数据分析在产品经理工作中的重要性

对产品经理而言，掌握数据分析方法，将很大程度上为日常工作提供助力，那么，有哪些常用的数据分析方法可供产品经理们使用呢？这篇文章里，作者总结了数据分析在产品经理工作中的重要性，并对常用的两种数据分析方法做了分析，一起来看。

(相关资料图)

作为一个产品经理，数据分析在产品管理中起着至关重要的作用。

一般来说在产品上线后我们需要字各个方面去运用数据分析的方法解决各阶段的生产问题，所以对于产品经理来说，数据分析是我们必须掌握的方法之一。

虽然大部分公司都会有专门的数据分析师，但是对于数据分析的能力，对于我们掌握整个产品的状态确实非常重要的一步。以下是一些关于为什么要做数据分析以及数据分析的方法的分析：

辅助决策：数据分析可以帮助产品经理基于客观的数据和事实做出决策。通过收集、整理和分析数据，产品经理可以获取关于产品性能、用户行为、市场趋势等方面的洞察。这些洞察可以用于权衡各种选择并做出更有根据的决策，从而降低决策风险。了解用户需求：数据分析可以帮助产品经理深入了解用户的需求和行为。通过分析用户数据，包括用户行为数据、用户反馈和市场调研数据，产品经理可以获得关于用户喜好、痛点和行为模式的洞察。这些数据可以用于优化产品功能、改进用户体验，并满足用户的需求。监测产品性能：数据分析可以用于监测产品的性能和效果。产品经理可以收集和分析各种指标，包括用户增长、用户留存率、转化率等，以评估产品的表现和效果。这有助于发现问题和机会，并根据数据做出相应的调整和优化。发现市场趋势：数据分析可以帮助产品经理发现市场趋势和竞争动态。通过收集和分析市场数据和竞争对手数据，产品经理可以获得关于市场需求、竞争格局和市场趋势的洞察。这些洞察可以用于产品策略的制定和调整，以保持产品的竞争力。

关于数据分析的方法，以下是一些常用的数据分析方法：

一、数据分析六步法则

适用于数据分析，广告营销。

数据分析也需要技巧，千万记得不要一昧的沉溺于数据的海洋，数据只是工具，我们应该利用工具。

提出问题：首先应清晰，我们解决的问题是什么？做出假设：在此问题基础上，我们预先的假设是什么？数据采集：根据这个假设，开始采集数据。数据处理：对收集到的原始数据进行加工，包括数据的清洗、分组、检索、抽取等处理方法。数据分析：数据整理完之后，需要对数据进行综合、交叉分析。结果呈现：可视化数据，得出具体的结论性资料。

运用这个方法可以比较详细的去分析数据各个阶段的问题。

二、内外因分析方法

这种方法主要用于分析组织所处的内部和外部环境因素，以评估其对组织绩效和决策的影响。这种方法有助于组织识别和理解内外环境的关键因素。

这种方式主要把问题分解为四个部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后在解决各个部分的问题。

1. 内部可控因素

产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。

2. 外部可控因素

市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。

3. 内部不可控因素

产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（比如只做医疗行业招聘）。

4. 外部不可控因素

互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化。