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實例解析:怎么撰寫一份產品數據報告

Alex

原作者:Alex 2018-09-24

數據分析 數據驅動 用戶研究

2018-09-24
本文從撰寫步驟的角度,總結如何從0開始撰寫一份產品數據報告。
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產品數據報告是產品和運營人必不可少的工作,無論是周報、月報,還是新版本表現的分析報告,都需要在圍繞報告目標的基礎上,對數據進行整理、分析并提煉要點,最后形成一份有指導意義、易讀且美觀的數據報告。


本文從撰寫步驟的角度,總結如何從0開始撰寫一份產品數據報告。


文章綱要如下:


  1. 從閱讀者的角度,明確報告定位;

  2. 拆解核心指標,建立數據模型;

  3. 數據的整理和分析;

  4. 舉例說明一份月報的模板。

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容、結構,以及報告里各個模塊的側重點。


舉例來說:


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


如果是面向團隊的業務同事的,那報告的側重點就在于挖掘問題點,并提出改進方案或建議,要起到的是用數據驅(che)動(pi)團隊的作用。


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

二、拆解核心指標,建立數據模型

明確了報告的定位之后,那么就可以結合報告定位和產品目標、活動運營目標等指標,對核心指標進行拆解,形成報告的數據模型。


例如:如果是電商類產品,并向領導匯報,那么可能核心指標就是GMV,GMV是用戶數乘以客單價,那么我們一步步進行拆解就如下圖所示:


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需要指出的是:報告的核心指標和拆解是動態的,在產品的不同階段,數據模型也需要進行調整。


例如:一個產品中前期階段關注的可能是用戶規模,到達一定用戶規模之后,就需要開始重點關注用戶價值了,而數據模型也就需要隨之調整。

三、數據的整理和分析

1. 數據的獲取


數據的來源比較多,需要根據不同指標的需要,選取穩定可靠的數據來源。


常見的數據來源包括:


  • 公司自有數據統計系統;

  • 第三方數據統計平臺,例如:友盟、百度等;

  • 第三方業務平臺,例如:廣告聯盟等;

  • 公開的數據源。


其中有很多數據是有多個來源的,例如:用戶的基礎數據一般公司自行統計和第三方平臺都有,而對外合作的數據則是自行統計和第三方業務平臺都有。


對于和錢有關的數據,例如:訂單數、金額明細等,一般來說必須要有嚴格的對賬系統來核對和平賬。


但對于用戶數據出現差異,一般需要對統計口徑和統計方案進行分析,如果是統計手段層面造成的差異則可以忽略。


這里需要注意的是,如果一個數據來源出現大幅異常波動,往往可以借助另一個數據來源進行對比分析,如果兩邊是同方向、同幅度的波動,則要從業務角度去分析,如果兩邊差異很大,則很可能是數據統計源頭出了問題。


2. 數據的整理、清洗


數據的整理和清洗主要是排除臟數據和統計異常的數據、對數據進行結構化處理等等,這里就不展開了。


3. 分析數據:重要的是思維


對于數據分析,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假說去排查,而不是在海量數據中無目的查找問題。


分析的步驟,我認為個家的總結已經非常到位,這里羅列如下,有興趣的可以讀下《數據分析能力的核心是思維》一文詳細了解。


4. 分析數據的方法


拆解法:


對一個大問題拆分為更小粒度的指標,如果沒有發現問題則繼續往下拆解,直到發現問題所在為止,從而尋找到對應的解決方案。


BCG矩陣:


根據不同業務場景,選取兩個坐標作為坐標軸,從而把業務或用戶劃分為不同的類型進行分析。


同比分析法:


將各個業務相同類型的數據放在一起比較。


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和MAU等,使用深度就包含了使用時常、停留時間等。


分析數據的方法有很多種,需要根據報告定位和目標的需要適當選取。


實例解析

一份產品月報的撰寫


我這里以一份產品月報的撰寫為例,供大家參考數據報告的撰寫。


首先這是一份面向領導匯報的產品運營月報,因此需要突出核心指標的完成情況,以及拆解的二級、三級指標的情況,從而從上到下分析本月指標的完成情況。


其次,這是一個電商導購類的產品,因此在報告的第一項,就是依據產品特性,對數據指標進行拆解和建立數據模型,從而讓讀者一目了然知道報告的內容框架,以及各項數據的完成情況,之后才是逐步展開進行匯報,便于說清楚具體情況、問題點、改進計劃。


指標拆解示例:


目前MAU量級數百萬,因此產品階段還側重在用戶增長,其次才是收入;


監控指標根據實際情況可以隨時調整,以便說明問題。


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數據總表示例:


拆解完數據指標,建立模型之后,就是要展示出重點的數據、形成數據總表,從而讓報告的閱讀者一目了然知道核心指標完成情況,以及哪些數據超出預期、哪些數據出現問題。


如下表所示,未達預期部分的目標完成度加黑,引導大家聚焦在問題的分析上:


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核心指標示例:


指標的展示有以下幾點需要注意:


圖形樣式需要根據報告的匯報側重點來選取,例如展示體量變化可以用柱狀圖、展示趨勢可以用折線圖、展示不同業務同一指標的對比可以用簇狀柱圖等等;


一個表格最多展示一個主要數據和一個次要數據,例如:MAU+環比增長率;


數據情況的原因說明最好不超過2個,切忌羅列一堆原因,讓閱讀者找不到重點。


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核心指標拆解分析:


如上例核心指標為MAU,則需要對當月活躍用戶的構成進行分析,并可以順便帶出月留存率。


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渠道分析示例:


這里以渠道新增分析示例,適合于對比多個同類數據的情況,例如同時查看免費渠道和付費渠道的新增用戶情況。


且由于更關注免費自然流量新增,因此還可以再帶上免費新增的增長折線便于解釋說明。


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由于重點是免費渠道,因此可以繼續對免費渠道進行詳細分析:


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留存用戶分析示例:


留存用戶的分析,除了分析總留存人數之外,還常用如下的梯形表格分析動態時間周期內的留存率變化情況:


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人均活躍天數示例:


人均活躍天數是考察用戶活躍情況的重要指標,一般用折線圖來展示變化趨勢:


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人均活躍天數同樣可以根據業務需要,繼續細化分析不同渠道、不同機型、不同操作系統等等的詳細數據。


收入統計示例:


收入類型的統計,比較適合先用一個總表展示出整體的情況,然后再細分不同的收入指標,選擇合適的圖表進行展示:


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總結

產品數據報告的撰寫,首先要基于閱讀者和產品核心指標的分析,對指標進行拆解和建模、確定整個報告的內容框架和側重點,然后對數據進行整理、分析和制表,最后的工作才是對報告進行美化。


作者:Alex 來源:人人都是產品經理
本文為作者獨立觀點,不代表鳥哥筆記立場,轉載請注明出處,聯系作者本人授權。
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用戶評論

賴國槐(huai)

2018-09-25 00:15

感謝

參與評論(1)

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賴國槐(huai)

2018-09-25 00:15

感謝
確認要消耗羽毛購買
實例解析:怎么撰寫一份產品數據報告嗎?
考慮一下
很遺憾,羽毛不足
我知道了
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恭喜你~答對了
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