產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告如何撰寫(xiě)

產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告是作為產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)人必不可少的工作，無(wú)論是周報(bào)、月報(bào)，還是新版本表現(xiàn)的分析報(bào)告，都需要在圍繞報(bào)告目標(biāo)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析并提煉要點(diǎn)，最后形成一份有指導(dǎo)意義、易讀且美觀的數(shù)據(jù)報(bào)告。那么，產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告該如何撰寫(xiě)呢?不會(huì)寫(xiě)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告的那就不是一名合格的產(chǎn)品經(jīng)理，下面由IT培訓(xùn)網(wǎng)給大家剖析如何撰寫(xiě)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

如何從0開(kāi)始撰寫(xiě)一份產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告?

一、明確報(bào)告定位

報(bào)告就是向某一人群進(jìn)行匯報(bào)，那么首先就要明確報(bào)告的對(duì)象，從報(bào)告對(duì)象的角度組織內(nèi)容、結(jié)構(gòu)，以及報(bào)告里各個(gè)模塊的側(cè)重點(diǎn)。

如果報(bào)告是面向公司領(lǐng)導(dǎo)層的，例如：公司業(yè)務(wù)線的例行匯報(bào)，或是向產(chǎn)品線leader匯報(bào)新產(chǎn)品或新版本的表現(xiàn);這時(shí)候報(bào)告要突出的就是關(guān)鍵指標(biāo)有沒(méi)有達(dá)到預(yù)期，各個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)為什么是這個(gè)表現(xiàn)，需要通過(guò)拆解成細(xì)化的指標(biāo)來(lái)簡(jiǎn)要說(shuō)清楚問(wèn)題出在哪里，或是優(yōu)秀表現(xiàn)的原因是什么，最后總結(jié)團(tuán)隊(duì)下一步的改進(jìn)計(jì)劃。

如果是面向團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)同事的，那報(bào)告的側(cè)重點(diǎn)就在于挖掘問(wèn)題點(diǎn)，并提出改進(jìn)方案或建議，要起到的是用數(shù)據(jù)驅(qū)(che)動(dòng)(pi)團(tuán)隊(duì)的作用。

如果是對(duì)外公開(kāi)的報(bào)告，則一般側(cè)重的是結(jié)果和趨勢(shì)，而不是過(guò)程。這一類(lèi)就是咨詢(xún)機(jī)構(gòu)們公開(kāi)發(fā)布的那些報(bào)告的范式了。

二、拆解核心指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)模型

明確了報(bào)告的定位之后，那么就可以結(jié)合報(bào)告定位和產(chǎn)品目標(biāo)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)等指標(biāo)，對(duì)核心指標(biāo)進(jìn)行拆解，形成報(bào)告的數(shù)據(jù)模型。

例如：如果是電商類(lèi)產(chǎn)品，并向領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)，那么可能核心指標(biāo)就是GMV，GMV是用戶(hù)數(shù)乘以客單價(jià)，那么我們一步步進(jìn)行拆解就如下圖所示：

需要指出的是：報(bào)告的核心指標(biāo)和拆解是動(dòng)態(tài)的，在產(chǎn)品的不同階段，數(shù)據(jù)模型也需要進(jìn)行調(diào)整。

例如：一個(gè)產(chǎn)品中前期階段關(guān)注的可能是用戶(hù)規(guī)模，到達(dá)一定用戶(hù)規(guī)模之后，就需要開(kāi)始重點(diǎn)關(guān)注用戶(hù)價(jià)值了，而數(shù)據(jù)模型也就需要隨之調(diào)整。

三、數(shù)據(jù)的整理和分析

1. 數(shù)據(jù)的獲取

數(shù)據(jù)的來(lái)源比較多，需要根據(jù)不同指標(biāo)的需要，選取穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)來(lái)源包括：

公司自有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng);

第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)，例如：友盟、百度等;

第三方業(yè)務(wù)平臺(tái)，例如：廣告聯(lián)盟等;

公開(kāi)的數(shù)據(jù)源。

其中有很多數(shù)據(jù)是有多個(gè)來(lái)源的，例如：用戶(hù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一般公司自行統(tǒng)計(jì)和第三方平臺(tái)都有，而對(duì)外合作的數(shù)據(jù)則是自行統(tǒng)計(jì)和第三方業(yè)務(wù)平臺(tái)都有。

對(duì)于和錢(qián)有關(guān)的數(shù)據(jù)，例如：訂單數(shù)、金額明細(xì)等，一般來(lái)說(shuō)必須要有嚴(yán)格的對(duì)賬系統(tǒng)來(lái)核對(duì)和平賬。

但對(duì)于用戶(hù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異，一般需要對(duì)統(tǒng)計(jì)口徑和統(tǒng)計(jì)方案進(jìn)行分析，如果是統(tǒng)計(jì)手段層面造成的差異則可以忽略。

這里需要注意的是，如果一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源出現(xiàn)大幅異常波動(dòng)，往往可以借助另一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行對(duì)比分析，如果兩邊是同方向、同幅度的波動(dòng)，則要從業(yè)務(wù)角度去分析，如果兩邊差異很大，則很可能是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)源頭出了問(wèn)題。

2. 數(shù)據(jù)的整理、清洗

數(shù)據(jù)的整理和清洗主要是排除臟數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)異常的數(shù)據(jù)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理等等，這里就不展開(kāi)了。

3. 分析數(shù)據(jù)：重要的是思維

對(duì)于數(shù)據(jù)分析，思維比工具和手段重要，首先要明確想找到什么問(wèn)題，再提出假說(shuō)然后依據(jù)假說(shuō)去排查，而不是在海量數(shù)據(jù)中無(wú)目的查找問(wèn)題。

分析的步驟，我認(rèn)為個(gè)家的總結(jié)已經(jīng)非常到位，這里羅列如下，有興趣的可以讀下《數(shù)據(jù)分析能力的核心是思維》一文詳細(xì)了解。

4. 分析數(shù)據(jù)的方法

拆解法：

對(duì)一個(gè)大問(wèn)題拆分為更小粒度的指標(biāo)，如果沒(méi)有發(fā)現(xiàn)問(wèn)題則繼續(xù)往下拆解，直到發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在為止，從而尋找到對(duì)應(yīng)的解決方案。

BCG矩陣：

根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選取兩個(gè)坐標(biāo)作為坐標(biāo)軸，從而把業(yè)務(wù)或用戶(hù)劃分為不同的類(lèi)型進(jìn)行分析。

同比分析法：

將各個(gè)業(yè)務(wù)相同類(lèi)型的數(shù)據(jù)放在一起比較。

用戶(hù)分析：

用戶(hù)分析包括了使用廣度、使用深度、使用粘性等指標(biāo)，這些指標(biāo)一般是若干用戶(hù)指標(biāo)的組合，例如：使用廣度就包含了總用戶(hù)數(shù)和MAU等，使用深度就包含了使用時(shí)常、停留時(shí)間等。

分析數(shù)據(jù)的方法有很多種，需要根據(jù)報(bào)告定位和目標(biāo)的需要適當(dāng)選取。

以上三步曲，簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單讓你明確如何撰寫(xiě)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告，身為產(chǎn)品經(jīng)理的你，剛?cè)腴T(mén)不會(huì)寫(xiě)，沒(méi)關(guān)系，按照這三步走，一份完美的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報(bào)告就會(huì)出爐，有了這些，還愁什么?

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