产品经理数据分析的渠道
产品经理数据分析 七种方法
产品经理数据分析七种方法数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门，我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势，也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。
下面就给大家详细拆解七种常见的数据分析，让我们的数据分析少走弯路。
一、象限分析法象限一：高点击高转化，点击高代表营销创意打动了受众，转化高代表被打动的受众是产品的目标用户；象限二：高转化低点击，同样的，高点击代表被打动的受众是产品的目标用户，但低点击代表的是营销创意没有打动用户；象限三：低点击低转化，这个象限是最糟糕的营销活动了，投放广告点击少，点击用户转化低，创意无效，用户不精准；象限四：高点击低转化，这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿，但就要给渠道扣绩效了。
这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑。
1. 象限分析法的作用（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。
例如案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如提升象限二的投放创意，象限四的投放渠道。
二、公式拆解法1. 什么是公式拆解分析法所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。
看这张图，以日销售额为例做了一次公式拆解分析，这次拆解一共包括了5层，最后一层是对推广效果的衡量。
第一层：找到日销售额的影响因素：日销售额=各商品的销售额之和，也可以拆解为各渠道的销售额之和、各销售人员的销售业绩之和。
公式拆解分析法的第一步是需要确定要分析的指标，然后找到这个指标的直接影响因素。
第二层：找到各商品销售额的影响因素：各商品销售额=销售数量*单价。
第二层拆解需要找到影响目标指标的影响因素，例如各商品销售额的影响因素是商品的销量和单价，这里是简单举例算法，在实际分析中，还需要计算优惠政策等因素。
产品经理需求调研的步骤与流程
产品经理需求调研的步骤与流程产品经理的成功与否往往取决于对用户需求的准确理解。
为了确保产品能够满足用户的期望和需求，产品经理需要进行需求调研。
需求调研是一个系统性的过程，旨在收集、分析和理解用户对产品的需求和期望。
在本文中，我将介绍产品经理需求调研的步骤与流程，帮助产品经理更好地了解该过程和关键注意事项。
1.明确研究目标和问题：在进行需求调研之前，产品经理需要明确研究的目标和问题。
这可以帮助产品经理聚焦调研的重点，并确保调研收集的信息能够解决核心问题。
2.确定调研方法和工具：需求调研可以通过多种方法和工具进行，包括面对面访谈、问卷调查、焦点小组讨论等。
产品经理需要根据不同的项目和需求，选择最适合的调研方法和工具。
3.制定调研计划：在开始调研之前，产品经理应制定详细的调研计划，包括调研的时间安排、参与者的选择、调研内容的准备等。
制定调研计划可以帮助产品经理更好地掌控整个调研过程。
4.收集数据：根据制定的调研计划，产品经理开始进行实际的调研工作，收集用户需求的相关数据。
这可以通过面对面访谈、问卷调查等方式进行。
产品经理需要确保收集到的数据准确、全面且具有代表性。
5.分析数据：在收集到数据后，产品经理需要对数据进行分析，找出其中的关键信息和模式。
分析数据可以帮助产品经理理解用户需求的真正痛点和关键需求，为后续的产品设计和优化提供依据。
6.整理调研结果：基于对数据的分析，产品经理需要整理调研结果，形成可视化的报告或文档。
这可以帮助产品经理向团队和相关利益相关者传达调研结果，并提出相应的建议和改进建议。
7.反馈和迭代：在整理调研结果后，产品经理需要将结果反馈给团队和相关利益相关者，并根据反馈进行迭代和优化。
这可以确保产品经理的调研工作得到充分的重视和支持，并在后续的产品设计和开发中得到应用。
以上是产品经理需求调研的基本步骤和流程。
在进行需求调研时，产品经理需要注意以下几点：1.目标用户的选择。
产品经理应根据产品的定位和目标市场，选择合适的目标用户进行调研，以确保收集到的数据对产品的设计和优化有实际的指导意义。
产品经理必会的五大数据分析模型
▌推荐理由：在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。
提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。
一、数据分析模型要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。
是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
数据分析方法论的作用：∙理顺分析思路，确保数据分析结构体系化∙把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系∙为后续数据分析的开展指引方向∙确保分析结果的有效性和正确性二、五大数据分析模型1.PEST分析模型政治环境：包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。
不同的政治环境对行业发展有不同的影响。
关键指标政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。
经济环境：宏观和微观两个方面。
宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。
微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。
关键指标GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。
社会环境：包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。
文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。
关键指标人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
产品经理常用的方法论
产品经理常用的方法论产品经理在工作中常常需要使用各种方法论来帮助其进行产品规划、设计、开发和优化。
以下是一些常用的方法论：1.市场调研和需求分析：在产品开发前，产品经理需要进行市场调研，了解竞争对手和目标用户，以及市场的需求和趋势。
通过调研和需求分析，产品经理可以了解到具体的用户需求和痛点，为产品设计提供参考。
2.用户画像和用户旅程：产品经理需要通过用户画像和用户旅程来全面了解和分析用户，理解他们的需求、偏好和行为习惯。
通过用户画像和用户旅程，产品经理可以更好地为用户设计出满足其需求的产品。
3.敏捷开发：敏捷开发是一种快速迭代的开发方法，通过将项目切割成多个小的任务和阶段，不断进行开发、测试和反馈，以最小的成本和时间来达到最佳产品效果。
产品经理可以通过敏捷开发的方式，更好地管理和规划产品的开发和优化过程。
4.用户体验设计：用户体验设计是关注用户的感受和使用体验，通过用户研究、信息架构、互动设计等方式来优化产品的界面和功能，以提高用户的满意度和使用效果。
产品经理可以通过用户体验设计来优化产品，提升用户的整体体验。
5.A/B测试：A/B测试是一种通过将用户随机分成A组和B组，让他们分别体验不同版本的产品或功能，以确定哪个版本更受用户欢迎和认可的方法。
产品经理可以通过A/B测试来验证和改进产品的各个方面，从而提升产品的质量和市场竞争力。
6.数据分析和用户反馈：产品经理需要通过数据分析来了解用户的行为和使用习惯，以及产品的使用情况和效果。
通过数据分析，产品经理可以发现用户的需求和问题，及时调整产品的策略和功能。
同时，产品经理还需要积极收集和分析用户的反馈和意见，在产品改进和优化过程中充分考虑用户的建议。
7.效果评估和迭代优化：产品经理需要不断评估产品的市场效果和用户反馈，根据评估结果调整产品的规划和优化方向。
通过持续的迭代和优化，产品经理可以不断提升产品的竞争力和用户体验。
8.整合营销推广：产品经理在产品上线后，需要进行整合营销推广，通过多个渠道和方式来推广产品，吸引更多的用户和客户。
产品经理使用表格
产品经理在工作中经常需要使用各种表格来整理和分析数据，以下是一些常用的表格：
产品需求文档（PRD）：用于详细描述产品的功能、界面、交互等需求，是产品开发的重要依据。
PRD通常包括用户需求、产品需求、功能点、业务流程图、原型设计等内容。
用户调研表：用于收集用户对产品的反馈和意见，以便了解用户需求和优化产品。
用户调研表通常包括用户基本信息、产品使用情况、满意度调查等内容。
产品原型设计图：用于展示产品的界面设计和交互设计，是产品开发的重要依据。
原型设计图通常包括界面布局、按钮、图标、文字、颜色等内容。
产品测试用例：用于详细描述产品的测试方法和测试步骤，以确保产品的质量和稳定性。
测试用例通常包括测试环境、测试数据、测试步骤、预期结果等内容。
产品运营数据分析表：用于分析产品的运营数据，以便了解产品的表现和优化方向。
运营数据分析表通常包括用户活跃度、留存率、转化率、收入情况等内容。
产品改进计划表：用于记录产品的改进计划和实施进展，以便持续优化产品。
改进计划表通常包括改进内容、实施时间、负责人等内容。
除了以上表格，产品经理还可以根据实际需要设计其他表格来满足工作需求。
在制作表格时，需要注意表格的格式、数据来源和数据准确性等方面，以确保表格的有效性和可靠性。
数据产品经理必懂的基本知识
数据产品经理必懂的基本知识做数据产品首先要有数据，数据来源有两个：l.从别人得拿：质量好得一般要花钱，免费的一般会有使用限制。
，数据质量也可能存在问题，乱码、缺字段等。
2.自己抓：自己的系统可以埋点，别人的数据看看能不能通过爬虫抓取（爬虫帮你圆大数据的梦），也有很多基于爬虫的数据分析产品，用户分析、舆情分析、物价分析、量化投资等。
数据获取和清洗环节PM的工作：1.针对业务需求进行解读转化成不同的数据需求，PM首先要确定这些数据如何获取，确定最终的方案。
2.特别注意数据质量和数据稳定性。
上游数据质量差的话，下游的每个环节都要浪费很多时间来处理。
数据质量可以靠校验、对比，数据稳定性可以靠监控。
3.评估数据的成本和收益。
数据是有成本的，量越大，质量越高，成本越高。
所以，要合理的设计数据获取的策略：数据转换数据转换环节高端的说法是ETL，即拿到基础数据后，根据不同的业务需求再做数据清洗，然后将数据导入各个数据转换或计算模型，并对下游应用提供数据服务。
模型不一定是用户画像、推荐较复杂的模型，也可以是基础的筛选、排序、匹配、简单的逻辑计算。
为了让应用层拿到更高质量的数据，减少应用层的计算，这一层做大量的计算模块或做服务分层，分为基础数据服务层、业务强、弱相关层。
数据转换环节，PM需要和架构师深入沟通（或者工程师），PM的职责包括：1.需要了解数据存储、计算的知识MySQL、Hadoop、HBase、Spark、Redis、Kafka...很多很多，不需要都深入了解，但至少了解他们的功能、特点、差别，能更好的沟通，参与方案设计。
2.全局设计能力PM了解业务，工程师了解技术，两者协作，完成数据处理流程的设计或优化。
数据应用各个公司的数据应用层就丰富多彩千差万别了，有流量分析、广告分析、用户分析、销量分析、财务分析、传播分析、ERP...。
本环节PM应该：深度理解业务用户画像、反作弊、广告投放策略、推荐、NLP这些，是和业务紧密关联的，比如广告、打车两个领域，都有反作弊。
四大数据分析方法
产品经理简称PM，是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。
产品经理是很难定义的一个角色，如果非要一句话定义，那么产品经理是为终端用户服务，负责产品整个生命周期的人。
产品经理需要考虑目标用户特征、竞争产品、产品是否符合公司的业务模式等等诸多因素。
近年来互联网产品经理火热，一起看下为大家精选的互联网产品经理学习文章。
以前产品的好坏主要凭感觉，随着移动互联网的发展，可获取用户的各种行为数据，通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜好，从而用数据驱动产品迭代。
数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏的数据背后信息提炼和总结出来，发现其中有价值的内容。
由于这个过程中，数据是客观的，人是主管的。
同样的数据不同的人解读出来的结论可能是不一样的，甚至是完全相反的，但结论本身没有对错，所以从客观的数据到主观的人，需要有一些科学的分析方法作为桥梁，帮助数据的信息更好、更全面、更快的传递。
那常用的数据分析方法有哪些呢？1趋势分析当数据很多，而我们又想从数据中更快、更便捷来发现数据信息的时候，这个时候需要借助图形的力量，所谓图形的力量，就是借助EXCEl或者其他画图工具把他画出来。
下图是某个7月份每天的访问数据，你能从数据中得出啥有用的信息么？如果把它用图形画出来，就能发现一些问题。
1、从7月初到7月末，整体的访问人数是呈上升的趋势。
2、每周每两天数据都会低下去，也就是说数据有明显的周期性，工作日的表现会比周末好一些。
3、7月29日当天出现了一个波峰，有可能当天正在搞活动，所以当天数据是上去的。
这就是趋势分析，趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪，比如：点击率、GMV、活跃用户数。
一般做成简单的数据趋势图，但光制作成数据趋势图还不算分析，必须像上面一样，数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，无论是内部原因还是外部原因。
趋势分析最好的产出是比值。
产品经理必会的五大数据分析模型
产品经理必会的五大数据分析模型
一、流量分析模型
流量分析模型是一种用于帮助产品经理更好地理解客户和流量的方法。
它允许产品经理深入了解客户行为，更有效地了解用户，以及实现更好的
产品形态。
流量分析模型可以帮助产品经理全面了解客户的行为，从而选
择有效地营销策略。
此外，产品经理还利用流量分析模型开发新产品，更
有针对性地满足客户需求，并提高客户满意度。
二、A/B测试模型
A/B测试模型是指在发布新产品或改进产品的时候，将新产品与现有
产品进行比较测试，以了解新产品的优势和劣势，以及满足客户需求的最
佳实现。
A/B测试通过将不同的变量（如产品价格，产品图片，产品功能，产品描述）对比实施，可以帮助产品经理了解客户更愿意购买的产品是什么，从而更有效地实现客户满意度。
三、数据挖掘模型
数据挖掘模型是一种把大量数据按照设定的模型抽取出有价值的信息
的方法，它有助于产品经理更好地预测客户行为和营销趋势，更好地理解
客户特征，找到客户群体，并开发出更完美的产品。
此外，数据挖掘模型
还可以帮助产品经理更有效地推广产品，从而增加销量和更大收益。
四、生态建模模型。
产品经理需要了解的用户研究方法 让你事半功倍的10大技巧
产品经理需要了解的用户研究方法让你事半功倍的10大技巧产品经理是一个非常关键的角色，在产品开发过程中起着至关重要的作用。
为了开发出符合用户需求的产品，产品经理需要深入了解用户，并运用合适的用户研究方法来收集用户数据和反馈。
本文将介绍产品经理需要了解的用户研究方法，旨在帮助产品经理事半功倍，提高产品的成功率。
一、用户观察法用户观察法是一种直接观察用户在日常环境中使用产品的方法。
通过观察用户的行为、动作和反应，产品经理可以更好地了解用户的实际需求和使用习惯。
在进行用户观察时，产品经理应尽量做到客观、细致、全面，避免干扰用户的行为。
二、用户访谈法用户访谈法是通过与用户进行面对面的交流，了解他们的意见、看法和需求。
在用户访谈时，产品经理应注意询问开放性的问题，避免提问过于主观或引导性，以充分理解用户的真实需求。
三、问卷调查法问卷调查法是一种定量研究方法，通过编制问卷并向用户发送，收集用户的反馈和意见。
产品经理可以根据问卷结果进行数据分析和统计，了解用户的整体需求趋势和优先级。
在设计问卷时，应尽量简洁明了，避免提问歧义或冗长。
四、焦点小组法焦点小组法是一种集体讨论的方法，通过组织用户代表参与讨论，获取多个用户的意见和观点。
产品经理可以针对产品的不同方面或特定问题，组织焦点小组，深入了解用户的需求和偏好。
在组织焦点小组时，应注意平衡不同用户的发言权，避免某些用户主导讨论。
五、原型测试法原型测试法是通过制作产品的初步版本或模型，让用户进行实际使用和评价的方法。
通过原型测试，产品经理可以及早发现和解决产品设计或功能上的问题，提高产品的用户体验和可用性。
六、A/B测试法A/B测试法是一种对比测试的方法，通过比较两个或多个不同版本的产品或功能，在真实用户中验证不同版本的效果和反馈。
产品经理可以通过A/B测试，评估不同版本之间的差异和用户反应，从而作出更好的决策。
七、眼动仪测试法眼动仪测试法是一种测量用户注意力和视觉行为的方法，通过眼动仪记录用户在使用产品过程中注视的位置和次数。
产品经理常用的数据分析指标
产品经理常用的数据分析指标一、增长指标互联网时代已从增量的指数级增长，过度到了存量的精细化运营。
增长也不仅仅是用户的增长，更关键的是业务的增长。
所以产品经理在为用户持续提供价值的同时，也要为企业创造更多的商业价值。
借助RARRA增长模型，能够很好的帮助产品团队去追踪增长情况。
1.用户留存（Retention）：为用户提供价值，让用户持续使用产品或服务。
常用的分析指标有：流失用户数、流失周期、周留存率、月留存率等。
2.用户激活（Activation）：确保用户在使用产品和服务时，可以体验或感受到价值所在。
常用的分析指标有：DAU、MAU、使用时长、使用频次等。
3.用户推荐（Referral）：让用户与他人分享和讨论产品或服务。
常用的分析指标有：分享页曝光、分享用户数、分享率、分享转化率。
4.用户变现（Revenue）：基于为用户提供价值的同时，创造商业利润。
常用的分析指标有：付费用户数、付费转化率、人均付费笔数、人均付费金额等。
5.用户获取（Acquisition）：鼓励老用户转介绍，带来新用户。
常用的分析指标有：曝光用户数、点击用户数、注册用户数等。
二、产品指标产品体验好坏，一是可以找用户调研得知，但需要消耗比极大的人力和时间成本，另外就是通过产品相关的数据指标来判断。
用户对一个产品最直接的定义就是：产品好不好用、流程复不复杂、内容好不好、能不能解决某一需求，以上都可以划分为功能和内容2大类。
产品指标直接体现了产品是否满足用户在特定场景下的需求和痛点。
1.功能：路径漏斗、使用人数、使用次数、用户评价2.内容：【UV-深度、PV-广度】消费、点赞、评价、收藏、分享三、业务指标不管是To C、还是To B产品，对业务的价值一般体现为：降本增效 & 业务增长。
流程优化和人员技能的提升都能带来效率的提升和成本的下降，最典型的例子是：机器人代替人工作业。
业务的增长可以是内部人均产能的提升，也可以是外部市场规模的扩张。
产品经理-四大触点,教你从“用户视角”构建数据分析体系
四大触点，教你从“用户视角”构建数据分析体系想要做好产品，就要从用户视野出发，看待问题、发现需求、建立场景、提出解决方案。
具体应当怎么做呢？本文将从线性四个维度展开分析，希望对你有帮助。
做增长、做产品其实和谈恋爱的其实不然是一样的，想要把一件事情做好，需需要建立一个好的客户端基础，站在用户（女朋友）的角度看待问题、发现需求、建立场景、提出解决方案，这种需求大到可以是产品的新版，小到可以演算是一个模块的点击迭代。
所以我们在增长的时候可以围绕用户的旅程出发，以App举例，当用户准备使用产品的时候，用户的旅程是从下载到启动到产品感知、用户激活、深度体验到最后的留存或负担过重，如果从层面用户的角度进行思考，我认为可以汇总为以下几个有大的方面：当用户进入到App后，很多产品都会设有开屏场景，开屏的健康的打开率为93%。
很多开屏页面过多，流程过长，跳过按钮不明显，点击人数过少、开屏图片过于“专业”让用户读不懂。
好的用户体验是开屏简洁、风格接地气、文案易理解，建筑设计这样的设计可以让流失率下降，成本降低。
开屏后，很多企业会直接要求登录环节，很多App仍停留使用用户名和密码登录，登录平均耗时20秒，用户需要输入2次，且手机验证码经常被拦截，用户的习惯已经趋于免提搞定所有，能记住的内部信息不多。
一键登录会成为未来主流有望成为的登录方式，从友盟+观察到的数据，一键认证可以将用户登录时间缩短到1秒内、转化率提高20%。
1.常用数据指标产品经理同学可以参考以下常用计算方法常见进行数据分析：2.常用分析类型及思路3.激活模型刚才介绍了用户从开屏到注册，再到产品体验，用户在经历了这些整个过程后，需要切切实实感受产品体现的价值，才可能会成为长期留存的高价值成为客户端。
这就需要用到激活派上用场时刻的内容，也就是一般而言所说的“Aha”时刻。
产品经理可以按照下方的激活分析自身产品的图表点在于哪里。
即新用户，在多产时间内，已经完成了多次的什么行为。
产品经理做市场调研和数据分析的方法
产品经理做市场调研和数据分析的方法作为产品经理，市场调研与数据分析是非常重要的工作内容，能够帮助产品经理深入了解用户需求，快速推出令用户满意的产品解决方案。
本文将介绍产品经理在市场调研与数据分析方面的方法和技巧。
市场调研确定研究领域在开始市场调研之前，首先要明确研究领域，确定研究范围和目的。
根据具体情况，可以针对整个市场、行业细分市场、特定用户群体等进行研究。
研究对象在确定具体研究范围后，考虑需要对哪些对象进行研究。
例如，对于一个新的产品，可以从潜在用户、竞品用户、行业专家等多方面进行调研。
研究方法研究方法是市场调研的核心，决定了研究的可靠性和准确性。
产品经理在确定研究方法时，需要考虑到调研目的、研究对象、可行性、成本等多种因素。
以下是常用的市场调研方法：1.问卷调查问卷调查是一种经典的市场调研方法，可以通过设计问卷，收集大量用户反馈。
在设计问卷时，需要考虑调查的范围、选项设计、问题顺序等问题。
问卷调查可以通过在线调查平台，邮件、电话等方式进行。
2.定量分析定量分析是通过统计手段分析大规模数据的方法。
可以通过网络爬虫等方式，收集大量的用户数据和竞品数据，并进行数据挖掘、统计分析，得出有用的结论。
与问卷调查相比，定量分析能够收集到更多和数据相关的信息。
3.深度访谈深度访谈是一种针对特定用户群体进行的详细访谈方法，常用于产品测试和用户研究。
在深度访谈中，研究者可以与用户进行深入交流，并了解到用户的真实需求和反馈，对于后续产品优化具有重要意义。
4.用户体验测试对于已经上线的产品，可以通过用户体验测试的方法，了解用户在使用产品过程中的体验和反馈，为产品优化提供指导。
可以通过在线调查、用户讨论会等方式进行。
研究结果经过市场调研，产品经理可以得到大量的数据和信息，需要通过科学有效的方法进行分析和处理。
最终目的是为了在用户需求、市场趋势等方面得到有价值的结论和信息，为后续产品设计和推广提供指导。
数据分析确定分析目的在进行数据分析之前，需要明确分析目的和分析范围，例如分析用户行为、竞品排名、市场趋势等。
产品经理常用工具清单
产品经理常用工具清单产品经理在工作中经常使用各种工具来辅助他们进行需求分析、项目管理、原型设计、用户研究等工作。
本文将为大家介绍一些产品经理常用的工具清单。
1. 产品需求管理工具：产品需求管理是产品经理工作中的重要一环，产品经理需要通过需求管理工具来收集、整理和跟踪产品需求。
常用的产品需求管理工具有JIRA、Trello、Axure等。
这些工具可以帮助产品经理清晰地记录需求内容、优先级、状态等信息，便于团队协作和沟通。
2. 项目管理工具：产品经理通常需要参与项目的规划和管理，项目管理工具可以帮助他们跟踪项目进度、分配任务、协调团队成员等。
常用的项目管理工具有Microsoft Project、Asana、TeamGantt 等。
这些工具可以帮助产品经理更好地管理项目，确保项目按时交付。
3. 原型设计工具：产品经理在产品设计阶段通常需要制作产品原型，以便演示产品功能和界面。
常用的原型设计工具有Axure、Sketch、Adobe XD等。
这些工具可以帮助产品经理快速创建交互式原型，与团队和用户进行沟通和反馈。
4. 用户研究工具：产品经理需要通过用户研究来了解用户需求和行为，以指导产品的设计和优化。
常用的用户研究工具有问卷调查工具、用户行为分析工具等。
例如，产品经理可以使用SurveyMonkey、Typeform等工具创建问卷调查，使用Google Analytics、Hotjar等工具分析用户行为。
5. 数据分析工具：产品经理需要通过数据分析来评估产品的效果和用户反馈，以便进行产品优化和决策。
常用的数据分析工具有Google Analytics、Mixpanel、Amplitude等。
这些工具可以帮助产品经理深入了解用户行为、产品使用情况等数据，为产品改进提供依据。
6. 会议协作工具：产品经理在与团队成员、合作伙伴进行沟通和协作时，常常需要使用会议协作工具。
常用的会议协作工具有Zoom、Microsoft Teams、Slack等。
产品经理必备 10种用户研究方法全解析
产品经理必备 10种用户研究方法全解析在产品经理的工作中，用户研究是非常重要的一环。
通过深入了解用户的需求和行为，产品经理可以更准确地把握产品的方向和优化方案。
本文将为大家介绍产品经理必备的10种用户研究方法，帮助产品经理更好地进行用户研究。
一、用户访谈用户访谈是最常用的用户研究方法之一。
通过与用户进行面对面的交流，产品经理可以深入了解用户的需求、期望和使用体验。
在用户访谈中，可以针对用户的使用场景和问题进行有针对性的提问，从而了解用户的真实感受和意见。
二、问卷调查问卷调查是一种收集大量用户反馈的方法。
通过设计问卷并分发给目标用户群体，产品经理可以系统地了解用户的偏好、使用习惯和对产品的评价。
问卷调查可以通过量化数据的方式，帮助产品经理做出更准确的数据分析和决策。
三、用户观察用户观察是一种直接观察用户行为的研究方法。
产品经理可以通过参与用户的产品使用场景，或者观察用户在真实环境下的行为，来了解用户的需求和问题。
通过用户观察，产品经理可以获取真实而直接的用户反馈，为产品改进提供有力的依据。
四、焦点小组讨论焦点小组讨论是由一组用户参与的小组讨论活动。
产品经理可以组织几个用户共同讨论产品的特点、优点、问题和建议，从而获取用户集体智慧。
焦点小组讨论可以引发用户之间的互动和碰撞，进一步挖掘用户的需求和潜在痛点。
五、用户故事收集用户故事是产品经理常用的需求收集工具。
通过收集用户对产品的真实故事和使用案例，产品经理可以更好地了解用户的需求和行为。
用户故事有助于产品经理从用户的角度来看待问题，帮助产品经理更好地定义产品需求和功能。
六、竞品分析竞品分析是一种通过对市场上类似产品进行深入研究的方法。
通过分析竞争对手的产品特点、用户反馈和市场表现，产品经理可以了解市场上的产品趋势和用户需求。
竞品分析可以帮助产品经理把握市场方向，提供产品改进和创新的思路。
七、数据分析数据分析是一种通过统计和分析大量用户数据来了解用户行为和需求的方法。
产品经理-产品常见数据指标及来源有哪些
产品常见数据指标及来源有哪些量化即增长。
能量化的都即可增长，从非议数据开始吧。
分析一款产品，要重点关注三项以下内容：用户，需求和数据。
大部分人市场需求都会关注用户和需求，但会忽略数据。
一方面，主观上不重视，不会关注。
另一方面，觉得不是份内事，运营小伙伴做就好了。
实际上，总经理数据对产品经理来说很重要。
功能上线后，关注数据的变化能介绍用户的态度，这个比看用户反馈要客观得多。
反馈表达的是个体的声音，数据量化的是群体的行为，要客观得多。
结合自己的实践，分享下平时关注的指标和数据来源。
好比炒股，可看大盘能了解行情信息，能辅助你做买卖决策。
中国股市大盘有上证指数，沪深300等。
互联网也有并不相同的数据。
比如说：1.用户上网时长了解平均上网时长，可以对比下自己产品平均使用时长，处于什么样的左边。
如果是社交的应用，跟同类产品比，使用时长是高还是低。
如果想要再提高日均使用时长，还要多大空间，天花板有多高？会跟哪些关系应用领域产生竞争关系？如果是工具类应用，要关注用户大部分时长花在哪一类产品了，可不可以到这些产品上去做引流。
引流的话，该怎么引呢？播客用户的在线时长是有极限的。
除去睡觉8小时，吃饭+工作10小时，不做其它事情，剩下的碎片时间加起来顶多也就6小时。
从2021年后，用户每周的在线时长增长每季度已经大幅放缓了。
一周27个小时，平均每天上网时数也就是3.86时间。
淘宝和平均今日头条用户平均每天使用时长分别为74分钟和66分钟，接近1/3，想想挺可怕的。
2.用户一日活跃情况了解客户一日活跃情况，便于做运营策略。
用户在不同的时间活跃是否有侧重点？早上爬起来上班，挤地铁公交累，没精神，喜欢随便看得出来下新闻。
晚上下班回家，不会那么挤，心情相对放松，每个看的东西不一样，有的喜欢看视频，有的喜欢刷微博。
什么时间段，用户最活跃。
什么时候适合做媒体报道推送？推送应该持续两三天？不同类型的产品，为人所知情况又有不同。
具体到产品上，什么该和用户互联，达到运营目的，要根据一般性情况来作判断。
产品经理-产品日活DAU下降,我该如何着手分析
产品日活DAU下降，我该如何着手分析本文将以“产品日活DAU下降该怎么分析”这个缺陷为主进行详尽为主解析，解决问题为你们拆分出解决问题的步骤，分享自身经验的同时总结一些思考分析框架。
本文我选择了一个具体的问题着手写。
产品核心数据异常是在工作中经常会遇到的问题，也是常见的互联网面试问题。
在此我结合网上的一些分享以及自己的，总结一些思考分析框架，让大家在遇到此类所有人问题的时候有一个明确的着力点。
一款信息流APP平时日活稳定在79w-80w之间，但是在6月13日起突然掉到了78.8w，到6月15日已经掉到78.5w，这时产品线负责人着急了，让你尽快适时排查一下数据下跌的原因。
这样的少数问题对大多数人来说还是十分头疼的，因为对于80w量级的产品，一两万并不是一个非常非常大的波动，但究其原因还是要排查。
拿到这个问题，会觉得不知道从哪点着手开始分析？没关系，我们把常用套路捋清楚了，然后回头再以看这个案例。
核心点：先做做数据异常原因的假设，后用数据验证假设。
不建议大家第一步先自己对着数据去，影响日活数据的因素非常多，不可能把所有维度逐一拆解对比，容易浪费时间却没有任何有价值的发现。
做数据异常原因分析的核心就是结合以往经验及各种数据，找出最有可能的原因假设，通过数据的拆分进行多维度分析来验证假设，定位问题所在。
过程中可能会在原假设基础上建立新的假设或者是调整原来假设，直到定位原因。
第一步：确认数据真实性在开始着手分析前，建议先要确认数据的真实性。
我们经常会遇上数据服务、数据上报、数据统计上的BUG，在数据报表上能就会出现异常值。
所以，找数据流相关的产品和研发确认下数据的真实性吧。
第二步：根据几个常见维度初步拆分数据计算影响系数：每一项数据都要和以往正常值做对比，算出影响系数。
影响系数=(今日量-昨日量)/(今日总量-昨日总量)影响系数越大，阐明此处就是主要的下降点以上是几种常见的初步拆分维度，通过初步拆分，定位原因在于大致范围。
产品经理如何进行市场分析
产品经理如何进行市场分析关键信息项：1、市场分析的目标2、市场分析的方法3、市场数据的收集渠道4、竞争对手的研究5、消费者需求的洞察6、市场趋势的预测7、分析结果的应用与决策11 市场分析的目标产品经理进行市场分析的首要任务是明确目标。
这包括确定要解决的具体问题，例如评估新产品的市场潜力、了解现有产品的市场份额变化趋势，或者找出市场中的空白机会。
明确的目标将为后续的分析工作提供清晰的方向。
111 短期目标可能是对即将推出的产品功能进行市场接受度的评估，以便及时调整策略。
112 中期目标可以是监测市场竞争态势，为产品的定位和差异化提供依据。
113 长期目标或许是预测市场的发展趋势，为公司的战略规划提供支持。
12 市场分析的方法121 定性分析通过深度访谈、焦点小组、案例研究等方法，获取消费者的态度、看法、动机等主观信息。
122 定量分析利用问卷调查、数据分析、统计建模等手段，对市场规模、消费者行为等进行量化评估。
123 竞争分析对比竞争对手的产品特点、价格策略、市场份额等，找出自身产品的优势和劣势。
124 趋势分析研究市场的历史数据和发展动态，预测未来的走向。
13 市场数据的收集渠道131 内部数据包括公司的销售记录、客户反馈、产品使用数据等。
132 行业报告从专业的市场研究机构、行业协会获取相关的报告和统计数据。
133 在线数据库利用商业数据库查询市场规模、行业增长率等信息。
134 社交媒体监测通过监测社交媒体平台上的用户讨论，了解消费者的声音和热点话题。
135 政府公开数据获取政策法规、经济指标等对市场有影响的信息。
14 竞争对手的研究141 竞争对手的识别确定直接和间接的竞争对手，包括市场上已有的知名品牌和潜在的新兴对手。
142 产品分析对比竞争对手产品的功能、性能、质量、设计等方面的特点。
143 营销策略分析研究竞争对手的定价策略、促销活动、渠道选择和品牌推广方式。
144 竞争优势评估分析竞争对手的核心竞争力和市场地位，找出其优势和弱点。
数据分析与决策：运用数据指导产品运营策略
数据分析与决策：运用数据指导产品运营策略在当今数字化时代，数据分析已成为企业决策过程中不可或缺的一环。
特别是在产品运营领域，数据分析的重要性更加突出，因为它能够为产品经理提供关键的洞察和指导，帮助他们制定有效的产品运营策略。
本文将探讨数据分析在产品运营中的应用，以及如何运用数据指导产品运营策略。
1. 数据收集与整理在运用数据指导产品运营策略之前，首先需要进行数据收集和整理。
数据可以来自多个渠道，包括网站流量、用户行为、营销活动效果等。
产品经理需要利用各种工具和技术收集这些数据，并进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析方法在数据收集和整理完成后，接下来是数据分析阶段。
数据分析可以采用多种方法和技术，包括描述性统计分析、数据可视化、预测分析等。
描述性统计分析可以帮助产品经理了解数据的基本情况，包括平均值、中位数、标准差等。
数据可视化则可以将数据转化为图表或图形，更直观地展现数据的特征和趋势。
预测分析则可以根据历史数据预测未来的趋势和变化，为产品运营策略提供参考。
3. 用户行为分析用户行为分析是数据分析的重要组成部分，通过分析用户的行为可以了解他们的偏好、习惯和需求。
产品经理可以通过分析用户的浏览行为、点击行为、购买行为等，了解用户的兴趣和购买意向，从而调整产品运营策略，提升用户的满意度和忠诚度。
4. 市场趋势分析除了用户行为分析，产品经理还需要关注市场趋势的变化。
通过分析市场趋势，产品经理可以了解市场的竞争格局、行业发展趋势等，为产品运营策略的制定提供参考。
例如，产品经理可以通过分析竞争对手的产品特点和市场表现，了解市场的需求和竞争情况，从而制定针对性的产品推广和营销策略。
5. 数据驱动决策最后，数据分析的最终目的是为产品运营策略的制定提供支持和指导。
产品经理需要根据数据分析的结果，制定相应的产品运营策略，并不断优化和调整这些策略。
例如，如果数据分析显示某个产品功能的使用率较低，产品经理可以考虑调整产品界面，改进功能设计，以提升用户的使用体验和满意度。
产品经理B端如何进行业务分析
产品经理B端如何进行业务分析业务分析是产品经理在B端工作中非常重要的一环，通过对业务进行深入研究和分析，产品经理能够更好地理解用户需求，确定产品方向，制定相应的产品策略和计划。
下面是进行业务分析的一些常用方法和步骤：1.定义问题和目标：首先需要明确分析的问题和目标，比如是要解决哪些现有的业务痛点，还是要开发新的产品来满足市场需求，以及具体的目标是什么。
2.收集数据：收集和整理相关的数据和信息，包括市场调研数据、竞争对手分析报告、用户反馈和需求等。
这些数据和信息可以从公司内部的运营部门、销售部门等获取，也可以通过市场调研机构进行调查和收集。
3.进行市场分析：对市场进行全面深入的分析，包括市场规模、竞争对手情况、用户需求和行为等方面。
可以利用数据工具进行市场数据的分析和挖掘，以获取更为准确和全面的市场信息。
4.进行用户分析：通过用户调研、用户访谈、用户行为分析等方法，深入了解用户的需求、喜好、习惯以及痛点等。
可以借助数据分析工具对用户行为数据进行挖掘和分析，帮助产品经理更好地理解用户需求。
5.进行竞争对手分析：进行竞争对手的产品分析，了解竞争对手的产品特点、市场份额、用户评价等。
可以从竞争对手的优势和不足中找到自己的差异化竞争优势和机会。
6.进行SWOT分析：结合市场分析、用户分析和竞争对手分析等，进行SWOT分析，即分析产品的优势、劣势、机会和威胁。
通过SWOT分析，产品经理可以更好地制定产品发展策略和对策。
7.确定产品方向和策略：通过以上的分析和研究，确定产品的发展方向和策略。
包括产品的定位、目标用户、功能和特性等方面的确定。
8.制定产品规划和计划：根据产品方向和策略，制定相应的产品规划和计划，包括产品的开发计划、上线计划、市场推广计划等。
确保产品的顺利推进和上线。
9.监测和评估：在产品上线后，需要对产品的运营情况进行监测和评估，包括用户使用数据、用户反馈、市场反应等。
及时调整和优化产品，满足用户需求，保持竞争力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
用户需求分析岗位简介：
一般这个岗位，最初分组调研，然后分析需求筛选要和客户频繁沟通，然后需求评审上去测试。
用的最多的是Word和Excel 也需要画原型用Axure 和 visio 还要用ppt展示 .版本管理用Doors 这样差不多
大型公司用外包公司和买第三方数据。
大中型公司用一些第三方数据和自己的市场部。
小型公司自己做，或者不做。
一般产品经理兼着做……你可以通过：搞一点第三方数据、找一找竞品的市场报告、做一做随机的用户访谈等等
一个数据产品经理通过python 爬取了拉钩的北京地区的产品岗位通过建立相关数据模型，分析产品经理相关要求和职责，指导简历制作及今后产品努力的方向如果对数据方向感兴趣的各位产品，可以开始着手研究一下爬取了
5. 就是红尘说的爬虫数据
爬虫数据也是现在的一个重点，比如用爬虫工具爬取点评网的商家评分内容甚至可以人肉这个爬虫需要一定的编程基础也是常用python 刚刚我在上面发了几张图就是用的python
爬虫工具是一个工具哦，赶快去体验一下，最近数据方向的产品汪好吃香，工资绝壁过万
我这么说，数据爬取，就是利用python这爬取工具，呃，写一个定向爬虫脚本，抓取北京产品经理在工作年限、学历要求及行业领域等方面的数据通过数据数据挖掘模型，分析各个维度下产品经理相关要求
最后附上陌陌的衰亡提醒产品在给用户画用户画像的同时，用户也在给产品画产品画像。