做产品分析时,问清楚这 60 个问题

本文提供了项目初期可行性分析、产品设计用户体验分析及项目管理中问题分析的方法。覆盖市场环境、用户需求、产品逻辑等方面,并探讨了问题定义、解决及复盘过程。

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分析对象不同,思考的内容不同。

一、项目初期,对可行性的分析

做产品分析时,问清楚这 60 个问题

1. 市场环境

1.1 背景和趋势:这个方向是不是很火(O2O)? 会不会是未来互联网的趋势(VR)?

1.2 竞品情况:有多少团队在做?BAT 是不是在涉足,或者计划涉足?他们目前的市场份额如何?

1.3 当下市场规模:所在的垂直市场有多大?所在的大类市场有多大?市场的空间多大?蓝海还是红海?

2. 用户需求

2.1 需求定义:是到底要解决什么问题(没问题存在的需求都是伪需求)?这个问题是不是特别严重?有没有详细的场景描述(XXX 时,特别讨厌做 XXX,要是 XXX 就好了)?有多少用户会遇到这些问题(比如是你和你老婆会遇到,还是你确定所有人都会遇到)?

2.2 需求刚弱:是不是很痛点、很贴切的需求(比如上门洗车并不是刚需)?能不能解决实际问题(比如不解决真实性的问题,只是把租房信息放平台上有意义吗)?目前用户的需求是不是已经充分满足(比如我为什么要特地下个舞蹈教学爱屁屁而不是在优酷看)?

2.3 需求真伪:是不是大家都认可这个问题需要解决(比如「我胖但我不想减肥」)?大家说的需求是不是大家真正的需求(怎么得到真实的用户需求?)?

3. 产品逻辑

3.1 功能逻辑:功能能不能真正满足需求(比如我要的是方便快捷,但上门理发反而更折腾)?有没有不合理的漏洞(比如我们希望记录用户的信用,但用户交易却不会通过我们进行)?要怎样实现目标功能(配合的具体运营、技术、产品要怎么做)?

3.2 商业逻辑:离交易是不是足够近(不要做到最后发现成了公益平台)?用户价值在你的产品上会不会体现(比如付费时的交易、创作时的内容、社交时的关系链)?

4. 自身能力

4.1 团队情况:运营、技术和产品的能力能否实现目标的功能(类似人工智能、团购大战不是小团队可以碰的)?创始团队是否有能力胜任其职责(创始团队无法 hold 住更多牛人的加入)?

4.2 资金情况:按照预想的盈利方式、收支计划,钱够不够花?在下一次融资前,公司的发展能否达到可以谈融资的地步?

虽说很多都是创始人该想的,但落实到产品上,就应该是产品经理搞明白的。

二、产品设计时,对功能交互的用户体验的分析。

做产品分析时,问清楚这 60 个问题1. 有用性

1.1 需求类别需求是基本型、期望型还是兴奋型(参考 需求不是『我觉得重要』就重要的)?需求所要求的功能是目前是重要的还是紧急的还是其他(比如聊天记录都会丢失时要不要美化图标)?

1.2 可操作性功能使用是不是能够达到效果(比如老人机模式却没有让字体够大)?有没有考虑到用户的使用场景(比如移动数据下提供纯文字省流量的模式)?在使用时会不会经常打断用户(页面跳转太多、需要完成的步骤太多)?

1.3 容错可靠所有错误情况是不是考虑到了(比如「啊,这个空白页面是什么意思居然没有解释」)?在极端状况下是不是能够可靠(比如便签字数太多就根本不能用了)?

2. 易用性

2.1 学习成本用户的学习成本是不是足够低(比如要先给用户看一百字的新手教程吗)?逻辑的一致性是不是够好(比如按钮长得不一样、信息格式不一样)?用户再次使用时需不需要重复学习(用过一次就完全能够掌握并记忆)?

2.2 信息传递文案是不是都能通俗易懂(比如「现在无法停止通用卷设备」)?用户需要的信息是不是都能找到(比如我是滴滴的司机,却找不到奖惩规则)?提醒和警告是不是完整(告诉用户发生了什么、因为什么、能做什么)?

2.3 高效完成现在的方式已经是最好的了吗?有没有更好的方式(比如 Windows 下操作弹出 USB 设备还可以再简化)?有没有在处理特殊情况时的高效方法(比如能不能有多选和批处理的功能)?

3. 友好性

3.1 视觉效果是不是美观?会不会造成不适感?

3.2 简洁清晰界面元素还能再减少吗?视觉焦点是在重要信息和功能上吗?

三、在项目管理和个人管理上,要做问题分析。

1. 定义问题(What、Who、Why)

  • 要解决什么问题(严重 BUG,功能缺失,项目延期还是文档有误)?
  • [项目] 责任人是谁(是产品经理没有发现、测试没有意识到还是开发有疏漏)?
  • 具体起因是什么(比如技术并不了解业务背景所以做错)?

2. 解决问题

  • 有哪几种解决方案(不是先处理人,而是先处理问题、罗列方案)?
  • 每种方案的利弊是什么(比如有的会影响产品进度但节省成本、有的会耗费公司财力但速度快等)?
  • [项目] 利益相关者认同哪个方案(比如关乎运营的方案不能绕过他们、改动设计的地方也不能不通知设计师)?
  • 从长远来看哪个方案获益最大、损失最小(比如临时的解决方案虽然快,但可能会埋下隐患)?

3. 复盘问题

  • 造成问题的深度原因是什么(比如技术水平本身有问题、工作流程设计有误)?
  • 问题如何暴露的,在之前为什么没有暴露(谁发现的问题、在其他时间为什么没发现)?
  • 从根本上解决问题的方法有什么(比如招募专家、改进工作流程)?
  • 检查异常的机制是不是需要改进(比如在哪个环节加入总监的评审)?

4. 提高效率 / 节省成本

  • 工作中比较复杂的、步骤繁琐的事务能不能简单处理(比如需要大量对账结算的方案可以简化逻辑,实际不影响效果)?
  • 简单处理的事务能不能形成标准化的流程机制(比如对账结算在固定周期、用固定方法完成)?
  • 标准化的流程机制能否实现自动化(比如对账结算用程序实现自动化)?

我数了数,大概有 60 个问题。如果作为产品经理在做各种分析的时候全都搞明白,应该差不多了。

<think>好的,用户现在的是希望得到一个数据分析师助理可以实际参与科技有限公司项目的例子。首先,我需要回顾一下之前的对话历史,看看有没有相关的信息可以参考。之前用户询了AB测试在软件测试中的应用,我详细介绍了不同场景、实施流程以及注意事项,还举了实例。现在用户的问题转向数据分析师助理的实际项目参与,可能需要一个具体的案例来说明。 首先,我需要确定用户的需求。他们可能是一名正在学习数据分析的学生,或者刚入行的新人,想了解在实际工作中如何应用所学技能。因此,例子需要具体、可操作,并且涵盖数据分析的关键步骤,比如数据清洗、分析、可视化、报告等。同,可能需要结合科技公司的常见项目类型,比如用户行为分析、产品优化、市场策略等。 接下来,我应该考虑科技公司中数据分析师助理可能参与的项目类型。比如用户画像构建、销售预测、A/B测试结果分析、运营优化等。选择用户画像构建作为例子可能比较合适,因为这是一个常见的项目,能够展示数据处理的各个阶段,并且结果对产品、市场团队都有直接帮助。 然后,需要确定例子的结构。应该包括项目背景、助理的具体职责、使用的工具和技术、成果输出以及经验总结。这样用户能清晰看到每个阶段的任务和所需的技能。例如,项目背景可以是一个电商平台希望提升复购率,数据分析师助理负责处理数据、分析用户行为,并输出报告。 在职责部分,需要细化到数据清洗、特征工程、分析模型构建、可视化等具体任务。同,使用Python、SQL、Tableau等工具是行业标准,应该提到。成果方面,可以包括用户分层报告、高价值用户特征、推荐策略建议等,这样能体现实际应用价值。 还需要考虑用户可能关心的点,比如如何与团队协作,如何处理数据中的问题,如何验证分析结果的有效性。例如,在数据清洗阶段可能会遇到缺失值或异常值,助理需要学习如何处理这些问题;在特征工程中需要与产品经理沟通,确保选取的特征符合业务需求。 最后,总结部分需要强调通过这样的项目,助理能够积累哪些经验,比如工具使用、跨部门协作、数据驱动决策的意识等。这样不仅回答了用户的问题,还为他们提供了职业发展的参考。 需要确保整个例子真实可靠,步骤清晰,并且语言简洁易懂。避免使用过多专业术语,但必要解释清楚,比如p-value、RFM模型等,帮助用户理解概念。同,结合之前的AB测试例子,可以提到在推荐策略中可能进行A/B测试来验证效果,保持回答的一致性。</think>以下是一个数据分析师助理在科技有限公司中可实际参与的项目案例,涵盖**真实工作场景**、**技术工具应用**和**成果交付**全流程: --- ### **项目名称:电商平台用户行为分析与复购率提升** **项目背景** 某科技公司旗下电商平台发现近3个月用户复购率下降5%,需通过数据分析定位问题并制定优化策略。 --- #### **数据分析师助理的核心参与环节** ##### 1. **数据清洗与预处理** - **任务**:从MySQL数据库提取用户订单表(`order_table`)、行为日志表(`user_log`)和商品信息表(`product_info`) - **具体工作**: - 使用Python的`pandas`处理缺失值(如补全用户地域字段) - 剔除异常数据(如订单金额为负值的记录) - 关联多表生成宽表: ```sql SELECT o.user_id, o.order_time, p.category, l.click_count FROM order_table o JOIN product_info p ON o.product_id = p.id JOIN user_log l ON o.user_id = l.user_id ``` ##### 2. **用户分层与特征分析** - **工具**:Python(`scikit-learn`聚类算法)、Tableau可视化 - **输出成果**: - **RFM模型**划分用户价值(代码示例): ```python # 计算R(最近购买间)、F(购买频次)、M(消费金额) rfm = df.groupby('user_id').agg({ 'order_time': lambda x: (pd.Timestamp.now() - x.max()).days, 'order_id': 'count', 'amount': 'sum' }) ``` - 发现**高价值用户流失特征**: - 过去30天未登录的用户中,35%曾购买单价>500元的3C类商品 - 流失用户的平均页面停留间比活跃用户低40% ##### 3. **A/B测试支持** - **协作任务**:为产品经理设计优惠券发放策略的AB测试 - 实验组(B组):向流失高价值用户推送满1000减150元券 - 对照组(A组):维持原价 - **分析方法**: - 使用SQL计算两组用户的**复购率差异**: ```sql SELECT group_type, COUNT(DISTINCT user_id) AS total_users, SUM(CASE WHEN repurchase_flag=1 THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(*) AS repurchase_rate FROM ab_test_table GROUP BY group_type ``` - 通过**卡方检验**验证显著性(Python代码): ```python from scipy.stats import chi2_contingency observed = [[120, 380], [200, 300]] # [复购数, 未复购数] chi2, p, _, _ = chi2_contingency(observed) ``` ##### 4. **报告输出与策略建议** - **交付物**:PPT报告 + Excel明细数据 - **核心结论**: - 高价值用户流失主因:**缺乏高单价商品精准推荐**(通过关联规则挖掘发现:购买手机的客户常同购买耳机,但未触发推荐) - 建议方案: - 优化推荐算法:对3C类用户增加跨品类推荐(如手机→耳机/充电宝) - 建立流失预警模型:当用户连续7天未登录,触发短信唤醒 --- #### **技术栈与软技能要求** | **环节** | **工具/技能** | |------------------|--------------------------------------| | 数据提取 | SQL(窗口函数、多表JOIN) | | 数据分析 | Python(pandas/numpy/scipy)、Excel | | 可视化 | Tableau/Power BI(制作动态仪表盘) | | 协作沟通 | 与产品/运营团队对齐指标定义、需求拆解 | --- #### **项目成果** - 3个月内试点用户复购率提升**8.2%** - 构建标准化用户分析看板,节省后续同类需求60%间成本 --- ### **新手学习路径建议** 1. **优先掌握**:SQL复杂查询 + Python数据清洗(可参考《利用Python进行数据分析》) 2. **实战案例**:Kaggle电商数据集(如《Brazilian E-Commerce Public Dataset》) 3. **思维培养**:关注指标波动背后的业务逻辑(例如:复购率下降是否与物流效相关?) 通过此类项目,助理不仅能积累技术经验,还能深入理解**数据驱动业务决策**的实际价值。
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