產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報告是作為產(chǎn)品和運營人必不可少的工作，無論是周報、月報，還是新版本表現(xiàn)的分析報告，都需要在圍繞報告目標的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)進行整理、分析并提煉要點，最后形成一份有指導(dǎo)意義、易讀且美觀的數(shù)據(jù)報告。那么，產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報告該如何撰寫呢?不會寫產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報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產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報告。

如何從0開始撰寫一份產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報告?

一、明確報告定位

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

如果報告是面向公司領(lǐng)導(dǎo)層的，例如：公司業(yè)務(wù)線的例行匯報，或是向產(chǎn)品線leader匯報新產(chǎn)品或新版本的表現(xiàn);這時候報告要突出的就是關(guān)鍵指標有沒有達到預(yù)期，各個關(guān)鍵指標為什么是這個表現(xiàn)，需要通過拆解成細化的指標來簡要說清楚問題出在哪里，或是優(yōu)秀表現(xiàn)的原因是什么，最后總結(jié)團隊下一步的改進計劃。

如果是面向團隊的業(yè)務(wù)同事的，那報告的側(cè)重點就在于挖掘問題點，并提出改進方案或建議，要起到的是用數(shù)據(jù)驅(qū)(che)動(pi)團隊的作用。

如果是對外公開的報告，則一般側(cè)重的是結(jié)果和趨勢，而不是過程。這一類就是咨詢機構(gòu)們公開發(fā)布的那些報告的范式了。

二、拆解核心指標，建立數(shù)據(jù)模型

明確了報告的定位之后，那么就可以結(jié)合報告定位和產(chǎn)品目標、活動運營目標等指標，對核心指標進行拆解，形成報告的數(shù)據(jù)模型。

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

需要指出的是：報告的核心指標和拆解是動態(tài)的，在產(chǎn)品的不同階段，數(shù)據(jù)模型也需要進行調(diào)整。

例如：一個產(chǎn)品中前期階段關(guān)注的可能是用戶規(guī)模，到達一定用戶規(guī)模之后，就需要開始重點關(guān)注用戶價值了，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)的來源比較多，需要根據(jù)不同指標的需要，選取穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)來源。

常見的數(shù)據(jù)來源包括：

公司自有數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng);

第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺，例如：友盟、百度等;

第三方業(yè)務(wù)平臺，例如：廣告聯(lián)盟等;

公開的數(shù)據(jù)源。

其中有很多數(shù)據(jù)是有多個來源的，例如：用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一般公司自行統(tǒng)計和第三方平臺都有，而對外合作的數(shù)據(jù)則是自行統(tǒng)計和第三方業(yè)務(wù)平臺都有。

對于和錢有關(guān)的數(shù)據(jù)，例如：訂單數(shù)、金額明細等，一般來說必須要有嚴格的對賬系統(tǒng)來核對和平賬。

但對于用戶數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異，一般需要對統(tǒng)計口徑和統(tǒng)計方案進行分析，如果是統(tǒng)計手段層面造成的差異則可以忽略。

這里需要注意的是，如果一個數(shù)據(jù)來源出現(xiàn)大幅異常波動，往往可以借助另一個數(shù)據(jù)來源進行對比分析，如果兩邊是同方向、同幅度的波動，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)計源頭出了問題。

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)計異常的數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理等等，這里就不展開了。

3. 分析數(shù)據(jù)：重要的是思維

對于數(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題，再提出假說然后依據(jù)假說去排查，而不是在海量數(shù)據(jù)中無目的查找問題。

分析的步驟，我認為個家的總結(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》一文詳細了解。

4. 分析數(shù)據(jù)的方法

拆解法：

對一個大問題拆分為更小粒度的指標，如果沒有發(fā)現(xiàn)問題則繼續(xù)往下拆解，直到發(fā)現(xiàn)問題所在為止，從而尋找到對應(yīng)的解決方案。

BCG矩陣：

根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景，選取兩個坐標作為坐標軸，從而把業(yè)務(wù)或用戶劃分為不同的類型進行分析。

同比分析法：

將各個業(yè)務(wù)相同類型的數(shù)據(jù)放在一起比較。

用戶分析：

用戶分析包括了使用廣度、使用深度、使用粘性等指標，這些指標一般是若干用戶指標的組合，例如：使用廣度就包含了總用戶數(shù)和MAU等，使用深度就包含了使用時常、停留時間等。

分析數(shù)據(jù)的方法有很多種，需要根據(jù)報告定位和目標的需要適當選取。

以上三步曲，簡簡單單讓你明確如何撰寫產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報告，身為產(chǎn)品經(jīng)理的你，剛?cè)腴T不會寫，沒關(guān)系，按照這三步走，一份完美的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析報告就會出爐，有了這些，還愁什么?

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