数据分析对产品经理重要吗？作为产品项目的总经理，产品经理需要做出有关产品设计，发布，维护等方面的决策。产品经理的工作不能仅仅依靠数据，但是如果没有数据的指导和所谓的直觉，很容易在错误的道路上走得越来越远。这种结局大部分是艰苦的工作，但效果不好。因此，无论是产品经理还是运营工程师，数据分析都是很重要的技能。

产品经理的数据分析能力

构建数据指标系统

产品经理要知道自己需要看什么数据，这样才能构建起来自己的数据指标系统，这套指标，不宜过多、过泛，宜精炼、简洁，能反馈出业务变化情况就行。知道如何获取数据、分析数据。靠着这套指标，产品经理每天要做的工作一定是“成本最小”的，否则会成为每天坚持的阻碍。

确定核心评估指标

确定核心评估指标的最有效方法是：我们做这个方案的目的是什么？要解决什么问题？一旦清楚目标或解决的问题，核心指标也就确定了。确定核心评估指标后，也可再找1-2个辅助指标。在产品经理出需求方案的时候，一定要做好核心评估指标的确定。比如新增加一个支付渠道，如果目的是支付成功率由原来的80%提升到85%，那所有渠道汇总后的整体支付成功率，才是核心指标。

养成分析数据的习惯

对于数据的表现，不管是正常还是异常，都丢在工作群里同步下，让大家知道目前的产品数据表现。这样做一方面能获得来自团队的反馈，有反馈会进一步强化我们看数据的行为。另一方面也建立自己的靠谱的形象，能做到每天看数据，看业务指标，这就是靠谱。每天早晚都看一看产品的相关数据，是一个优秀产品经理的重要习惯。

对于产品经理来说数据分析的作用

找出产品的问题

业务数据的背后是每个用户行为的堆砌。如果数据有波动，一定是某些节点不同于往常，需要重点关注。数据的作用小到工作中某项工作决策的执行效果，大到老板通过公司经营指标发现公司经营存在的问题，比如落地页到注册的转化率比前几天有下降。是不是用户推广渠道变化导致用户质量变化？是不是新上线功能影响的？通过分析具体的数据发现产品中的决策是否出现了问题并把它们找出来，这样才能更好的解决现存的问题。

做出科学的决策

在工作中，我们往往会有很多需要决策的时候。不管是多大多小的决策，都能通过数据来指导。如果说有A、B两个方案，那么应该如何选择呢?要是有了数据的支撑，就可以做出更加合理科学的决策。就算是暂没有数据支撑，不知道哪个优劣，可以做A/Btest，A/Btest上线后的数据表现，来决定我们是选择A还是选择B。不管哪个方案，如果数据表现向好的方面发展，要放大这个效应，全面去应用让数据好转的措施。如果数据表现向不好的方面发展，快速定位导致数据波动的真正原因，给予解决。

检验新策略

怎么检验一个新的决策是否正确呢？在做出新的决策之前，应该弄清楚最合适的评估指标是什么？该指标能到达什么值？然后在执行新策略的阶段，大家可以跟进该指标，分析指标实际值、原值和目标值情况。有些策略和决定是完全没有参照的，那么就需要一个最合适的指标来评估其效果。

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