看數(shù)據(jù)是產(chǎn)品經(jīng)理的一項(xiàng)日常工作，簡單的數(shù)據(jù)分析也是檢驗(yàn)一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理是否合格的必備技能之一。為什么這么說，產(chǎn)品經(jīng)理在公司內(nèi)部起到的是承上啟下的轉(zhuǎn)換器作用，一方面要充分的理解公司的產(chǎn)品方向、市場運(yùn)營、商業(yè)邏輯拆解下來的關(guān)鍵指標(biāo)和相關(guān)衍生指標(biāo)，這樣才能知道要做什么，怎么去做，做錯(cuò)的幾率少。另一方面要盡可能的占據(jù)信息制高點(diǎn)才能避免淪為被動的需求執(zhí)行者，說服老板、調(diào)動其他部門同事聽你的，走上真正的CXO學(xué)前班。

知道要看數(shù)據(jù)之后面臨的是不知道看什么數(shù)據(jù)，沒有想看的數(shù)據(jù)

看什么數(shù)據(jù)

從一個(gè)產(chǎn)品的正向迭代過程和模仿用戶從知道到最后忠粉／黑粉的過程還原了一份粗略的8個(gè)維度一級數(shù)據(jù)指標(biāo)圖，根據(jù)當(dāng)前下階段產(chǎn)品所處階段、目標(biāo)進(jìn)行圈選出要看的數(shù)據(jù)指標(biāo)，和制定下一個(gè)階段的的目標(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)所在。

產(chǎn)品數(shù)據(jù)目標(biāo)圖

這也可以作為公司較長周期的戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃，然后進(jìn)行二級數(shù)據(jù)指標(biāo)的拆分，例如：流量的來源，主要停留的頁面，訪問時(shí)長，訪問頻次等等。這樣作為產(chǎn)品經(jīng)理就可以有理有據(jù)的進(jìn)行產(chǎn)品迭代的規(guī)劃，獲取老板，協(xié)同部門同事的信任

沒有想看的數(shù)據(jù)

一般分為兩種情況：根本沒有統(tǒng)計(jì)；需要挖掘分析。

出現(xiàn)這種情況的原因無外乎技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集成本過高，產(chǎn)品的人不懂技術(shù)，技術(shù)的人不熟悉產(chǎn)品童鞋的具體需求，每加一種采集代碼可能都要跟技術(shù)磕半天，最后的結(jié)果往往就是反復(fù)的溝通成本極高，到產(chǎn)品上線了代碼依然沒有部署好，或者部署好了發(fā)現(xiàn)采集錯(cuò)了。

后者的情況容易人工去彌補(bǔ)，舉個(gè)例子電商類產(chǎn)品中的某類商品的訂單轉(zhuǎn)化率，就可以用商品類目的流量/訂單數(shù)這樣簡單算出來。最最痛苦的是前者你想人工去算都沒辦法算。

這里要安利一下Growing IO，無需埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集，隨時(shí)根據(jù)所需在可視化操作的界面進(jìn)行圈點(diǎn)統(tǒng)計(jì)采集。簡單的說就是它把傳統(tǒng)的代碼數(shù)據(jù)埋點(diǎn)采集后置到可視化界面人工操作（類似將90年的電腦代碼操作界面進(jìn)行可視化）

Growing IO操作管理界面

而在此之前接觸到的數(shù)據(jù)采集方式只有兩種：

1.公司內(nèi)部技術(shù)自己代碼部署，不依賴任何第三方

2.采用代碼埋點(diǎn)部署的第三方

Growing IO無需埋點(diǎn)采集的原理：在網(wǎng)站內(nèi)接入他們的SDK后將會全站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，需要看某個(gè)業(yè)務(wù)線，關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化可以后臺提供的可視化操作界面進(jìn)行人工事件圈點(diǎn)（相當(dāng)于以前的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)），然后組合為漏斗，最后就能得到自己想要看的數(shù)據(jù)結(jié)果

在使用Growing IO的人工事件圈點(diǎn)數(shù)據(jù)采集之前做的是主要產(chǎn)品結(jié)構(gòu)流程的梳理：

1.將同一類型的進(jìn)行標(biāo)注圈選

2.將同一種事件的進(jìn)行標(biāo)注圈選

3.標(biāo)注要區(qū)分的用戶三種身份狀態(tài)

同類型頁面標(biāo)注圈選的意義在于數(shù)據(jù)采集的時(shí)候，Growing IO支持同目錄下屬頁面采用打＊號的方式進(jìn)行統(tǒng)一歸類采集，例如：詳細(xì)頁A可能有上千個(gè)，但在數(shù)據(jù)采集的時(shí)候只需要定義一次統(tǒng)一采集就好

主要產(chǎn)品結(jié)構(gòu)流程圖

這樣就能夠清晰的將用戶在產(chǎn)品內(nèi)的使用流程拆分為一個(gè)四步的漏斗：首頁>欄目頁>詳細(xì)頁>購買>使用

同時(shí)細(xì)節(jié)的同屬性共用頁面，需要關(guān)注的用戶關(guān)鍵行為：直接支付／二次支付；直接使用／二次使用進(jìn)行單獨(dú)標(biāo)注

使用Growing IO的圈點(diǎn)（埋點(diǎn)），將每個(gè)頁面／節(jié)點(diǎn)定義為數(shù)據(jù)采集的觸發(fā)事件，得出某個(gè)業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)漏斗。這里需要注意的是，同類型的多個(gè)頁面需要合并采集，單個(gè)頁面多種狀態(tài)帶參數(shù)的頁面需要將參數(shù)刪除后定義采集，非頁面采集使用圈點(diǎn)某個(gè)區(qū)域／控件進(jìn)行采集

數(shù)據(jù)漏斗圖

最后再根據(jù)自己想要看到的數(shù)據(jù)指標(biāo)類型組合產(chǎn)品結(jié)構(gòu)流程種的維度得出二級組合數(shù)據(jù)指標(biāo)，輔助去進(jìn)行數(shù)據(jù)漏斗的建立

二級組合數(shù)據(jù)指標(biāo)

而二級組合數(shù)據(jù)指標(biāo)也可進(jìn)行在此組合，例如：欄目A中二次才去支付的訂單（2i），由此數(shù)據(jù)模型也可以得出用戶的支付行為習(xí)慣是立刻還是延時(shí)支付，如果都是延時(shí)那么對應(yīng)的二次延時(shí)支付的入口功能就需要在下一個(gè)產(chǎn)品迭代中進(jìn)行加強(qiáng)優(yōu)化