4个重要作用产品经理数据分析能力有什么作用 _数据

编辑导读：数据分析是每个产品经理入门必备的重要技能，它可以帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。具体包括哪些方面？本文作者从4个方面展开了梳理总结，与大家分享。

数据分析，是每个产品经理，尤其C端产品都应该具备的基础能力。
上一个功能，迭代一个版本，做一次重构，每个产品经理都在做的事，都离不开价值验证。
功能是不是带来更好的数据结果？为什么数据出现下滑？下滑的根本原因是什么？还受了其他哪些因素的影响？如何制定相应策略来提升？
这些都需要通过数据分析才能解决。
数据分析是区分一个普通产品经理和高级产品经理的分水岭，也是【做】和【怎么做、为什么这么做】的核心依据。
01 找问题数据分析最常用的一个场景，就是找问题。
交易类的app，是非常适合做数据分析练手的，因为交易类app涉及到的场景相对较多，链路相对复杂，而且涉及支付等重要用户行为。没有中间环节的数据支持，你无法准确知道用户群体在app内的行为和心理。
假如我们当前遇到一个问题：“某个频道的交易额骤减！”
找问题，首先要确定关键指标，即哪些指标决定着交易额。

首先是流入频道的UV从频道落地页—商品详情页的转化率从浏览—下单的转化率从下单—支付的转化率优惠券等虚拟资产的使用率这里的关键指标，就是指能够精准解释交易额骤减的指标。而往往我们所说的北极星指标，则是衡量项目的核心结果指标，有所差异。
制定关键指标，就是通过业务链路漏斗找出上游环节的核心指标。这些指标每个的变化都会严重影响最终的北极星。
02 数据拆解以进入频道的UV为例，我们要看UV有没有出现大幅的变化，假如UV出现了大幅的下降。
那么我们就要梳理出进入该频道的所有流量来源。
比如通过公众号进入，通过app我的进入、app频道金刚区进入、app消息通知进入、通过小程序进入、通过优惠券进入等。
那么这么多渠道，到底是哪个渠道才是问题所在？毫无疑问，我们需要对每个渠道的流量来源进行历史比较，找出真正下滑幅度最大的那个渠道，当然这里可以优先排查占比较大的渠道，因为哪怕占比小的渠道，其实下滑很多也很难影响大盘。
数据的拆解，本质上就是对数据链路的追溯，通过一层层的数据依赖关系，找出最源头的问题，并能够指导大家如何解决问题。
03 维度数据维度，是数据分析中非常重要的一部分。
缺乏了维度的数据分析，就像缺乏场景谈需求一样没有意义。
数据维度，简而言之就是通过不同的角度，去看数据背后的意义。