兩年之前，那時(shí)我剛開(kāi)始做產(chǎn)品，當需要做數據分析時(shí)，我總是一頭霧水，完全不知道該如何下手。

我想做好，我真的非常想做好，可我卻真的不知道該怎么做。經(jīng)過(guò)這兩年大大小小項目的不斷錘煉，摸索、嘗試、碰壁、復盤(pán)、再?lài)L試，終于能夠根據數據分析的結果，做出成功的產(chǎn)品設計，最終呈現出良好的結果。

現在呢，每天到公司第一件事就是看數據，對昨天各平臺的流量、各頁(yè)面的轉化、各品類(lèi)各入口各目的地的銷(xiāo)量，心中有數。從數據中發(fā)現問(wèn)題，進(jìn)行進(jìn)一步的分析，及時(shí)調整優(yōu)化。

我在網(wǎng)上曾不斷的找有關(guān)“數據如何指導產(chǎn)品設計”的文章，一直沒(méi)有找到有含金量的東西，所以，我決定自己寫(xiě)一篇，把自己認為有價(jià)值且能迅速用于實(shí)戰的東西分享出來(lái)：

以“手機淘寶”App為例，打開(kāi)淘寶App，選擇阿里旅行：

由于我是一直做旅游產(chǎn)品的緣故，所以還是拿旅游App做為案例。通過(guò)對這個(gè)App的觀(guān)察，可以把影響數據的因素概括如下：

好了，先說(shuō)明一下：

1、數據分析的過(guò)程：

2、先把因素羅列出來(lái)是為了方便大家理解。在實(shí)際工作中，遇到一個(gè)數據呈現出來(lái)的問(wèn)題，你自然而然就能聯(lián)想到由哪些因素造成的，然后去查詢(xún)分析相應的數據，找出具體原因。

3、電商類(lèi)產(chǎn)品普遍以GMV為目標（不要說(shuō)為什么不是用戶(hù)體驗，電商類(lèi)和其他類(lèi)產(chǎn)品在這點(diǎn)真的很不一樣）。

4、大中型公司普遍都有自己的數據平臺及相應的數據團隊。每天早上看數據也是產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作。小型公司的話(huà)，建議自學(xué)SQL，自己在數據庫中查詢(xún)數據。其實(shí)我在去哪兒網(wǎng)也自學(xué)了SQL，因為這樣更方便。先在我們的數據平臺上看數據，發(fā)現異常，就自己在SQL里查詢(xún)更詳細的數據。不用去麻煩數據團隊，因為大家手里的活都挺多的，自己查的話(huà)效率還更高。

5、 日常需要分析的數據緯度有：頁(yè)面轉化；商戶(hù)/商品；用戶(hù)緯度；市場(chǎng)環(huán)境；渠道推廣；客訴緯度；財務(wù)緯度

6、數據分析的利器是Execl，重點(diǎn)要學(xué)會(huì )用“數據透視圖”，這會(huì )對你的工作幫助極大。（以后我會(huì )專(zhuān)門(mén)寫(xiě)一個(gè)關(guān)于數據透視圖的文章）

7、推薦看《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì )數據分析》，這算是數據分析的入門(mén)書(shū)了。

案例解析

案例一：產(chǎn)品第一版本上線(xiàn)后，發(fā)現首頁(yè)向下轉化率極低，才25%。需要緊急提高首頁(yè)的轉化率。

思考過(guò)程：先查詢(xún)首頁(yè)每一個(gè)入口的向下轉化率。發(fā)現數據集中在首頁(yè)的“搜索”模塊，而其他模塊，比如“熱銷(xiāo)低價(jià)商品推薦”，點(diǎn)擊率都極低?；趯ξ覀儺a(chǎn)品業(yè)務(wù)的了解來(lái)進(jìn)行分析，我們產(chǎn)品屬于旅游環(huán)節中的中下流。用戶(hù)到我們的界面上來(lái)時(shí)，基本已選好目的地了。那么他們主要就使用搜索來(lái)查詢(xún)他們想要的目的地，然后再篩選他們感興趣的旅游商品。而“熱銷(xiāo)低價(jià)產(chǎn)品推薦”由于只命中了單一目的地，且商品不一定是用戶(hù)感興趣的，它擊中用戶(hù)需求的幾率較低，所以點(diǎn)擊率極低。

解決方案：1）、在首頁(yè)增加了更多熱門(mén)目的地的入口，并且設計了一個(gè)成本極低“運營(yíng)管理后臺”，對目的地進(jìn)行人工運營(yíng)配置。2）、把商品分類(lèi)提到首頁(yè)，方便用戶(hù)選擇目的地時(shí)同時(shí)選擇商品類(lèi)型，進(jìn)行更精準的搜索，同時(shí)讓用戶(hù)在首頁(yè)了解到我們有哪些類(lèi)型的商品。3）、刪除了“熱銷(xiāo)低價(jià)商品推薦”模塊，增加了“主題游”作為嘗試

后評估：最終首頁(yè)向下轉化率提高至68%。措施1提高了約25%的轉化率（每?jì)芍懿樵?xún)一遍所有目的地的點(diǎn)擊數據，把點(diǎn)擊率低的目的地更換為近期較熱門(mén)的目的，反復替換，最終達到較高的點(diǎn)擊率為止。）；措施2提高了約10%的轉化率；措施3提高了約8%的轉化率

案例二：發(fā)現某一個(gè)渠道帶來(lái)的流量的轉化率極高，從進(jìn)來(lái)的流量到下單付款，轉化率能有約10%，而我們一般的轉化率才2%～3%。

思考過(guò)程：分析這個(gè)渠道的流量質(zhì)量，發(fā)現與其他渠道差別不大，都是對旅游有需求的普通用戶(hù)，且各自的商品類(lèi)型都差別不大。然后橫向對比所有渠道的流量、轉化率、設計、所在位置、用戶(hù)在此處的需求，發(fā)現主要原因是這個(gè)渠道入口的“設計”與別的渠道不同，這一種設計形式帶來(lái)的轉化率要明顯高于其他的設計形式。

解決方案：根據實(shí)際情況，把這種設計移植到其他渠道

后評估：此平臺（web端）的訂單提高了約15%

案例三：在參與一個(gè)獨立App時(shí)，發(fā)現一個(gè)功能的入口點(diǎn)擊率很高（90%），但使用率不高（60%）

思考過(guò)程：查詢(xún)與之相關(guān)的數據，從入口進(jìn)來(lái)的用戶(hù)流量都分布在什么位置，然后發(fā)現用戶(hù)進(jìn)來(lái)后都集中在新手引導上，反復的左右翻看新手引導（滑動(dòng)操作的數據是UV的4倍），且停留時(shí)長(cháng)能有20多秒，發(fā)現用戶(hù)的注意力都集中到了新手引導上面。

解決方案：在新手引導的最后一頁(yè)，增加一個(gè)“使用功能”的按鈕

后評估：此功能的使用率從60%提高到了80%

案例四：公司攻略部門(mén)愿意與我們導流量的合作

思考過(guò)程：攻略每天有10萬(wàn)多UV，若能給我們的商品導流量，一定會(huì )促進(jìn)我們商品的銷(xiāo)售。我們平臺（Web端）每天才6000的UV，若能有10萬(wàn)級的流量入口，對我們商品銷(xiāo)售的幫助一定是極大的。然后考慮到數據越是在下游，就越精準，轉化率也就越高。

解決方案：在搜索結果頁(yè)、攻略詳情頁(yè)，增加相應目的地的我們商品的入口。推薦每個(gè)目的地銷(xiāo)量最好的商品。保證用戶(hù)在攻略的界面看到的會(huì )是他們需要的商品。

后評估：上線(xiàn)一周后評估，一周僅成一個(gè)訂單，遠遠沒(méi)有達到預期的一天至少5個(gè)訂單。后來(lái)經(jīng)過(guò)與攻略產(chǎn)品經(jīng)理的溝通，分析，發(fā)現主要原因是攻略的用戶(hù)主要是出行前15天至兩個(gè)月的用戶(hù)，屬于旅行前期的規劃階段，看攻略是為了選擇去哪里玩，而去哪兒玩都沒(méi)有確定，怎么會(huì )在此時(shí)就購買(mǎi)旅游商品呢？

而我們的用戶(hù)普遍集中在出行前的三天至七天，是用戶(hù)確定了目的地、機票酒店都已經(jīng)訂好了。才會(huì )在我們這里提前3~7天預訂出境WiFi、包車(chē)、導游翻譯...

最后，數據分析是需要不斷的實(shí)踐總結，成功都是靠失敗的經(jīng)驗教訓堆積而成的。在這個(gè)過(guò)程中，除了學(xué)習產(chǎn)品設計、數據分析的方法以外，更重要的是：了解業(yè)務(wù)，沉浸到業(yè)務(wù)當中去，成為自己業(yè)務(wù)的骨灰用戶(hù)，知曉業(yè)務(wù)的方方面面，產(chǎn)品經(jīng)理一定要做到比團隊中的任何人都更了解業(yè)務(wù)！

這樣才能夠做出成功的產(chǎn)品設計。

我的初衷是希望你看了之后能夠有所收獲，能夠對你的工作和專(zhuān)業(yè)水平的提高，有那怕一點(diǎn)點(diǎn)的幫助。不然我就白寫(xiě)了 。