(shù)據(jù)與行業(yè)現(xiàn)狀、公司經(jīng)營目標(biāo)等結(jié)合，為接下來的產(chǎn)品發(fā)展方向制定計(jì)劃。至此，我們已經(jīng)就如何深刻理解產(chǎn)品中的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)做了討論。熟悉產(chǎn)品的數(shù)據(jù)指標(biāo)，清楚知道如何回答每個(gè)指標(biāo)的三個(gè)“終極問題”是產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)修煉的基本功。2.3為數(shù)據(jù)指標(biāo)分類這一問的最后，我們來把那些常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)做一個(gè)分類匯總，必要時(shí)可做參考。不過，筆者并不建議你把這一節(jié)的內(nèi)容當(dāng)作行動指南，因?yàn)閿?shù)據(jù)指標(biāo)的通用性往往只是幻覺，產(chǎn)品的指標(biāo)需要結(jié)合實(shí)際情況來設(shè)立，只要有效，你完全可以設(shè)立只在你的產(chǎn)品中存在的數(shù)據(jù)指標(biāo)。按照關(guān)注人或團(tuán)隊(duì)，我們將數(shù)據(jù)指標(biāo)劃分為三類?！み\(yùn)營數(shù)據(jù)。這包括產(chǎn)品經(jīng)理及整個(gè)產(chǎn)品、市場團(tuán)隊(duì)所關(guān)注的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)，這些指標(biāo)關(guān)乎產(chǎn)品的整體形象——用戶規(guī)模、影響力、收入能力、運(yùn)營狀況等。那些我們耳熟能詳?shù)闹笜?biāo)大多屬于這類?！べ|(zhì)量數(shù)據(jù)。主要由質(zhì)量團(tuán)隊(duì)或質(zhì)量管理人員負(fù)責(zé)關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過這些指標(biāo)可以觀察到產(chǎn)品的穩(wěn)定性、用戶設(shè)備兼容性、用戶請求的響應(yīng)成功率等，還可以評估產(chǎn)品版本的質(zhì)量等級。·技術(shù)數(shù)據(jù)。主要由開發(fā)團(tuán)隊(duì)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)，多為實(shí)時(shí)性指標(biāo)，用于安全防范（如網(wǎng)絡(luò)攻擊、安全漏洞）、監(jiān)控潛在的網(wǎng)絡(luò)故障和服務(wù)器負(fù)載狀況等。技術(shù)數(shù)據(jù)往往是運(yùn)營數(shù)據(jù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)的原始形態(tài)，例如運(yùn)營數(shù)據(jù)指標(biāo)“日登錄用戶數(shù)”可以通過技術(shù)數(shù)據(jù)指標(biāo)“日請求連接量”結(jié)合用戶操作日志計(jì)算而得。表2-2對上述各分類的常用指標(biāo)進(jìn)行了匯總。表2-2常用數(shù)據(jù)指標(biāo)及其分類續(xù)表掃一掃想一想，表2-2這些數(shù)據(jù)指標(biāo)的口徑和具體用途是什么呢？掃一掃查看筆者的總結(jié)。\h[1]“坑”泛指那些因?qū)嵤┝丝紤]欠周全的方案，致使自己或他人今后的諸多工作難以順利開展的隱患，屬于職場俚語。工作中挖下的“坑”，在未來往往需要消耗較多精力去“填補(bǔ)”。\h[2]口徑原本是軍事領(lǐng)域的名詞，指槍或炮管的內(nèi)直徑，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，用來表示對一個(gè)事物的看法或?qū)σ粋€(gè)問題的處理原則等抽象概念。\h[3]簡單地講，資產(chǎn)端指借貸客戶的借款金額，而資金端指投資客戶的投資金額。\h[4]指那種不存在聯(lián)網(wǎng)功能的產(chǎn)品，如Windows系統(tǒng)中的計(jì)算器、記事本應(yīng)用程序，這種產(chǎn)品不需要與互聯(lián)網(wǎng)上的服務(wù)器建立連接，也就不存在服務(wù)器端日志。第3問產(chǎn)品中有那么多功能，怎樣摸清它們的脈絡(luò)？在用數(shù)據(jù)重新定義產(chǎn)品的微觀洞察中，我們討論到要充分體驗(yàn)每個(gè)核心功能，清楚功能的到達(dá)路徑、入口分布和跳轉(zhuǎn)邏輯等，也就是各功能的脈絡(luò)。如果產(chǎn)品的功能和邏輯錯(cuò)綜復(fù)雜，那么怎樣做才能快速厘清呢？3.1畫一張屬于自己的產(chǎn)品地圖抽象地看，一款產(chǎn)品是若干功能的組合體，而用戶使用產(chǎn)品就是與各個(gè)功能的互動。產(chǎn)品在策劃時(shí)，大致也是先建立產(chǎn)品大框架，再從框架下構(gòu)建各個(gè)功能，最后實(shí)現(xiàn)整個(gè)產(chǎn)品。按照這個(gè)思路，我們不妨在紙上對現(xiàn)成的產(chǎn)品來一次大構(gòu)建——畫一張產(chǎn)品地圖，描述產(chǎn)品各功能的構(gòu)成。根據(jù)我們對產(chǎn)品的理解繪制并隨時(shí)修正這張地圖，用以指導(dǎo)我們的工作，它可謂是“屬于自己”的產(chǎn)品地圖。第一步，將產(chǎn)品的各個(gè)功能羅列在地圖上，如圖3-1所示。每一個(gè)功能可以畫成一個(gè)獨(dú)立的方框，并按照功能的層級關(guān)系將表示功能的方框用帶箭頭的線進(jìn)行連接（箭頭指向下級功能）。例如，通過功能A可到達(dá)功能B和功能C，那就分別在功能A到功能B、功能A到功能C之間畫一條帶箭頭的線。圖3-1繪制產(chǎn)品地圖第一步，羅列功能并標(biāo)注層級關(guān)系有的功能會有多個(gè)入口，那么表示這個(gè)功能的方框就會被多個(gè)箭頭連線所指向。通過第一步的繪圖，我們能夠很容易地看到產(chǎn)品的功能結(jié)構(gòu)。通常，產(chǎn)品的功能結(jié)構(gòu)主要有三種，如圖3-2所示。圖3-2三種常見的產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)·樹形結(jié)構(gòu)。產(chǎn)品的首頁作為整個(gè)產(chǎn)品的“根功能”，其他所有的功能均通過唯一的入口到達(dá)（即有唯一的上層功能）。這樣的產(chǎn)品功能層次清晰，增加新功能或刪除舊功能不會影響其他功能的關(guān)系結(jié)構(gòu)。·網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。在樹狀結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，產(chǎn)品中存在有多個(gè)入口的功能，這些功能打破了樹狀結(jié)構(gòu)中功能有唯一的上層功能的限制，使得產(chǎn)品場景的切換、功能之間的跳轉(zhuǎn)更加靈活。·線性結(jié)構(gòu)。所有的功能一字排開，每個(gè)功能均有唯一的入口（首功能除外）和唯一的出口（尾功能除外）。這種功能結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品也可以稱為向?qū)疆a(chǎn)品，多見于視頻編輯軟件、修圖App等有明確操作步驟的產(chǎn)品。在有的產(chǎn)品中，通過尾功能可跳回首功能，方便用戶進(jìn)行新一輪的操作，這樣在產(chǎn)品地圖上就出現(xiàn)了一條由尾功能連向首功能的連線，使得產(chǎn)品結(jié)構(gòu)呈環(huán)狀。第二步，在功能方框和箭頭連線上標(biāo)注關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如圖3-3所示。在方框上可以標(biāo)注這個(gè)功能的日活躍用戶、關(guān)鍵操作的日UV或日PV，而在連線上可以標(biāo)注這條路徑的日均轉(zhuǎn)化量（如在功能A到功能B的連線上標(biāo)注通過功能A進(jìn)入功能B的日均用戶數(shù)）。圖3-3繪制產(chǎn)品地圖第二步，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注經(jīng)過這一步，產(chǎn)品地圖上就多了很多數(shù)據(jù)元素，這可以幫助我們看清楚每個(gè)功能當(dāng)前的用戶分布，進(jìn)而了解每個(gè)功能對產(chǎn)品的重要程度。為了應(yīng)對數(shù)據(jù)波動，接下來的一步是給這些數(shù)據(jù)值上個(gè)“保險(xiǎn)”。第三步，在功能方框上記錄每個(gè)功能對應(yīng)的數(shù)據(jù)資源，如圖3-4所示。數(shù)據(jù)平臺的報(bào)表、定期的數(shù)據(jù)報(bào)告、數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人都可以作為功能的數(shù)據(jù)資源。通過這些數(shù)據(jù)資源可以隨時(shí)獲取關(guān)于每個(gè)功能的各項(xiàng)最新數(shù)據(jù)。圖3-4繪制產(chǎn)品地圖第三步，記錄數(shù)據(jù)資源經(jīng)過上述三步的繪制，當(dāng)這樣一張產(chǎn)品地圖擺在我們面前時(shí)，一切有關(guān)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)的工作，都可以由此尋找切入點(diǎn)了。另外，產(chǎn)品地圖上為每個(gè)功能標(biāo)注的數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)資源的多少也可用來評估功能的重要程度。將評估的重要程度與團(tuán)隊(duì)決策者對各功能的關(guān)注度進(jìn)行對比，如果吻合，則說明當(dāng)前的數(shù)據(jù)工作安排得比較合理，否則，就要考慮調(diào)整數(shù)據(jù)工作的安排，將數(shù)據(jù)資源優(yōu)先向關(guān)注度高的功能傾斜。一幅完整的產(chǎn)品地圖除有功能關(guān)系和數(shù)據(jù)標(biāo)注外，還應(yīng)關(guān)注同一功能的不同狀態(tài)，這些功能會在不同設(shè)定下有著差異化的體驗(yàn)。體驗(yàn)不同，數(shù)據(jù)上往往也會有不同的表現(xiàn)。在產(chǎn)品地圖上對這些功能進(jìn)行特殊標(biāo)注，并分別標(biāo)明各狀態(tài)下的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，有助于我們在參照產(chǎn)品地圖時(shí)思考得更全面。接下來，我們探討三個(gè)典型案例。3.2已登錄or未登錄你的產(chǎn)品要求用戶注冊并登錄嗎？諸如微信、QQ、支付寶這類需要根據(jù)用戶身份來提供對應(yīng)服務(wù)的產(chǎn)品，用戶的注冊與登錄是必須的，用戶不登錄就無法使用產(chǎn)品的任何功能；而像騰訊視頻、淘寶、百度地圖這種存在部分功能允許用戶匿名使用的產(chǎn)品，用戶的注冊與登錄則是建議性的，只要用戶不使用提供個(gè)性化內(nèi)容的功能，完全可以忽略登錄。如果你的產(chǎn)品屬于后者，那么在產(chǎn)品的數(shù)據(jù)中就會存在“登錄態(tài)”的概念。所謂登錄態(tài)，就是用戶當(dāng)前的登錄狀態(tài)。如果用戶未登錄，就是“無登錄態(tài)”；相應(yīng)地，如果用戶已成功登錄，就是“有登錄態(tài)”，數(shù)據(jù)中會附帶用戶的身份標(biāo)識（如用戶ID）。產(chǎn)品中同一個(gè)功能或頁面，在不同的登錄態(tài)下可能會有不同的體驗(yàn)，有的功能甚至?xí)跓o登錄態(tài)下完全不可用。騰訊視頻App的個(gè)人中心功能，如圖3-5所示。圖3-5騰訊視頻App的個(gè)人中心功能3.3好友or陌生人社交類產(chǎn)品通常會設(shè)計(jì)一個(gè)向用戶展示另一個(gè)用戶基本資料的功能（可稱之為“資料卡”）。出于保護(hù)用戶隱私的考慮，當(dāng)用戶A查看用戶B的資料時(shí)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)二者的關(guān)系適當(dāng)調(diào)整展示的內(nèi)容和可進(jìn)行的操作。例如QQ中，查看用戶的資料卡，在對方分別是好友（如圖3-6（a）所示）、群里的非好友（如圖3-6（b）所示）、陌生人（如圖3-6（c）所示）時(shí)呈現(xiàn)的資料項(xiàng)，以及底部的操作入口均有不同。圖3-6QQ用戶的資料卡3.4流量orWi-Fi聯(lián)網(wǎng)對于需要聯(lián)網(wǎng)的App而言，聯(lián)網(wǎng)方式的設(shè)定是需要關(guān)注的，特別是當(dāng)產(chǎn)品的某個(gè)功能對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境有較高要求時(shí)，在不同的聯(lián)網(wǎng)方式下呈現(xiàn)不同的交互，也是提升用戶體驗(yàn)的有效措施。例如騰訊視頻App，用戶使用數(shù)據(jù)流量嘗試播放視頻時(shí)會在進(jìn)入播放頁面后給出如圖3-7所示的提醒，以提醒用戶注意流量的消耗。圖3-7騰訊視頻App流量聯(lián)網(wǎng)提醒第4問了解產(chǎn)品用戶，應(yīng)選擇用戶畫像還是用戶特征？產(chǎn)品做出來終歸是要面向用戶的，用戶也是產(chǎn)生產(chǎn)品數(shù)據(jù)的根本動力。提到用戶，就避免不了討論用戶畫像和用戶特征的概念，二者都可以用來描述用戶，那么應(yīng)怎樣選擇和運(yùn)用呢？4.1用戶畫像vs用戶特征用戶畫像的英文是Persona，而用戶特征的英文是UserProfile，它們都用于對用戶的描述，有時(shí)二者都會被稱為“用戶畫像”，但我們應(yīng)盡量在名稱上區(qū)分它們，因?yàn)樗鼈兊亩x、用途和構(gòu)建過程均有差別。用戶畫像用戶畫像是我們根據(jù)對目標(biāo)用戶的主觀認(rèn)知刻畫的一個(gè)虛擬人物角色，多出現(xiàn)于產(chǎn)品或功能的策劃階段。我們可以站在這個(gè)角色的立場思考用戶需求、策劃產(chǎn)品，以保持對產(chǎn)品目標(biāo)用戶的清楚認(rèn)知，避免產(chǎn)品設(shè)計(jì)偏離用戶需求。用戶畫像角色具備一個(gè)現(xiàn)實(shí)人物的所有特征（如圖4-1（a）所示），包括姓名、性別、年齡、職業(yè)、城市、住址、長相、興趣愛好、各種習(xí)慣與偏好、婚姻狀況、家庭情況、收入情況等。這個(gè)角色可以基于真實(shí)人物構(gòu)建，但不必與真實(shí)人物的特征完全一致。為了明確產(chǎn)品的目標(biāo)用戶、保持團(tuán)隊(duì)成員認(rèn)知的一致性，一款產(chǎn)品通常只構(gòu)建一個(gè)用戶畫像。大型綜合性產(chǎn)品雖然會構(gòu)建多個(gè)用戶畫像，但主要畫像只能有一個(gè)，其他均為輔助畫像。讀一讀Persona一詞原指一個(gè)人向他人展示或被他人感知的性格與特征\h[1]，或多或少有人格面具的意味。1998年，AlanCooper在其著作TheInmatesAreRunningtheAsylum中首次引入Persona一詞來表述用戶研究的一種方法論，并嘗試通過研究和以講故事的方式建立UserPersona。這便是用戶畫像的起源。用戶特征從已上線的產(chǎn)品中選取一名真實(shí)的用戶，利用已有數(shù)據(jù)對她/他進(jìn)行的各種客觀描述就是用戶特征。通過用戶特征，我們能夠清楚地了解產(chǎn)品中用戶的情況，收集用戶反饋、挖掘用戶需求，幫助我們迭代產(chǎn)品，開展差異化運(yùn)營。構(gòu)建用戶特征的數(shù)據(jù)既可以來自產(chǎn)品內(nèi)部，也可以來自產(chǎn)品外部。前者即用戶在使用產(chǎn)品過程中沉淀的數(shù)據(jù)，后者則包括調(diào)查問卷、用戶訪談、社區(qū)互動等途徑。我們既可以觀察單個(gè)用戶的特征，也可以觀察一組用戶甚至全體用戶的特征。單個(gè)用戶時(shí)，用戶特征的焦點(diǎn)在于詳盡和差異化，描述形式上與用戶畫像非常相近；多個(gè)用戶時(shí)，我們更關(guān)注這些用戶的群體特征，以及各種基礎(chǔ)特征的分布（如圖4-1（b）所示）。圖4-1用戶畫像與用戶特征用戶畫像與用戶特征相結(jié)合，可以推動產(chǎn)品決策。在產(chǎn)品上線運(yùn)營一段時(shí)間后，把用戶特征與策劃階段的用戶畫像做對比，看看是否存在差異。如果差異不大，則說明產(chǎn)品的實(shí)際用戶定位與預(yù)想的基本一致；否則就要思考并尋找是什么因素導(dǎo)致了差異，以決定是讓產(chǎn)品接受實(shí)際的用戶定位，還是調(diào)整產(chǎn)品策略以使產(chǎn)品向預(yù)想的用戶靠攏。4.2關(guān)注不發(fā)聲的大多數(shù)用戶產(chǎn)品在初期規(guī)劃時(shí)已經(jīng)做足了用戶調(diào)研，不僅使用各種定性研究的手段與典型目標(biāo)用戶做了面對面的深入采訪，還利用調(diào)查問卷定量研究了更廣的人群，過程和方法也非常嚴(yán)謹(jǐn)、科學(xué)。可為什么產(chǎn)品上線后用數(shù)據(jù)分析得到的用戶特征與初期用戶調(diào)研的用戶特征相去甚遠(yuǎn)呢？也許你也曾有過上述疑問，這多半說明你掉進(jìn)了“大多數(shù)不發(fā)聲”的陷阱，也就是產(chǎn)品中超過50%甚至更多的實(shí)際用戶并不屬于初期調(diào)研的典型用戶人群。比如在討論與房價(jià)漲跌有關(guān)的熱文中，我們看到絕大多數(shù)人的評論都是諸如“不喜歡房地產(chǎn)漲價(jià)”“對房地產(chǎn)降價(jià)叫好”此類的，這會令我們很容易得出一個(gè)結(jié)論——民眾普遍不希望房地產(chǎn)漲價(jià)，主要原因是這樣會更加買不起房?？缮宰鏊伎季湍馨l(fā)現(xiàn)問題——我們周圍有房的人似乎也不少，如果房地產(chǎn)漲價(jià)，他們的資產(chǎn)就會增值。如果有房的人比例不小并且喜歡房地產(chǎn)漲價(jià)，那么為何觀察到的卻是幾乎所有人都不希望房地產(chǎn)漲價(jià)呢？原因就是有房的人并沒有參與到這些發(fā)言中，我們看到的自然都是沒有房的人（也包括出于某些因素要裝作無房的人）所發(fā)表的言論。當(dāng)我們通過電話或?qū)嵉卣{(diào)研了解用戶的情況，實(shí)際得到的反饋很有可能只是小群體的想法。因此，一旦產(chǎn)品上線并積累了足夠的數(shù)據(jù)時(shí)，一定要盡快用數(shù)據(jù)驗(yàn)證用戶的情況，并配合再一次的用戶研究，以免讓我們的產(chǎn)品運(yùn)營南轅北轍。讀一讀諾爾·諾依曼\h[2]提出沉默的螺旋理論（TheSpiralofSilence），該理論認(rèn)為人們出于被孤立的恐懼，在看到一群人發(fā)表自己不贊同的觀點(diǎn)時(shí)會選擇沉默而不是發(fā)表自己的觀點(diǎn)，而贊同觀點(diǎn)的人則會踴躍加入并主動散播。隨著贊同群體不斷擴(kuò)大，聲勢會越來越大，而另一方會越來越沉默，直至退出輿論的視野，由此形成“一方越強(qiáng)大越發(fā)聲，另一方越弱勢越沉默”的螺旋式發(fā)展過程。4.3警惕無效的用戶特征用戶數(shù)據(jù)的不斷積累，為我們研究產(chǎn)品和用戶提供了極大的便利。不過，當(dāng)供我們分析用戶的數(shù)據(jù)維度越來越多時(shí)，我們必須能夠結(jié)合產(chǎn)品的實(shí)際情況從中找出有效且恰當(dāng)?shù)奶卣?，才能做出有效的用戶?shù)據(jù)分析；反之，無效的用戶特征表面上會讓我們覺得言之有理、數(shù)據(jù)確鑿，實(shí)際卻荒謬無比。一種無效的用戶特征常見于做用戶群體劃分時(shí)。有這樣一個(gè)問題：如果要為一個(gè)用戶尋找一個(gè)共同群體，應(yīng)該取用戶的哪些特征來做匹配呢？如果你回答以地點(diǎn)、關(guān)系、行為相似度這些特征來匹配，那么請思考下面兩個(gè)場景?！谝粡埐妥狼耙黄疬M(jìn)餐的一家人，他們都在操作手機(jī)。這個(gè)場景中的所有人符合地點(diǎn)相同、時(shí)間相同、關(guān)系親近、行為相似（都在玩手機(jī)！）的特征，可是他們卻在同一時(shí)間、同一地點(diǎn)，通過手機(jī)進(jìn)入了不同的世界，實(shí)際關(guān)注的內(nèi)容和交往對象也完全不一樣，這樣一群人可以定義為同一個(gè)群體嗎？·每天乘坐同一條地鐵線路上班的人，他們無論從時(shí)間上（起床時(shí)間、早餐時(shí)間、上班時(shí)間）還是空間上（出行的起點(diǎn)與終點(diǎn)，甚至在同一棟寫字樓辦公），都有極高的相似度，在你的產(chǎn)品中這又可以定義為同一個(gè)群體嗎？另一種對無效用戶特征的執(zhí)著發(fā)生在用戶專項(xiàng)分析時(shí)。之所以用“執(zhí)著”一詞，是因?yàn)檫@個(gè)場景的每一項(xiàng)輸出都以原始數(shù)據(jù)為依據(jù)，形式上不容置疑，也很容易讓我們產(chǎn)生誤解。比如為了宣傳產(chǎn)品，我們很容易想到在官方微博上發(fā)一份數(shù)據(jù)報(bào)，用鮮艷有趣的圖文表達(dá)類似這樣的內(nèi)容：“最愛使用××功能的用戶來自北京、上海、深圳、杭州”“獅子座、天蝎座、雙子座的用戶最愛使用××功能”“××功能最受95后美女的青睞”。由于能夠引發(fā)用戶共鳴，這種數(shù)據(jù)報(bào)在自媒體渠道的傳播效果通常比較理想。作為宣傳資料，數(shù)據(jù)報(bào)所傳達(dá)的信息無可厚非，可若我們自己也盲目接受數(shù)據(jù)報(bào)中的結(jié)論，那很可能會有問題?！ぁ白類凼褂谩痢凉δ艿挠脩魜碜员本?、上海、深圳、杭州”。這四個(gè)城市本身就聚集了更多的互聯(lián)網(wǎng)用戶，基本上任何一款互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及其功能的用戶都集中在這四個(gè)城市，一個(gè)城市的人口基數(shù)大并不表示這個(gè)城市的用戶更愛使用某產(chǎn)品或功能。·“獅子座、天蝎座、雙子座的用戶最愛使用××功能”。星座只是由用戶的生日推導(dǎo)的，如果一個(gè)功能的用戶基數(shù)很少，包括生日在內(nèi)的用戶特征所呈現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律都有非常高的巧合性，無法用作參考；如果用戶足夠多，就要看看每種星座的用戶數(shù)之間有多大的差距，如果任選兩個(gè)星座的用戶數(shù)相差不超過10%，那就談不上二者誰更顯著?！ぁ啊痢凉δ茏钍?5后美女的青睞”。很可能產(chǎn)品全局95后女性用戶的占比就有顯著優(yōu)勢，如果是這樣，那也只能說明功能所滲透的用戶與產(chǎn)品全局一致，并不是這個(gè)功能特有的情況。注意，上面提到的數(shù)據(jù)報(bào)的三項(xiàng)表述并非一定有問題，若在數(shù)據(jù)處理上有所思考和選擇，也是可以得到可靠結(jié)論的。只不過這樣的結(jié)論是否還具備自媒體中的群體傳播效應(yīng)需要另作考慮。對產(chǎn)品核心用戶的運(yùn)營也是同理的。比如在一款互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)App中，投資較多的用戶以中老年女性為主，這很有可能是巧合，或者是產(chǎn)品初期運(yùn)營時(shí)的種子用戶所具有的特征（如早期在街道、社區(qū)和廣場進(jìn)行了地推）。中年女性用戶在自己的圈子里對產(chǎn)品口口相傳，最后帶來的新用戶也主要是中年女性。但這并不是說讓運(yùn)營團(tuán)隊(duì)尋找盡可能多的中年女性加入產(chǎn)品，就一定能夠進(jìn)一步提升產(chǎn)品的投資總金額。作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們通常都是將用戶按群體進(jìn)行分析，因此努力尋找恰當(dāng)?shù)挠脩籼卣鳎拍鼙苊膺@些失之毫厘，謬以千里的情況發(fā)生。4.4識別用戶反饋帶來的偽需求如果完全聽發(fā)聲用戶的意見，那么微信的朋友圈早就變成微博或淪為低品質(zhì)廣告的重災(zāi)區(qū)了。讀一讀自2012年微信推出朋友圈功能以來，時(shí)常有大量用戶通過各種方式向微信產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)反饋，想要增加朋友圈內(nèi)容“一鍵轉(zhuǎn)發(fā)”的功能（就像微博那樣）。反應(yīng)如此強(qiáng)烈，這應(yīng)該是個(gè)急需解決的需求了吧？然而，微信希望通過朋友圈打造一個(gè)純粹的熟人社交和分享空間，用戶進(jìn)入朋友圈也是以關(guān)注發(fā)生在好友身上的真實(shí)事件、展示自己的真實(shí)經(jīng)歷為主，這也是朋友圈內(nèi)容的“原創(chuàng)性”?；谶@種原創(chuàng)性，一鍵轉(zhuǎn)發(fā)別人朋友圈內(nèi)容的意義并不存在。假設(shè)有了“一鍵轉(zhuǎn)發(fā)”功能，我們通過朋友圈看到好友原創(chuàng)內(nèi)容的概率就會越來越小，久而久之，朋友圈里還會有多少我們真正想關(guān)注的內(nèi)容呢？可見，無論是從功能定位看，還是從用戶的實(shí)際需求出發(fā)，微信朋友圈都不應(yīng)該有“一鍵轉(zhuǎn)發(fā)”的功能，這可以算作一個(gè)偽需求。那么，為什么有大量的用戶強(qiáng)烈要求增加這個(gè)功能呢？仍然是因?yàn)椴话l(fā)聲的用戶總是大多數(shù)，而發(fā)出這種聲音的用戶多是從自己的需求和利益出發(fā)的。讀一讀微信產(chǎn)品經(jīng)理通過用戶特征對提意見的用戶進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這些用戶基本上是從事房產(chǎn)中介、金融銷售、保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)、微商這類職業(yè)的。這就不難理解了，這些用戶每天都要在朋友圈中推銷自己的產(chǎn)品，而推銷產(chǎn)品所使用的內(nèi)容幾乎都是從上級代理商或同行那里轉(zhuǎn)發(fā)而來的。假設(shè)微信提供了“一鍵轉(zhuǎn)發(fā)”功能，那對于上文中的這些用戶來講大有裨益，而這些用戶并非微信的核心用戶（甚至不是微信的良性用戶），這樣做將使核心用戶的體驗(yàn)和利益受損。\h[1]取自牛津詞典，原文為Theaspectofsomeone＇scharacterthatispresentedtoorperceivedbyothers。\h[2]ElisabethNoelle-Neumann（1916—2010），德國著名政治學(xué)家。她所提出的“沉默的螺旋”已成為政治學(xué)和大眾傳播學(xué)的經(jīng)典理論模型，普遍應(yīng)用于解釋大眾認(rèn)知觀點(diǎn)如何影響個(gè)體的思想和行為。第5問關(guān)于產(chǎn)品與數(shù)據(jù)，還有哪些值得注意的概念？本單元我們討論了如何訓(xùn)練數(shù)據(jù)思維來快速了解一款產(chǎn)品。相信你一定能夠從中體會到嚴(yán)謹(jǐn)?shù)那笞C態(tài)度——這是產(chǎn)品經(jīng)理在數(shù)據(jù)工作中應(yīng)具備的品質(zhì)，也是專業(yè)性的體現(xiàn)。這一問我們較真地探討幾個(gè)細(xì)節(jié)的概念。5.1這些用詞的區(qū)別在哪里在工作中，我們常會混淆一些含義相似或普通話讀音相同的詞語，它們之間往往有不同的含義，需要我們多加辨析。維度vs指標(biāo)維度和指標(biāo)是數(shù)據(jù)的兩組關(guān)鍵屬性，這兩個(gè)概念在數(shù)據(jù)分析中通常會一同出現(xiàn)。一般而言，界定數(shù)據(jù)研究范圍的屬性稱為維度，而度量數(shù)據(jù)規(guī)模或程度的屬性稱為指標(biāo)。維度多以分析對象的特征呈現(xiàn)，有確定的選項(xiàng)或取值范圍，如產(chǎn)品的功能或頁面，用戶的性別、省份、城市、教育程度、年齡段\h[1]、手機(jī)操作系統(tǒng)、使用的產(chǎn)品版本。指標(biāo)我們之前已經(jīng)討論過了，它表示為在指定時(shí)間粒度和口徑下的具體數(shù)值（包括比值、百分?jǐn)?shù)等），如日訪問量、日活躍用戶數(shù)、日付費(fèi)轉(zhuǎn)化率。在數(shù)據(jù)報(bào)表平臺中，通常先確定維度的取值，再觀察每一個(gè)指標(biāo)的具體數(shù)值。維度和指標(biāo)具有聯(lián)動性，同一個(gè)指標(biāo)在不同的維度下會有不同的數(shù)值。比如觀察對某個(gè)特定頁面的“日訪問用戶數(shù)”這一指標(biāo)，當(dāng)維度限定為“使用iPhone的女性用戶”時(shí)該指標(biāo)的數(shù)值可能為150萬，而當(dāng)維度限定為“使用Android的男性用戶”時(shí)指標(biāo)的數(shù)值則可能為240萬。百分?jǐn)?shù)vs百分點(diǎn)這兩個(gè)概念在統(tǒng)計(jì)學(xué)中有嚴(yán)格的定義。簡單地說，百分?jǐn)?shù)就是以百分號（%）結(jié)尾的數(shù)值形式，而百分點(diǎn)是指兩個(gè)百分?jǐn)?shù)就數(shù)值部分的差值關(guān)系。百分?jǐn)?shù)除了可以表示占比，也可以表示兩個(gè)數(shù)值的一種比較關(guān)系，但二者在文字表述上略有差異：表示占比時(shí)，我們可以這樣說“日活躍用戶占日登錄用戶的84%”，前者必須是后者的子集；而表示數(shù)值比較關(guān)系時(shí)，我們可以這樣說“武漢商品房的平均單價(jià)是深圳商品房的37.5%”或“深圳商品房的平均單價(jià)比武漢的高約166.7%”，這里只要前者與后者具備可比性即可。兩個(gè)百分?jǐn)?shù)的比較通常不再用百分?jǐn)?shù)表示，而是以百分點(diǎn)來描述。例如，產(chǎn)品昨日活躍用戶率為87.4%，前日活躍用戶率為74.6%，那么我們可以說“昨日活躍用戶率較前日提高12.8個(gè)百分點(diǎn)”，而一般不說“昨日活躍用戶率比前日活躍用戶率提高約17.2%”。百分點(diǎn)僅限于同一百分?jǐn)?shù)指標(biāo)在不同維度\h[2]下的比較，因此，如“女性用戶占比較日轉(zhuǎn)化率高2.9個(gè)百分點(diǎn)”的表述十分荒謬。另外，如果兩個(gè)百分?jǐn)?shù)有成倍的差異，也可以用“百分?jǐn)?shù)A是百分?jǐn)?shù)B的多少倍”來表述。比如某功能轉(zhuǎn)化率，本月是78.3%，上月是36.4%，那么我們既可以說“本月轉(zhuǎn)化率比上月提升41.9個(gè)百分點(diǎn)”，也可以說“本月轉(zhuǎn)化率是上月的約2.15倍”。同比vs環(huán)比同比與環(huán)比的概念多出現(xiàn)于周期性報(bào)告中，如月度數(shù)據(jù)報(bào)告、年度財(cái)報(bào)。二者均用于對比不同時(shí)期的同一數(shù)據(jù)指標(biāo)。不同之處在于，同比比較的是本期與上一周期的同期數(shù)據(jù)，而環(huán)比比較的是本期數(shù)據(jù)與上一期數(shù)據(jù)（如圖5-1所示）。圖5-1年度同比vs月度環(huán)比同比的意義在于可以排除周期效應(yīng)對數(shù)據(jù)的影響，觀察數(shù)據(jù)長期的增減變化，評估長期策略的影響；環(huán)比的意義在于觀察數(shù)據(jù)近期的增減變化，評估短期策略的影響。對于不同的同比和環(huán)比的情況需要關(guān)注的事項(xiàng)，如圖5-2所示。我們還需要結(jié)合實(shí)際的場景和產(chǎn)品的實(shí)際情況具體分析。圖5-2同比與環(huán)比高低所表示的情況累積vs累計(jì)累積和累計(jì)都表示對多項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理。累積關(guān)注的是多個(gè)數(shù)據(jù)被積聚的過程，在這個(gè)過程中有部分?jǐn)?shù)據(jù)可能會由于種種原因被丟棄；而累計(jì)關(guān)注的是多個(gè)數(shù)據(jù)相加的計(jì)算結(jié)果。我們之所以說“年度累積登錄用戶數(shù)”，是因?yàn)槲覀兿霃?qiáng)調(diào)這個(gè)數(shù)據(jù)是“積”出來的，而不是簡單地相加計(jì)算而得的——數(shù)據(jù)的計(jì)算需要用一年內(nèi)每一天的登錄數(shù)據(jù)進(jìn)行層層積聚，再從中剔除已存在的用戶。而“文章分享次數(shù)月累計(jì)”則確實(shí)是多個(gè)數(shù)值簡單相加而得的。登錄vs登陸對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言，大多數(shù)語境下應(yīng)使用“登錄”，因?yàn)樗鼘?yīng)英文動詞Login，如用戶登錄、登錄網(wǎng)站、登錄郵箱，表示對用戶身份的記錄和驗(yàn)證。而“登陸”表示由水中或空中登上陸地，對應(yīng)英文動詞Land，可以是具象的（如軍隊(duì)登陸、臺風(fēng)登陸），也可以是抽象的（如產(chǎn)品登陸市場）。除了運(yùn)營文案，“登陸”在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中很少出現(xiàn)，因此，請不要把“用戶登錄”錯(cuò)寫成“用戶登陸”。表格vs表單這兩個(gè)概念在中文里都可以簡稱“表”，如課程表、申請表。但二者在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，尤其是頁面設(shè)計(jì)中，是完全不同的事物。表格對應(yīng)英文Table，是指我們最常見的以行和列構(gòu)造的格式統(tǒng)一、布局規(guī)范的二維表，是展示格式化信息的一種常用形式。一個(gè)表格可進(jìn)一步劃分為行（Row）、列（Column）、單元格（Cell），如圖5-3（a）所示。以一行來表示一組信息，以列來區(qū)分不同的信息項(xiàng)（或稱屬性），那么每一個(gè)單元格則表示一組信息在不同屬性下的分量內(nèi)容。我們常說的數(shù)據(jù)表、課程表、任務(wù)計(jì)劃表通常指的是表格。表單對應(yīng)英文Form，是指為收集信息所設(shè)立的一系列交互元素的組合，是向受眾收集信息的一種常用手段。我們常說的申請表、訂購表、調(diào)查表等就是指表單，而在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中我們幾乎每時(shí)每刻都在與表單打交道——登錄框、設(shè)置選項(xiàng)、用戶注冊、提交留言等都是表單。在App頁面中，以文本輸入框、復(fù)選框、單選框、選擇列表、按鈕等控件的組合來應(yīng)對不同類型信息的收集。例如使用購物App下訂單（如圖5-3（b）所示），用戶需要在訂單這份表單中通過各種控件提供對商品型號、數(shù)量的選擇，以及選擇或填寫收件人信息。表單也可以設(shè)計(jì)成表格的形式（如某些紙質(zhì)申請表），但這對表單而言并不是唯一的形式。圖5-3表格與表單5.2保持名稱的一致性對數(shù)據(jù)指標(biāo)和產(chǎn)品中術(shù)語的命名，在任何場景下均要保持一致，不要用多個(gè)名稱指代同一個(gè)事物。保持名稱的一致性主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面?！すδ苊Q的一致。例如對于產(chǎn)品中的會員用戶，可以命名為VIP、會員、高級用戶、貴賓等，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)一旦決定使用某個(gè)名稱，比如VIP，那么在產(chǎn)品任何相關(guān)的文案中都應(yīng)當(dāng)叫VIP，數(shù)據(jù)平臺中關(guān)于此的統(tǒng)計(jì)也應(yīng)當(dāng)以VIP為關(guān)鍵詞，不應(yīng)當(dāng)一會兒用VIP，一會兒又用會員。·數(shù)據(jù)名稱的一致。例如統(tǒng)計(jì)進(jìn)入某個(gè)功能的用戶數(shù)量的指標(biāo)，可以命名為訪問用戶量或打開用戶量，但同樣應(yīng)當(dāng)使用一個(gè)固定的名稱來表示。同一個(gè)指標(biāo)，在數(shù)據(jù)平臺、報(bào)表、報(bào)告等的表述中都應(yīng)統(tǒng)一名稱。否則，名稱的混用會使數(shù)據(jù)受眾困惑——這兩個(gè)是同一個(gè)指標(biāo)嗎？口徑相同嗎？為什么會有多個(gè)名稱？·產(chǎn)品名稱的一致。一方面，對于自己負(fù)責(zé)的產(chǎn)品的名稱，應(yīng)在產(chǎn)品內(nèi)、官方宣傳渠道、品牌推廣等場景中保持一致，尤其是含有英文或特殊符號的名稱，大小寫和符號的用法也需要關(guān)注。另一方面，當(dāng)我們描述其他產(chǎn)品時(shí)，也應(yīng)尊重并使用這些產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)名稱，猶如在寫信時(shí)要把對方姓名的每一個(gè)字都寫對一樣——這是禮貌。表5-1列舉了幾個(gè)常被寫錯(cuò)的產(chǎn)品名稱。表5-1產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)名稱與常見的錯(cuò)誤寫法5.3近似值和數(shù)值的位數(shù)在數(shù)據(jù)報(bào)表和報(bào)告中表示一個(gè)較大或一個(gè)小數(shù)位數(shù)較多的數(shù)值時(shí)，通常不需要列出數(shù)值的全部數(shù)位，而是以四舍五入到某一位的近似值表示，例如：產(chǎn)品日活躍用戶數(shù)5，264，811這是一個(gè)精確數(shù)值，如果我們只需要了解數(shù)據(jù)的大致規(guī)模，通常取精確到千位或者萬位的近似值就可以了，剛剛的例子可以寫成：產(chǎn)品日活躍用戶數(shù)526.5萬（精確到千位）產(chǎn)品日活躍用戶數(shù)526萬（精確到萬位）注意，近似值應(yīng)通過原始的精確值取得，而不應(yīng)通過另一個(gè)近似值取得。比如上文中精確到萬位的數(shù)值，如果用精確到千位的近似值526.5萬四舍五入，就會得到527萬（而不是526萬），這就在無形當(dāng)中增大了誤差。對于百分?jǐn)?shù)而言也通常取近似值，例如，本月用戶發(fā)消息總量為145，748，101，上月用戶發(fā)消息總量為137，835，405，可得本月環(huán)比增長5.74068469563%，這是一個(gè)無限小數(shù)，可以用近似值表示：本月用戶發(fā)消息總量環(huán)比增長5.7%（精確到千分位）本月用戶發(fā)消息總量環(huán)比增長6%（精確到百分位）另一個(gè)關(guān)于近似值的問題是數(shù)值的位數(shù)，通常同一份數(shù)據(jù)報(bào)表的同一個(gè)指標(biāo)的有效數(shù)字應(yīng)保持一致，比如表5-2所示的數(shù)據(jù)。表5-2每日用戶訪問數(shù)據(jù)報(bào)表其中“人均訪問次數(shù)”這一指標(biāo)均精確到百分位。需要注意12月5日和12月6日這兩天的數(shù)據(jù)：12月5日的人均訪問次數(shù)由46，401÷27，295得1.699981…，四舍五入到百分位為1.70，而不能寫成“1.7”，否則改變了指標(biāo)的精確度；12月6日的人均訪問次數(shù)剛好是精確的1.6，但這里出于統(tǒng)一位數(shù)和精確度的考慮同樣要展示為“1.60”。在不考慮誤差的前提下，數(shù)值的位數(shù)也關(guān)系到數(shù)值的有效數(shù)字個(gè)數(shù)。一個(gè)數(shù)值從左起第一個(gè)非零位到末尾的所有數(shù)字均為有效數(shù)字，比如0.0405有3個(gè)有效數(shù)字，45%有2個(gè)有效數(shù)字，526.5萬有4個(gè)有效數(shù)字（末尾的單位不計(jì)入有效數(shù)字），1.670×105有4個(gè)有效數(shù)字（末尾的冪數(shù)不計(jì)入有效數(shù)字）。有效數(shù)字的個(gè)數(shù)會影響數(shù)值在客觀和主觀上的精確性，因此當(dāng)我們規(guī)定數(shù)值的展示位數(shù)后，無論數(shù)值是多少，都應(yīng)遵循這一規(guī)則，即便一個(gè)數(shù)值剛好等于91%，也應(yīng)展示為“91.0%”可以向數(shù)據(jù)受眾暗示，我的數(shù)據(jù)可以精確到千分位，而不只是百分位。你已完成本單元的修煉！掃一掃，為這段努力打個(gè)卡吧。\h[1]由于年齡本身的取值范圍難以界定且存在不確定性，因此要把年齡加工成年齡段（如低于15歲、15～25歲、25～35歲、35～45歲、45歲以上，含首不含尾）或出生年代（如生于1960年以前、60后、70后、80后、90后、生于2000年以后），才能作為維度。\h[2]在統(tǒng)計(jì)學(xué)中一般指時(shí)間維度，如本月相比上月某指標(biāo)提升或降低了多少個(gè)百分點(diǎn)。第二單元數(shù)據(jù)支撐體系是如何運(yùn)作的？第二單元脈絡(luò)圖全彩清晰版見彩插第6問人力：數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)中有哪些幕后英雄？產(chǎn)品數(shù)據(jù)并不是收集起來就可以直接利用的，我們之所以能夠方便地觀察和分析這些數(shù)據(jù)，是因?yàn)檫@背后有一套完善的數(shù)據(jù)支撐體系。這套體系是如何建設(shè)與運(yùn)作的呢？簡單來講，要運(yùn)作這樣一套體系，人力和物力是必不可少的。人力即數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)——也許你從未感覺到他們的存在。那么，團(tuán)隊(duì)中有哪些幕后英雄（如圖6-1所示）？他們又是怎樣分工的？為了便于討論，在本單元中，我們將區(qū)分用戶產(chǎn)品與數(shù)據(jù)產(chǎn)品的概念。QQ、微信等這些面向大眾用戶的產(chǎn)品可以稱為用戶產(chǎn)品；而數(shù)據(jù)支撐體系中的產(chǎn)品，如調(diào)度平臺、報(bào)表平臺稱為數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要供公司內(nèi)部使用。圖6-1數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的幕后英雄6.1數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是數(shù)據(jù)產(chǎn)品及數(shù)據(jù)化運(yùn)營的主導(dǎo)人，對數(shù)據(jù)產(chǎn)品的結(jié)果負(fù)責(zé)。他們的主要職責(zé)包括：·對數(shù)據(jù)產(chǎn)品開展用戶研究；·需求收集、分析與管理，撰寫需求文檔；·將需求轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決方案并推動開發(fā)實(shí)現(xiàn)；·運(yùn)營和維護(hù)已實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品；·為用戶產(chǎn)品提供數(shù)據(jù)化運(yùn)營方案。對于一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)而言，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必須是專職的。從職業(yè)發(fā)展的角度看，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是產(chǎn)品經(jīng)理的一個(gè)分支，他們具備產(chǎn)品經(jīng)理的所有技能和素養(yǎng)，也踐行產(chǎn)品經(jīng)理的所有方法論。6.2數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)中肯定少不了數(shù)據(jù)分析師，他們運(yùn)用專業(yè)技能，負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、處理和分析。他們的主要職責(zé)包括：·實(shí)施數(shù)據(jù)提取、挖掘、處理和分析；·圍繞用戶產(chǎn)品開展專題研究；·輸出數(shù)據(jù)研究報(bào)告；·結(jié)合數(shù)據(jù)分析為用戶產(chǎn)品和決策團(tuán)隊(duì)提供優(yōu)化方案；·數(shù)據(jù)報(bào)表的開發(fā)和維護(hù)。出于對專業(yè)技能的要求，數(shù)據(jù)分析師必須是專職的。有時(shí)我們可能會把數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理與數(shù)據(jù)分析師混為一談，雖然二者有一部分技能重合，但是二者的差異更大——數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理注重對數(shù)據(jù)方案和數(shù)據(jù)產(chǎn)品整體的把握，而數(shù)據(jù)分析師注重?cái)?shù)據(jù)的挖掘、分析、提煉等專業(yè)探究。在早期，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的大多數(shù)工作確實(shí)是由數(shù)據(jù)分析師承擔(dān)的，然而，在互聯(lián)網(wǎng)各規(guī)模企業(yè)紛紛進(jìn)行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局的當(dāng)下，數(shù)據(jù)逐漸被以產(chǎn)品化的形態(tài)運(yùn)作，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理角色應(yīng)運(yùn)而生，其重要性不言而明。6.3數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理即數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的項(xiàng)目經(jīng)理，是協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)資源、統(tǒng)籌和保障數(shù)據(jù)相關(guān)研發(fā)過程的角色。他們的主要職責(zé)包括：·結(jié)合需求組建項(xiàng)目組，實(shí)施項(xiàng)目管理和人力安排；·安排必要的會議，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)合作，促成有效溝通；·跟蹤項(xiàng)目進(jìn)度，確保目標(biāo)準(zhǔn)確、準(zhǔn)時(shí)地完成；·制定研發(fā)流程和規(guī)范，并監(jiān)督流程和規(guī)范的執(zhí)行；·及時(shí)捕捉項(xiàng)目進(jìn)程中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并實(shí)施規(guī)避策略；·發(fā)起項(xiàng)目總結(jié)，沉淀團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)。發(fā)展成熟或流程規(guī)范的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)設(shè)立專職數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理；處于初期的團(tuán)隊(duì)或工作節(jié)奏較緩的團(tuán)隊(duì)，可由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理兼任。6.4開發(fā)工程師類比于用戶產(chǎn)品的開發(fā)工程師，數(shù)據(jù)產(chǎn)品同樣需要開發(fā)工程師擔(dān)任數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)的主導(dǎo)人，以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)者。他們的主要職責(zé)包括：·搭建數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)；·參與數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求評估，從技術(shù)維度進(jìn)行可行性研究；·評估和制定數(shù)據(jù)技術(shù)方案；·實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求，完成數(shù)據(jù)產(chǎn)品及其組件和功能的開發(fā)；·實(shí)施模塊自測和產(chǎn)品單元測試，不斷修正產(chǎn)品缺陷；·監(jiān)控已上線的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，并不斷優(yōu)化其性能。同樣出于對專業(yè)技能的要求，開發(fā)工程師必須是專職的。6.5測試工程師測試工程師是數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量的把控人與監(jiān)督者。他們的主要職責(zé)包括：·搭建數(shù)據(jù)產(chǎn)品測試體系；·為用戶產(chǎn)品提供數(shù)據(jù)測試工具；·設(shè)計(jì)和開發(fā)自動化測試工具；·評估和制定數(shù)據(jù)測試方案；·實(shí)施數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎(chǔ)質(zhì)量管理；·對數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)的階段性成果實(shí)施集成測試和系統(tǒng)測試；·對更新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品模塊或功能實(shí)施回歸測試；·發(fā)現(xiàn)并報(bào)告數(shù)據(jù)異常和數(shù)據(jù)產(chǎn)品缺陷。發(fā)展成熟或流程規(guī)范的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)聘請專職測試工程師。在數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系尚不復(fù)雜的情況下，可由其他團(tuán)隊(duì)的測試工程師兼任，不可由開發(fā)工程師兼任。6.6運(yùn)維工程師運(yùn)維工程師是數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系基礎(chǔ)資源和安全策略的負(fù)責(zé)人。他們的主要職責(zé)包括：·搭建維持?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品體系運(yùn)作的基礎(chǔ)設(shè)備環(huán)境，如服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)；·保障基礎(chǔ)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)作；·評估和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品的運(yùn)作性能；·設(shè)計(jì)和開發(fā)自動化運(yùn)維工具；·制定并實(shí)施安全策略，保障數(shù)據(jù)的安全。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的運(yùn)維工作可交由公司運(yùn)維團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一負(fù)責(zé)。如數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)及數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)相對獨(dú)立，應(yīng)安排專職的數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師。其中，有關(guān)數(shù)據(jù)安全的內(nèi)容，視團(tuán)隊(duì)和公司對數(shù)據(jù)安全的要求程度，可另設(shè)專門的數(shù)據(jù)安全工程師角色，或者獨(dú)立的數(shù)據(jù)安全團(tuán)隊(duì)。6.7基礎(chǔ)研究員用戶產(chǎn)品需要有用戶研究員和行業(yè)調(diào)查員全方位挖掘用戶的需求、研究行業(yè)前沿動態(tài)，以為產(chǎn)品的未來發(fā)展指明方向。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品則需要配置基礎(chǔ)研究員，作為數(shù)據(jù)前沿領(lǐng)域的探索人和研究者。他們的主要職責(zé)包括：·研究和探索數(shù)據(jù)前沿科學(xué)和技術(shù)；·研究和設(shè)計(jì)新型算法，進(jìn)一步開發(fā)數(shù)據(jù)的價(jià)值；·實(shí)施高級數(shù)據(jù)分析，預(yù)測行業(yè)發(fā)展趨勢；·結(jié)合科學(xué)實(shí)驗(yàn)，為產(chǎn)品探索深層次的發(fā)展方向?；A(chǔ)研究員對專業(yè)度有極高要求，通常由數(shù)據(jù)領(lǐng)域的博士、專家或?qū)W者擔(dān)任。對于規(guī)模較大的公司和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，應(yīng)安排專職的基礎(chǔ)研究員。這樣一方面有助于打破產(chǎn)品發(fā)展的傳統(tǒng)瓶頸，另一方面能夠推動整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展。對于規(guī)模較小或處于初期的團(tuán)隊(duì)而言，可暫不設(shè)立此角色。每種角色的人數(shù)要根據(jù)業(yè)務(wù)情況按需分配。按照敏捷開發(fā)\h[1]的思路，以項(xiàng)目組為單位，組織需求的實(shí)現(xiàn)與產(chǎn)品的迭代，每個(gè)項(xiàng)目組在10人以內(nèi)，其中開發(fā)和測試工程師通常為3～5人。\h[1]一種軟件開發(fā)實(shí)踐模式，區(qū)別于傳統(tǒng)的瀑布式開發(fā)。敏捷開發(fā)傾向于將大項(xiàng)目拆分為多個(gè)小項(xiàng)目，小團(tuán)隊(duì)運(yùn)作、高效率執(zhí)行，追求“擁抱變化、小步前進(jìn)、快速迭代”。敏捷開發(fā)為包括Google、Facebook、騰訊等在內(nèi)的國內(nèi)外眾多知名互聯(lián)網(wǎng)公司和軟件企業(yè)所采用。第7問物力：數(shù)據(jù)產(chǎn)品是怎么來的？數(shù)據(jù)支撐體系的另一大要素——物力，即數(shù)據(jù)產(chǎn)品及其構(gòu)成的體系。我們知道，用戶產(chǎn)品誕生自用戶需求，那么這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品又是怎樣誕生的呢？7.1是的，依然來自需求或許你會認(rèn)為：數(shù)據(jù)產(chǎn)品的形態(tài)相對固定，似乎拿任意一套成熟的數(shù)據(jù)產(chǎn)品來套用，都能為用戶產(chǎn)品提供效果不錯(cuò)的數(shù)據(jù)分析，無非就是應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)需求，做幾張不同的數(shù)據(jù)報(bào)表嘛！有這種想法并不奇怪，因?yàn)檫@很可能說明你加入了一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系完善的團(tuán)隊(duì)，而你平時(shí)接觸最多的數(shù)據(jù)產(chǎn)品就是報(bào)表平臺。不過，這種想法卻把因果關(guān)系搞顛倒了。并不是因?yàn)閿?shù)據(jù)產(chǎn)品形態(tài)固定使得數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以適用于任何產(chǎn)品，而是因?yàn)閿?shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)過與用戶產(chǎn)品的長期磨合，才逐步發(fā)展成如今你所看到的具有穩(wěn)健體系的形態(tài)。我們通過三個(gè)簡單的案例來感受一下數(shù)據(jù)產(chǎn)品被隨便套用所產(chǎn)生的滑稽之處?！び蒙缃划a(chǎn)品的數(shù)據(jù)門戶監(jiān)測視頻直播產(chǎn)品。社交產(chǎn)品非常關(guān)注用戶的規(guī)模，在運(yùn)營的過程中，通常以日為單位觀察和分析數(shù)據(jù)。而視頻直播產(chǎn)品關(guān)注的是在每一場直播進(jìn)行的過程中用戶的實(shí)時(shí)行為。如果把社交產(chǎn)品的數(shù)據(jù)門戶直接挪到視頻直播產(chǎn)品身上會發(fā)現(xiàn)，為了觀察參與用戶規(guī)模，不得不等到第二天數(shù)據(jù)齊全后再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，這就錯(cuò)過了觀察用戶實(shí)時(shí)行為的時(shí)機(jī)?！び觅徫锂a(chǎn)品的數(shù)據(jù)指標(biāo)衡量一款理財(cái)產(chǎn)品。哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)適合用來評估一款購物產(chǎn)品呢？日活躍用戶數(shù)、商品頁面日訪問量、日訂單成交量等，這些指標(biāo)反映出這樣一種運(yùn)營思路：提升活躍用戶量，提高用戶購物的頻次，促成更多的訂單交易。這種思路對購物產(chǎn)品通常是合適的，可如果把這種思路強(qiáng)加到一款理財(cái)產(chǎn)品上，通過提升同樣的指標(biāo)，還能達(dá)到良性的運(yùn)營效果嗎？也許提升用戶活躍度是沒有問題的，而比這個(gè)更重要的是用戶在投總金額——試想，有10名用戶一共在投1億元人民幣（大戶為主），與有1萬名用戶一共在投1千萬元人民幣（散戶居多），哪種會讓運(yùn)營團(tuán)隊(duì)更興奮呢？運(yùn)營思路的不同往往會給數(shù)據(jù)產(chǎn)品帶來差異?！?shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提供的開發(fā)包讓我怎么用？對于大多數(shù)手機(jī)App產(chǎn)品而言，數(shù)據(jù)上報(bào)組件只要提供適用于iOS和Android的兩套開發(fā)包就可以了。不過，游戲開發(fā)者們可能就會抗議了：“這些開發(fā)包我們沒法用??！”為什么會這樣？也許是因?yàn)檫@款游戲是用Unity引擎\h[1]開發(fā)的。那么，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)努力打造一套功能非常全、性能非常好、可以應(yīng)對絕大多數(shù)場景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，總可以把體系確定下來了吧？如果是云平臺，這個(gè)思路是值得提倡的——畢竟產(chǎn)品的用戶廣泛、功能太少總會在與競品的較量中顯得遜色。否則，這樣做就難免勞民傷財(cái)了——消耗了太多團(tuán)隊(duì)資源在使用頻率非常低或根本用不到的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和功能上。這樣一來，從需求出發(fā)打造數(shù)據(jù)產(chǎn)品的重要性就不言而喻了。7.2不一樣的需求過程對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言，做需求通常要經(jīng)歷需求收集、需求分析、需求實(shí)現(xiàn)、需求管理等過程。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求也基本遵循這個(gè)過程，同時(shí)，又存在與眾不同之處。需求收集來源更豐富這聽起來匪夷所思，數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要面向公司內(nèi)部的同事，為何反而會比用戶產(chǎn)品的需求來源更加豐富呢？在解釋這個(gè)問題前，我們先來回顧一下用戶產(chǎn)品的主要需求來源。·用戶。這是需求的根本來源。·戰(zhàn)略布局。根據(jù)對市場行情的判斷結(jié)合發(fā)展規(guī)劃所產(chǎn)生的需求，通常由管理者或具有高層次視野的人傳達(dá)這些需求，比如iPhone手機(jī)的設(shè)計(jì)需求?！ど鐣?zé)任。比較罕見，通常是用戶規(guī)模或影響力大、有擔(dān)當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品，出于主動承擔(dān)社會責(zé)任而考慮的需求，比如QQ發(fā)起的尋找走失兒童的“QQ全城助力”活動，如圖7-1所示。圖7-1QQ全城助力社會責(zé)任在數(shù)據(jù)產(chǎn)品中并非主流需求，但用戶和戰(zhàn)略布局依然是用戶產(chǎn)品需求的主要來源。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的用戶有兩類，一類是數(shù)據(jù)產(chǎn)品本身的用戶，也就是公司內(nèi)部成員；另一類是用戶產(chǎn)品的用戶。除此之外，數(shù)據(jù)產(chǎn)品還有一個(gè)非常大的需求來源，那就是用戶產(chǎn)品本身（注意，不是用戶產(chǎn)品的用戶）。比如上一節(jié)我們列舉的張冠李戴的例子，就說明了用戶產(chǎn)品的不同所帶來的對數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求的差異。圖7-2總結(jié)了數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求的主要來源，并描繪了各來源需求量的大致比例。圖7-2數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求的主要來源需求分析思路更泛化在用戶產(chǎn)品中，我們提倡一個(gè)功能解決一種需求。例如，面對用戶希望能與一位好友單獨(dú)聊天，也能與多位好友一起聊天的需求，QQ確立了單人聊天、群聊兩個(gè)需求場景并實(shí)現(xiàn)了對應(yīng)的功能，拋棄了互聯(lián)網(wǎng)早期網(wǎng)絡(luò)聊天室形態(tài)的功能設(shè)計(jì)。雖然后者可以兼顧單人私聊與多人群聊，但是用戶體驗(yàn)不佳，也會給產(chǎn)品迭代徒增成本。而在數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，用一套邏輯滿足多個(gè)需求更為常見。比如，昨天負(fù)責(zé)運(yùn)營的同事剛提出要分析產(chǎn)品活躍用戶地域分布的需求，今天負(fù)責(zé)市場的同事又說要看產(chǎn)品付費(fèi)規(guī)模與用戶年齡分布，可能明天領(lǐng)導(dǎo)又要求評估某個(gè)特定人群的付費(fèi)轉(zhuǎn)化能力。倘若要針對這三個(gè)需求設(shè)計(jì)三個(gè)不同的數(shù)據(jù)報(bào)表（或數(shù)據(jù)產(chǎn)品的功能），長此以往，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)人力再多也難以應(yīng)對。由于數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求的產(chǎn)生比用戶產(chǎn)品需求的產(chǎn)生更加頻繁且瑣碎，以及數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的時(shí)效性，不可能每個(gè)需求都以獨(dú)立的數(shù)據(jù)產(chǎn)品功能來實(shí)現(xiàn)。這就需要采取泛化的思路進(jìn)行需求分析和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。再來看上文提到的三個(gè)需求：活躍用戶地域分布、付費(fèi)規(guī)模與用戶年齡分布、某個(gè)特定人群的付費(fèi)轉(zhuǎn)化能力，經(jīng)過初步泛化分析，可以將這三個(gè)需求歸為兩個(gè)需求場景。·活躍用戶與用戶屬性的關(guān)聯(lián)分析（第一個(gè)需求）?！び脩舾顿M(fèi)行為與用戶屬性的關(guān)聯(lián)分析（第二、三個(gè)需求）。而無論活躍用戶還是付費(fèi)用戶，都可以認(rèn)為是條件不同的用戶群體，那么再泛化一步，就只剩一個(gè)需求場景了——指定用戶群體與用戶屬性的關(guān)聯(lián)分析。這樣就利用泛化的思路，將原本的三個(gè)需求整合為一個(gè)需求場景，進(jìn)而可以規(guī)劃相應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品功能。功能上線后，再遇到符合這一邏輯的需求就都可以輕松滿足了。需求分析的具化思路與泛化思路，如圖7-3所示。圖7-3需求分析的具化思路與泛化思路需求實(shí)現(xiàn)首先要思考“終極問題”一般而言，通過需求分析去掉那些不具有實(shí)現(xiàn)價(jià)值的需求后，就可以著手需求地實(shí)現(xiàn)了。在數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，這些事情同樣要做，不過往往不必著急去做，需要先考慮清楚以