移动产品经理如何分析和挖掘数据

发布者： 91运营 2014-06-11 10:04 产品经理移动

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数据是一个产品每天都要盯着的东西，虽说数字也会撒谎，但是在产品设计中数据，常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。

1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据？

在做数据分析之前，对移动产品人员来说，首先要了解在移动互联网领域，我们需要关注那些数据呢？
讨论发现，不同的产品关注的数据数据分为：基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。

基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户
社交：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、月、次月、3月）
电商：淘宝指数、网站流量、内容转换率
地图导航类：用户每日打开次数、地域分布
内容类：内容转化率（内容下载量/内容浏览量）、留存量
工具类：功能点击量、应用商城排名
其他：竞品数据（下载、激活等）

2. 如何对相关数据进行分析？

在进行数据发掘之前首先可以对产品做相应的数据建模，然后经过上线跟踪、分析，对比原来的模型，是否有遵循原来的模型。如果是模型不合理，则需要对数据模型进行矫正。

如果出入较大则需要对数据进行分析，或者根据分析出来的数据在产品上做内部测试或者灰度测试然后对比，如果原来的模型问题不大，再挖细节，分析其他数据找原因，结合数据模型，如果有问题了以后，针对问题追踪数据，进行分析。

一、对于启动，留存这些数据。主要是看异常，发现异常以后再去找寻原因和问题
二、平时某个很正常的数据突然变化，我们也会追踪，
三、在线用户，进行每日跟踪，是否呈曲线自然生长，或者出现异常。
四、活跃用户，对用户的使用频次以及有效行为进行跟踪及分析。
数据分析主要通过数据工具进行分析。数据分析主要为两种：
一、第三方数据分析工具。如友盟，可以快速的接入，节省成本，比较适合创业型公司及刚上线产品，但是无法对关键数据在突发异样时进行跟踪。
二、自己开发数据分析工具，可以对每个数据进行实时跟踪，并且快速做出产品的调整，需要足够的开发人员及成本，比较适合大型公司或者成熟型产品。

3.需要对那些关键指标进行挖掘？挖掘后有何意义？

在对关键指标进行发掘，不同的产品，有着不同的关键指标。比如在内容型应用中，周留存影响关于用户对功能的使用，月留存，关系用户对内容关注，次月留存，关系用户的体系。
社交：主要关注用户分布、用户留存、活跃用户、功能使用频次以及有效行为等社交行为数据分析，通过数据分析及发掘来了解用户的社交特征，最总了解用户到的社交属性优化产品的社交传播。
电商：主要淘宝指数、网站流量、收藏、购买等数据，了解用户的电商消费特征。
地图导航等工具类应用:了解功能的使用时间、区域、地段等数据，从而了解相关对相关产品的功能使用，以及路况信息。
内容类：关注内容转化率（内容下载量/内容浏览量），实时了解用户对内容偏好、关注，了解用户对生活文化特征，透析用户的社会文化属性。