一份厘清「数据指标」问题的清单

本文由作者 Adam旺仔 于社区发布

先问个标准问题，如果老板问你：

“上周我们首页的转化率下降了10％。你看看发生了什么？”

这时候你第一反应是想怎么做？或者有没一个思考这类问题的框架？

不论是产品还是BI，又或者是市场、运营，通过数据指标分析产品现状都是需要掌握的核心能力之一。

先清楚通过数据指标分析产品的目的：

1. 确定如何进一步优化流量和转化
   

2. 诊断错误或有问题的用户体验
   

3. 测试新策略和新市场
   

然后明确一个定义：数据指标只是现实的情况体现。

换句话说，指标本身可能存在缺陷，原因有很多：工具可能损坏，数据可能不正确或指标定义可能没有意义。

一旦排除了分析本身的问题，就可以专注于产品本身。

产品管理本身就是围绕同心圆进行工作，因此要从最能控制的地方开始管理产品。

如果你在组织内仍然找不到任何东西，那么就该是向外看的时候了。也就是你排除产品内部的任何问题之后，就可以通过其他产品团队，或者通过其他利益相关者寻找问题。

同样，从最具影响力的地方开始。从客户和用户开始，然后看竞争对手，然后看经济学和地理。

之后我们回到分析框架上，这里我推荐一套利用MECE原则，互斥且集体穷尽的思考框架，它涵盖了数据指标波动的所有可能性。并且这套框架非常严谨，可以提升在系统方面的思考能力。在使用的时候，可以当成检查清单来使用。

1. 检查分析工具以确保它是正确的。
   

2. 检查基础数据以确保其准确性。
   

3. 回顾历史以查看数据中的任何可能性。
   

4. 考虑你最近进行的调整。
   

5. 交叉分析数据。
   

6. 查找其他团队提供的最新更改。
   

7. 考虑公司可能在产品之外进行的任何更改。
   

8. 寻找用户行为或客户趋势的变化。
   

9. 进行竞品分析。
   

10. 寻找行业变化或地理变化。
    

如果你已经对这套框架本身就运用的非常熟练，可以关闭文章或加我微信(wenxx001)交流，如果还有不太明白的，我下面会描述下这10点内容。

1、检查工具以确保其正确无误

第一点好理解就是：分析工具是否正常运行？有时工具本身也有错误。

真实的故事：曾经一个公司自己开发数据分析工具，最后难产了，原因是这套工具的上线让操作人员一直认为自己产品出了问题，最后发现原来工具本身提供了错误的报告。

随着越来越多的产品团队依赖第三方分析工具，我也比较推荐，但是并不能说第三方的一定没有错，搞清楚每套工具的指标定义及是否有更新变动也很需要重视。

如果确实发现工具本身有问题，需要先去确认下之前是否有同样情况。如果分析工具定期触发错误警报，就有必要更深入地了解数据计算方式。这样，可以解决这类问题，或者可以为其他分析工具提出建议。

2、检查基础数据以确保其准确无误

在排除了分析工具的问题之后，建议深入研究基础数据。因为分析工具只能读取基础数据–如果数据不正确，则指标结果不正确。

数据如何流入分析工具？可以现场检查单个数据点吗？开发团队最初是如何实施数据埋点的？

确保系统地排除可能与数据本身有关的任何问题！我遇到了现实情况，我以为我的产品表现不佳，而实际上可能问题只是我埋点不太正常，所以取数结果也会没有价值。

3、回顾历史以查看数据中的任何可能性

如果我们知道分析工具是正确的并且数据是正确的，那么我们现在可以调查数据本身。但是，在考虑产品的详细性能之前，我们先来看一下样式。

对于指标的变化–我们以前见过这种情况吗？如果是这样，则可以提供有关数据指标发生变化原因的大量见解。

有时，这种模式是由季节性引起的。有时，这是由于将新版本部署到实时生产而引起的。有时是由于天气或突发事件行为引起的。

优秀的分析人员知道如何进行参考。如果你之前已经经历过这种情况，那么你将对可能导致更改的原因有具体的假设，然后可以快速验证或反驳这些假设，以节省你的时间！

但是，假设你以前从未见过这种数据表现。现在怎么办？

4、考虑你最近进行的更改

如果分析工具和数据都正确，并且没有历史模式可以参考依据，那么该开始分析你的产品是否导致数据指标发生变化了。

你对自己的产品是否了解。团队最近迭代了什么内容呢？那是什么变化？更改是否会影响指标？

如果产品最近没有发布任何更改，那么你的产品可能不是根本原因。如果你最近确实交付了更改，那么该是时候深入研究数据以复盘来看你的产品如何导致数据变化了。

5、交叉分析数据

好的分析人员知道数据分析不仅是一门科学，而且是一门艺术。

数据的维度是否足够，权重是否重要，是否有多表数据关联性，完全取决于要解决的问题的类型和你拥有的产品的类型。

例如：我公司的网站登陆页面，用户可以在其中提交登陆并与房地产经纪人建立联系，并定位客户当前位置，来推荐房源。因为房地产是高度地理区域的行业，而营销活动更关注特定的地理区域。但如果是淘宝这样的电商平台，地区维度的权重相比没那么高，只在快递的时候需要确定地址。

有关分析的最困难的部分是掌握分析的技巧，而不仅仅是分析的科学。

通过以正确的方式多维度的分析数据，并利用科学的建模等方式，更能观察出真正推动变化的因素。

这里推荐两本书籍《深入浅出数据分析》《精益数据分析》

但是，如果你仍然看不到产品中有任何迹象表明指标发生了如此巨大的变化，该怎么办？

6、查找其他团队提供的最新更改

如果你的公司很大，并且你的产品只是公司产品矩阵中的一部分。因此，即使你没有进行任何更改，如果你的产品指标发生了变化，就可以看看其他的产品组合了。

其他团队最近迭代了什么？他们的变化会影响到你吗？

因为用户对公司的组织结构一无所知，也不知道哪些产品拥有哪些功能。他们只会使用当前的产品，并不了解这个产品其实是产品的集合。因此，他人产品的变更有可能会影响你产品的性能。比如国庆时候，腾讯新闻头像框的活动。

7、寻找业务变化

要记住的另一个原则是，产品迭代并不是产品指标变化的唯一可能性。即使产品没有任何变化，任何形式的业务变化都可能对指标产生影响。

例如，公司是否实施了新的营销策略，或者消息传递方式与以前的设置不同？企业是否实施了新的定价模型或新的销售策略？

企业是否改变了进行客户支持或运营的方式？这些因素中的任何一个都可能对你的产品指标产生影响，因为业务变化将最终改变用户的行为。

但如果说业务也没有改变。接下来你应该看什么？

8、寻找用户行为的变化

如果已排除了产品迭代可能性，也排除了其他关联产品迭代的可能性。还得知公司没有任何业务上的变化，那现在该考虑外力了。

同样，从你拥有最大控制权的地方开始。从你的最终用户和客户开始。与他们进行定性的用户研究，以查看行为是否发生了变化。

他们现在有不同的需求吗？痛点或行为是否有所改变？

我相信7日留存的用户和30日留存的用户，需求肯定不太一样了，好好打电话做下调研吧。

9、进行竞品分析

如果客户的行为也没有改变，那么就该考虑你的竞争对手了。

对行业进行竞争分析。竞争对手刚加入吗？竞争对手刚离开吗？市场的定价有没什么变化吗？

10、寻找行业变化或自然变化

到这里，你调研后发现，用户需求没有发生太大变化，而你的竞争对手也都按部就班并未采取任何有意义的不同措施。

那这个时候可以扩大视野，考虑一下整体经济。是经济衰退还是经济强劲？政治或法规最终改变了格局吗？

例如一场贸易战。贸易战会严重影响受影响的部门。举个极端例子来说，疫情的突发原因，就会影响了整个餐饮、旅游等众多行业。

如果不是政治，法规或经济学，那么最后要考虑的因素就是自然。

是否发生了自然灾害或干旱结束等突然的恩赐？这些都会改变客户的行为，从而最终影响你的指标。

碰到面试如果你是在面试时候被面试问到这类问题，比如我让你诊断为什么我们电商平台的购物车内商品成交率下降了15％。

如果你向面试官讲了这套框架，她可能会说：“专注于数据分析，无需进行竞争对手研究或客户研究。”

你再推断出可能应该关注季节性，同类群组，价格变化等。

同样，如果面试官更关心竞品分析，那么你再告诉她跳过框架的其他部分，仅关注竞争对手的行为。

因此，通过这个框架清单研究分析框架中的每个步骤，就没有太大问题。面试不会让你每个情况都具体分析的，尤其面试时间这么短！

最后

这份分析框架清单，不是每个方面都一定需要做到，只是提供了思路，让你在没有头绪的时候多一种思考可能性。

同理增长七问也是一样：

1. 老用户还能不能更高频?
   

2. 现在的产品不变，还能被哪些新用户买账?
   

3. 如果我们想要的新用户不买账，我们要做什么变化?
   

4. 投放渠道还有多少毛利空间可以挖掘?算数，只要是大于 1，就疯狂投放，大于 3 就可 以比较激进的投放。
   

5. 还能进入哪些新垂直领域或地域?
   

6. 还有没有收购或产业整合的机会?
   

7. 除上述之外还有哪些新产品可以借鉴?
   

要记住的另一件事–应该行动比思考更重要：

一旦确定了数据指标变动的的根本原因（无论是积极的还是消极的），就应该立即采取措施。寻找利用积极增长的方法，或寻找纠正迅速下降的指标的方法。

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