产品经理数据分析手册（于晓松）.pdf

发布时间：2022-06-16 发布人：admin 分类：说明书资料大小：5.13M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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第一章产品经理该怎样入门数据分析？

1.1 产品经理做数据分析的入门门槛在哪？

1.2 数据分析入门的「快速路径」

小结

第二章产品经理应关注哪些数据指标？

2.1产品数据分析的「上帝指标」

2.2互联网产品的「AARRR」模型

小结

第三章如何衡量产品改版（或新功能）的效果？

3.1衡量改版效果需要哪些基础数据？

3.2衡量产品改版（新功能）效果的操作方法

小结

第四章如何发现产品改进的关键点？

4.1应该从哪里找「改进关键点」？

4.2「发现产品改进关键点」的操作步骤

小结

第五章如何借助数据快速高效构建用户模型（Persona）？

5.1用户模型构建的传统方法

5.2基于用户行为数据快速、迭代构建用户模型的方法

小结

第六章如何结合数据优化产品的用户体验？

6.1什么是用户体验？

6.2结合数据优化产品用户体验的一般方法

小结

第七章什么是同期群分析（Cohort Analysis）？

7.1什么是同期群（Cohort）？

7.2什么是同期群分析（Cohort Analysis）？

7.3 Why 同期群分析？

7.4如何应用同期群分析？

小结

第八章常见分析模型及应用场景介绍

8.1行为统计

8.2漏斗分析

8.3留存分析

8.4用户洞察

8.5用户群细分

第九章产品数据分析的一般过程

第一步：弄清目标和当前的主要问题

第二步：找出问题相关的数据指标

第三步：对问题指标的相关人群进行画像分析，探究问题背后的可能原因

第四步：改进产品或运营

小结

第十章如何评估选择合适的数据分析工具？

附表：互联网产品用户行为分析工具对比评估表

后记

致谢

关于PMCAFF

关于诸葛io

people are born 140 million each year 7 billion live on Earth now 57 million die each year 产品经理数据分析实战手册于晓松著 2016年04月14日 v 0.285714 © 北京诸葛云游科技有限公司 108 billion are estimated to have ever lived on Earth

前言面向读者本手册主要面向互联网（移动互联网）产品经理，详细介绍在日常工作中如何开展数据分析。互联网产品的创始人（CEO）、用户体验、运营、研发等岗位也可作为参考。内容结构本手册的内容大致分为三个部分： - 第一部分基础篇 * 第一章产品经理应该怎样入门数据分析？ * 第二章产品经理应关注哪些数据指标？ - 第二部分实战篇 * 第三章如何衡量产品改版（或新功能）的效果？ * 第四章如何发现产品改进的关键点（惊艳一刻）？ II 产品经理数据分析实战手册诸葛io出品

* 第五章如何结合数据做好用户画像（persona）？ * 第六章怎样基于数据优化产品体验？ - 第三部分方法论 & 最佳实践 * 第七章什么是同期群分析（Cohort Analysis）？ * 第八章常见分析模型及应用场景介绍 * 第九章产品数据分析的一般过程 * 第十章如何评估选择合适的数据分析工具？如何阅读？第一部分的内容是全书的基础，建议您首先阅读。第二部分中各章的内容相对独立，您可以根据需要或兴趣选读或跳读。第三部分讲述的是通用的方法论和最佳实践，供有兴趣深入学习的读者阅读。 III 产品经理数据分析实战手册诸葛io出品

目录第一章产品经理该怎样入门数据分析？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 1.1 产品经理做数据分析的入门门槛在哪？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 1.2 数据分析入门的「快速路径」 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第二章产品经理应关注哪些数据指标？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 2.1 产品数据分析的「上帝指标」 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 2.2 互联网产品的「AARRR」模型 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 01 01 02 02 03 03 05 05 第三章如何衡量产品改版（或新功能）的效果？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 06 3.1 衡量改版效果需要哪些基础数据？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 06 3.2 衡量产品改版（新功能）效果的操作方法 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 07 14 第四章如何发现产品改进的关键点？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 15 4.1 应该从哪里找「改进关键点」？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 15 4.2「发现产品改进关键点」的操作步骤 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第五章如何借助数据快速高效构建用户模型（Persona）？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 5.1 用户模型构建的传统方法 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 5.2 基于用户行为数据快速、迭代构建用户模型的方法 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 16 22 23 23 26 33 IV 产品经理数据分析实战手册诸葛io出品

第六章如何结合数据优化产品的用户体验？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 6.1 什么是用户体验？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 6.2 结合数据优化产品用户体验的一般方法 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第七章什么是同期群分析（Cohort Analysis）？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 7.1 什么是同期群（Cohort）？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 7.2 什么是同期群分析（Cohort Analysis）？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 7.3 Why 同期群分析？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 7.4 如何应用同期群分析？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第八章常见分析模型及应用场景介绍 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 8.1 行为统计 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 8.2 漏斗分析 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 8.3 留存分析 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 8.4 用户洞察 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 8.5 用户群细分 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第九章产品数据分析的一般过程 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第一步：弄清目标和当前的主要问题 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第二步：找出问题相关的数据指标 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第三步：对问题指标的相关人群进行画像分析，探究问题背后的可能原因 ‑‑‑‑‑ 第四步：改进产品或运营 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 小结 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 第十章如何评估选择合适的数据分析工具？ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 附表：互联网产品用户行为分析工具对比评估表 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 34 34 35 36 37 37 38 39 40 40 41 41 42 44 45 45 47 47 47 48 48 49 50 51 V 产品经理数据分析实战手册诸葛io出品

后记 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 致谢 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 关于我们 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 53 53 54 VI 产品经理数据分析实战手册诸葛io出品

第一章产品经理该怎样入门数据分析？很多产品经理一方面很羡慕 Facebook 、Twitter 、Dropbox 等明星团队的数据驱动能力，另一方面却迟迟不敢在自己产品中开展数据分析。造成这个现象的原因很多，其中之一便是认为数据分析是一件「门槛很高」的事儿。 1.1 产品经理做数据分析的入门门槛在哪？简单的数学知识：大部分时候只用到简单的加减乘除，所以小学或初中学习的数学知基本的产品分析概念：比如什么是新增、活跃、留存、流失等，这些对产品经理来说数据分析是一个知识领域，进入这个领域需要学习一些基本知识： ‑ 识就足以应付； ‑ 都很容易（本手册后面会有专门的章节对这些概念进行梳理和解释）；数据分析更是一项实践技能，掌握它需要学会并运用一些方法和工具，对于产品经理来说，大致需要： ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 使用（向您强烈推荐「诸葛 io」）以上构成了产品经理数据分析的入门门槛。我们编写本手册的目的，就是为了帮您尽快跨过这道门槛，进入数据分析的大门！掌握利用数据评估产品改版（或新功能）效果的方法；掌握借助数据发现产品改进关键点的方法；学会在数据的配合下快速完成用户画像（persona）的方法；知道如何定义数据埋点以及分析需求，并推动研发团队实施；如果您的研发团队无暇处理数据分析需求，您还应学会至少一种产品数据分析工具的 01 产品经理数据分析实战手册诸葛io出品

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