产品分析集自动收集数据，大数据分析和数据可视化为一体。不仅仅是产品经理（Product Managers，PM）需要进行产品分析——任何参与软件开发的人，从工程师到设计师，都可以在产品研发的各阶段利用数据做出更好的产品决策。

产品经理们，你不需要成为数据科学家，但你需要善用数据。这个核心技能不仅对产品有好处，更对你职业生涯大有裨益。

产品分析的重要性

“在没有数据支持时，你只是一个有观点的人。”—— W. Edwards Deming

通过数据驱动型决策，产品团队可以有效地改善产品和用户体验。研究表明，重视产品分析的公司能比同行的其他公司赚更多。

近年来你可能已经对“数据驱动型产品经理”（Data-driven product manager）这个头衔有所耳闻。从本质上说，数据驱动型的产品经理在工作中不只是依靠直觉，而是用尽可能多的事实（数据）来武装自己。

你需要从一开始就在你做的每件事情中建立产品分析框架。数据驱动不会让你一夜成名，但这会是一个长期的实践，带你走向长久的成功。

产品分析工具

你最需要具备以下功能的产品分析工具：

A/B测试：

先有尝试才有认识：A / B测试帮助你检验假设，并根据结果改进产品。

当有人“要求”实施一个你不同意的改变时，你可以拿着数据回来证明“我们试过了，但没有成功，这就是证据。”此外，A/B测试还可以帮助你在不同的用户面前测试产品的不同版本，来了解谁更喜欢什么。

A/B测试可以帮助你了解用户的偏好，也是创建个性化体验的关键步骤。Netflix就是A/B测试产品策略的忠实拥趸。

用户追踪（User tracking）：

你需要用户追踪功能来弄清楚用户与产品的互动方式：比如知道用户在一项功能上花费了多长时间、用户在什么时候流失、用户在哪流失等信息。

虽然问卷调查等定性数据对于帮助了解用户对产品的反馈很有用，但是用户追踪所产生的定量数据能揭示用户的真实动作流。

用户分类（User Segmentation）：

用户分类可以帮助你了解不同的用户是如何与产品互动的。通过用户特点给用户分类，你可以探索如何更好地提高每一组用户对产品及服务的满意度。

你可能还会在特定的人群中发现新的增长机会。例如，Pinterest公司通过产品分析发现，男性是最缺乏服务的人群。Pinterest产品团队于是利用这些信息为这些用户提供更个性化的功能与服务，这使得男性用户一跃成为他们用户群中增长最快的群体。

此外，用户分类还可以帮助你理解看似不稳定的用户行为。假设你发现你的一部分用户忽略或完全误用了某个功能，用户分类和追踪可以让你看到还有多少用户成功地使用了这项功能。

谁从产品分析中受益?

实施产品分析的最好之处在于，几乎每个团队都能从中受益。客户服务团队可以利用这些数据向客户积极建言，营销团队可以利用这些数据定制更具有针对性的营销活动，销售团队可以利用这些数据确定与潜在客户联系的时机。

在你作为产品经理的日常工作中，接触产品分析将对你做出产品决策非常有帮助。在谈话中也是如此，数据为你提供了与跨职能团队讨论的共同话题。

虽然数据可以有不同的解释方式，但它有时可以直接为你提供客观的事实。比方说，如果你发现没有人点击一个对产品很重要的CTA，那么客观事实是：确实没有人点击你需要他们点击的内容!

下一步要做的是解决这个问题并形成问题陈述，这样才能为团队制定共同的目标并帮助你了解分析所需的信息。

学会问正确的问题

虽然产品分析是一个强大的工具，但它帮助你完成工作的前提是：你需要学习如何正确地运用它，以及如何提出正确的问题。毕竟有句话是这么说的：“明确定义的问题相当于解决了问题的一半。”

在数据科学中，提出正确问题的关键因素之一是开发和定义正确的问题陈述。毕竟，如果你不能百分之百地了解你要解决的问题，你就不知道该从你的数据中问什么问题。为此你需要遵循三个基本但关键的步骤:

1. 理解问题

无论问题是来自用户还是其他内部团队，你都需要正确地理解问题。唯一的方法就是结合研究和同理心。这意味着你需要收集定性和定量的数据，找出用户/其他利益相关者对问题的感受，以及他们对问题的反应。

2. 进行风险与回报评估

一旦你知道了问题是什么，你就需要为解决问题的计划打下基础，分析项目的潜在风险和收益。因此，如果利益相关者要求实施一项新功能，你需要计算出团队需要多少工作时间、预算和资源才能完成项目并解决问题。

3. 定义成功

定义一个项目的成功实际上可以归为风险与回报评估的最后一部分：最佳情况是什么样的？

如果答案不是很明显，不妨考虑一下你公司的北极星指标，或者你团队的KPI。如果项目是有价值的，那么它的目标应该与任何一个一致(如果不是两者一致的话)，或者两者一致。

如何从数据中提炼出正确的问题

一旦你有了一个明确的问题陈述，你就可以从你的数据集中提出正确的问题。这是与数据科学家合作的绝佳机会。

提问时要记住：数据科学是一门科学。你需要反复提问、测试多个假设，并使用数据做更多的事情，而不仅仅是让老板高兴。

在问问题的时候想想你的目标，用你的问题陈述作为指导：你需要知道什么来解决这个问题？还有什么其他因素会影响数据？你需要查看多少不同的数据源？

找到合适的工具

和所有的产品管理工具一样，适合你的工具取决于3个主要因素：你的预算，你的目标和你的专长。

如果你对分析比较陌生，开发团队最常用的工具可能对你来说不是最友好的，或者对你的小型初创公司来说太贵了，或者如果你是一个有经验的团队产品经理，你会需要更强大的工具。

好在大多数工具都提供免费试用或游览，允许你在付费之前进行测试。

如果你不知道从哪里开始选择正确的工具，或者你总是发现自己遇到了基础设施的问题，不妨考虑一下为你的团队雇佣一个产品运营经理。

总结

无论你是正在考虑踏入产品经理领域的职场新人，还是想要更好地进阶成为数据驱动型产品经理的产品经理人，甚至是如文中所说——任何参与软件开发的人——都应该为自己配备产品分析这项技能。其中，以A/B测试最为基础和重要。

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产品经理（PM）入门：什么是产品分析？