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数据产品经理的入门手册:如何基于数据统计业

  数据产品经理的工作最避不开的就是统计报表了,但是有时候,统计报表并没有达到应有的效果。笔者告诉我们:做统计报表并不是形式主义,掌握好统计的核心能帮助我们真正解构业务、理解业务。

  数据产品的一项重要工作是把纷繁复杂的数据需求转化成统计报表,并把统计报表上线到可视化数据平台中。但是,工作中会经常会遇到以下几种场景:

  50w,这个数字对于业务没有任何意义;但是5.24日新增用户数=50w,便是对外卖业务获客方向形成了一个业务认知,叫做5.24日新增用户数为50w。

  那在回归到统计报表,为什么很多场景下,我们会发现我们做出的报表没人用,甚至会出现这种情况:我的统计报表完全是按你提的数据需求来做的,为啥你不用?

  在线教育的获客主要是把各个渠道落地页上用户提交销售线索,进行电话销售,高效地转化为成单用户。

  这样,我们就可以把销售线索转化,这一个业务环节抽象为一个损耗漏斗;这个损耗漏斗即为销售线索转化业务环节的数据化呈现,即为销售线索转化业务环节的业务还原。

  在这里,为了方便进行业务解构,结合这些年的经验,我定义了一套模型,具体如下:

  其实,解构业务,仅仅有统计报表是不够的;因为统计报表仅仅是解构业务的场所。

  我们在数据看板上提供了纷杂的统计报表,对于我们的需求方来说,他还是搞不清楚报表里具体的指标到底是什么含义?为什么要用这个指标来衡量这块业务?报表中每一个指标的关联是什么?

  所以,站在解构业务的视角,我们不仅要有数据看板上的统计报表,还要配套去构建我们的指标字典,定义清楚我们的每一个指标;关于具体如何定义。

  (可以出门左转,参考之前我发表的一篇文章内容《数据产品经理的入门手册:数据产品的本质是什么》,当中有详细介绍如何构建一个指标字典。)

  其次,还要搭建数据分析地图,说明白用什么样的指标衡量什么样的问题,以及为什么。

  可以明确知道用第180日活跃率衡量,原因是一个学员一个课时包的生命周期大致是6个月,180日的节点是衡量活跃的一个时间标尺。

  2)按时间序列观测用户留存、活跃、续费、退费四个方向的衰减程度,如上图表格。

  这样,我们可以基于这张数据分析地图,明确的告知我们需求方,该如何观测产品的健康度。当然,这期间,需要与业务方进行反复的沟通与共识。

  这个沟通与共识的过程非常重要,他是数据方和业务方关于如何用数据解构业务的一个参考系;如果这个定下来,后续的工作开展会非常顺利。

  总体梳理一下指标字典、数据分析地图、数据看板这三者的关系,非常类似于做饭的关系:

  (1)指标字典就是做饭的原材料。比如:黄瓜、南瓜等等,我们需要定义清楚业务这个厨房里所有需要的原材料是哪些。

  (2)数据分析地图就是做饭的菜谱。比如:川菜;意大利菜等等;我们要把解构业务的方法量化出来,并与业务方一起共创并共识。

  (3)数据看板(统计报表)就是具体上的菜。比如:宫保鸡丁等等;这是让业务伙伴吃到菜的直接方式。

  指标字典、数据分析地图、数据看板,三者缺一不可;而这三者也构成了业务还原的三家马车。

  这像是一个无形的帽子,扣在所有数据产品经理的头上。一方面是自己做不好产品的开脱借口,另一方面也是老板批评数据产品最无可反驳的措辞。

  比如师资方向,师资部的各位老师浸泡在业务多年,很多老师就是从基层的培训老师一步步成长起来的,每天也在接受老师管理、老师培训方向的各种案例。

  试问,在这种情况下,作为数据产品,你该如何比师资部的各位老师更理解业务?如果谈不上理解,又如何能基于数据指导业务呢?

  换个维度思考,作为数据pm,理解业务的含义,本质是要求和师资的各位老师一样理解业务、精通业务吗?

  因为从信息角度:数据pm与师资老师接收的信息具有不对称性,这不是理解能力决定的,这是工作本身,乃至时间本身决定的。

  我的理解是——不是说要像师资部的老师一样懂师资培训,懂师资管理;而是要有能力,基于数据帮助师资部解构业务。

  比如:该如何衡量师资规模?是否有能力基于指标维度,构建衡量师资规模的评估体系。

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