产品数据分析报告是作为产品和运营人必不可少的工作,无论是周报、月报,还是新版本表现的分析报告,都需要在围绕报告目标的基础上,对数据来进行整理、分析并提炼要点,最后形成一份有指导意义、易读且美观的数据报告。那么,产品数据分析报告该如何撰写呢?不会写产品数据分析报告的那就不是一名合格的产品经理,下面由IT培训网给大家剖析如何撰写产品数据分析报告。
报告就是向某一人群进行汇报,那么首先就要明确报告的对象,从报告对象的角度组织内容、结构,以及报告里各个模块的侧重点。
如果报告是面向公司领导层的,例如:公司业务线的例行汇报,或是向产品线leader汇报新产品或新版本的表现;这时候报告要突出的就是关键指标有未达到预期,各个关键指标为什么是这个表现,一定要通过拆解成细化的指标来简要说清楚问题出在哪里,或是优秀表现的原因是什么,最后总结团队下一步的改进计划。
如果是面向团队的业务同事的,那报告的侧重点就在于挖掘问题点,并提出改进方案或建议,要起到的是用数据驱(che)动(pi)团队的作用。
如果是对外公开的报告,则一般侧重的是结果和趋势,而不是过程。这一类就是咨询机构们公开发布的那些报告的范式了。
明确了报告的定位之后,那么就能结合报告定位和产品目标、活动运营目标等指标,对核心指标进行拆解,形成报告的数据模型。
例如:如果是电商类产品,并向领导汇报,那么可能核心指标就是GMV,GMV是用户数乘以客单价,那么我们一步步进行拆解就如下图所示:
需要指出的是:报告的核心指标和拆解是动态的,在产品的不同阶段,数据模型也有必要进行调整。
例如:一个产品中前期阶段关注的可能是用户规模,到达一定用户规模之后,就需要开始着重关注用户价值了,而数据模型也就需要随之调整。
其中有很多数据是有多个来源的,例如:用户的基础数据一般公司自行统计和第三方平台都有,而对外合作的数据则是自行统计和第三方业务平台都有。
对于和钱有关的数据,例如:订单数、金额明细等,一般来说必须要有严格的对账系统来核对和平账。
但对于用户数据出现差异,通常要对统计口径和统计方案做多元化的分析,如果是统计手段层面造成的差异则可以忽略。
这里必须要格外注意的是,如果一个数据来源出现大幅异常波动,往往能借助另一个数据来源作对比分析,如果两边是同方向、同幅度的波动,则要从业务角度去分析,如果两边差异很大,则很可能是数据统计源头出了问题。
数据的整理和清洗主要是排除脏数据和统计异常的数据、对数据来进行结构化处理等等,这里就不展开了。
对于数据分析,思维比工具和手段重要,首先要明确想找到什么样的问题,再提出假说然后依据假说去排查,而不是在海量数据中无目的查找问题。
分析的步骤,我认为个家的总结已经很到位,这里罗列如下,有兴趣的可以读下《数据分析能力的核心是思维》一文详细了解。
对一个大问题拆分为更小粒度的指标,如果未曾发现问题则继续往下拆解,直到察觉缺陷所在为止,从而寻找到对应的解决方案。
根据不同业务场景,选取两个坐标作为坐标轴,从而把业务或用户划分为不同的类型进行分析。
用户分析包括了使用广度、使用深度、使用粘性等指标,这些指标一般是若干用户指标的组合,例如:使用广度就包含了总用户数和MAU等,使用深度就包含了使用时常、停滞时间等。
以上三步曲,简简单单让你明确如何撰写产品数据分析报告,身为产品经理的你,刚入门不会写,没关系,按照这三步走,一份完美的产品数据分析报告就会出炉,有了这些,还愁什么?
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