第一章 產(chǎn)品經(jīng)理該怎樣入門數(shù)據(jù)分析
1.1 產(chǎn)品經(jīng)理做數(shù)據(jù)分析的入門門檻在哪
?- 掌握利用數(shù)據(jù)評估產(chǎn)品改版（或新功能）效果的方法馒过；
?- 掌握借助數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進關(guān)鍵點的方法炬称；
?- 學會在數(shù)據(jù)的配合下快速完成用戶畫像（persona）的方法单山；
?- 知道如何定義數(shù)據(jù)埋點以及分析需求坑质，并推動研發(fā)團隊實施；
?- 如果您的研發(fā)團隊無暇處理數(shù)據(jù)分析需求塔鳍，您還應學會至少一種產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析工具
1.2 數(shù)據(jù)分析入門的「快速路徑
愕乎，just gan it ！
第二章 產(chǎn)品經(jīng)理應關(guān)注哪些數(shù)據(jù)指標
2.1 產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的「上帝指標
新增 傳播 活躍 留存 流失
2.2 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的「AARRR」模型
- 獲缺纲鳌（Acquisition）：用戶如何發(fā)現(xiàn)（并來到）你的產(chǎn)品洲拇？?
- 激活（Activation）：用戶的第一次使用體驗如何？
?- 留存（Retention）：用戶是否還會回到產(chǎn)品（重復使用）曲尸？?
- 傳播（Referral）：用戶是否愿意告訴其他用戶赋续？
?- 收入（Revenue）：產(chǎn)品怎樣（通過用戶）賺錢？
第三章 如何衡量產(chǎn)品改版（或新功能）的效果
要想成為優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理队腐，必須學會在迭代循環(huán)中適時進行衡量并確認進展
3.1 衡量改版效果需要哪些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)蚕捉？
此用戶及其行為數(shù)據(jù)是衡量產(chǎn)品改進的基礎(chǔ)
3.2 衡量產(chǎn)品改版（新功能）效果的操作方法
問題 1：新功能有多少人用（是否受歡迎）
問題 2：用戶是否會重復使用（被評估的）新功能
問題 3：新功能對所處的使用流程是否起到了優(yōu)化作用？
問題 4：產(chǎn)品改版對用戶留存產(chǎn)生了怎樣的影響柴淘？
問題 5：了解用戶在怎樣使用新改版的功能迫淹？
第四章 如何發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進的關(guān)鍵點？
4.1 應該從哪里找「改進關(guān)鍵點」为严？
「埋點記錄的單個用戶行為數(shù)據(jù)」中 包含的信息量遠低于「在現(xiàn)實中觀察單個用戶的行為」所獲得的信息量敛熬，卓越的產(chǎn)品經(jīng)理應 該懂得如何將兩種方法結(jié)合在一起，找到效率和質(zhì)量的最佳平衡點 ）
4.2「發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進關(guān)鍵點」的操作步驟
第 0 步：目標（起因
第 1 步：根據(jù)目標對用戶分群
第 2 步：對比用戶群第股，尋找差異
第 3 步：發(fā)現(xiàn)「有趣的」差異应民，探尋背后原因
第 4 步：根據(jù)發(fā)現(xiàn)改進產(chǎn)品
第 5 步：衡量改版是否達到預期效果
第五章 如何借助數(shù)據(jù)快速高效構(gòu)建用戶模型 （Persona）？
Alan Cooper 在《About Face：交互設(shè)計精髓》
5.1 用戶模型構(gòu)建的傳統(tǒng)方法
Alan Cooper 提出了兩種構(gòu)建用戶模型的方法：
?- 用戶模型：基于對用戶的訪談和觀察等研究結(jié)果建立夕吻，嚴謹可靠但費時诲锹；
?- 臨時用戶模型（ad hoc persona）：基于行業(yè)專家或市場調(diào)查數(shù)據(jù)對用戶的理解建立， 快速但容易有偏頗涉馅。
方法 1：基于訪談和觀察的構(gòu)建用戶模型（正統(tǒng)方法）
方法 2：構(gòu)建臨時用戶模型（ad hoc persona)
「臨時用戶模型」的構(gòu)建過程與「用戶模型」的構(gòu)建過程很像归园，只是其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)一個是來自 對真實用戶的訪談和觀察，另一個是來自對用戶的理解稚矿。二者的準確度和精度都有差別庸诱。
5.2 基于用戶行為數(shù)據(jù)快速捻浦、迭代構(gòu)建用戶模型的方法
快速構(gòu)建用戶模型的方法簡述
首先，在開始時桥爽，整理和收集已經(jīng)獲得的任何對用戶的認知朱灿、經(jīng)驗和數(shù)據(jù)。
接下來钠四，您就要對上一步的用戶群逐個進行分析盗扒，并嘗試從中發(fā)現(xiàn)顯著的行為模式。
接下來缀去，對上面形成的每個候選用戶模型环疼，進一步完成其目標和動機的推測。
從每個用戶模型中選取少量具有代表性的用戶朵耕，進行訪談或調(diào)查，以消除您在前面研究中遇 到的不解之處淋叶。
最后阎曹，根據(jù)您的認知變化和產(chǎn)品需要，可以在合適的時機對之前得到的模型進行新一輪的修 正煞檩。
第六章 如何結(jié)合數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗处嫌？
Jesse James Garrett在《用戶體驗要素：以用戶為中心的產(chǎn)品設(shè)計》一書中對用戶體驗的定義： 「用戶體驗是指『產(chǎn)品如何與外界發(fā)生聯(lián)系并發(fā)揮作用』，也就是人們?nèi)绾巍航佑|』和『使 用』它斟湃⊙＃」
6.2 結(jié)合數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品用戶體驗的一般方法
衡量 發(fā)現(xiàn) 優(yōu)化 評估
第七章 什么是同期群分析（Cohort Analysis）？
7.1 什么是同期群（Cohort）凝赛？
同期群是一種用戶分群的方式注暗。 同期群按用戶的新增時間將用戶分群，得到的每個群叫一個同期群墓猎。
7.2 什么是同期群分析（Cohort Analysis）捆昏？
同期群分析是指將用戶進行同期群劃分以后，分析和對比不同同期群組用戶的相同指標毙沾，這 套分析方法就是同期群分析骗卜。
7.3 Why 同期群分析？
同一項產(chǎn)品改進左胞，對不同同期群中的用戶寇仓，產(chǎn)生的影響是不同的，分開衡量才更能反映真實 的情況烤宙。
7.4 如何應用同期群分析遍烦？
第八章 常見分析模型及應用場景介紹
8.1 行為統(tǒng)計
用戶行為統(tǒng)計，就是對用戶在產(chǎn)品中的行為發(fā)生的次數(shù)或人數(shù)進行簡單的統(tǒng)計门烂，統(tǒng)計結(jié)果一 般以折線圖和表格的方式呈現(xiàn)乳愉，這是用戶行為分析的最基本的方法兄淫。
8.2 漏斗分析
漏斗分析可以幫你分析使用過程的成功和失敗率（也叫轉(zhuǎn)化和流失），以分析用戶在使用產(chǎn) 品時是否順暢蔓姚。
8.3 留存分析
留存率捕虽，就是指一組用戶在初始時間（比如首次 打開應用）之后第 N 天，還在使用產(chǎn)品的用戶比例（即留存下來的用戶比例）坡脐，一般稱之 為 N 天留存率泄私。
8.4 用戶洞察
要深入的了解和分析 指標背后的用戶、以及用戶的行為备闲。這種透過指標觀察其背后用戶的方法晌端，我們稱之為用戶 洞察。
8.5 用戶群細分
用戶群細分是指根據(jù)屬性或行為特征將用戶從全部用戶中篩選出來的方法恬砂。進行行為統(tǒng)計咧纠、漏斗分析、留存分析和用戶洞察等 進一步分析泻骤。
第九章 產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的一般過程
第一步：弄清目標和當前的主要問題
第二步：找出問題相關(guān)的數(shù)據(jù)指標
第三步：對問題指標的相關(guān)人群進行畫像分析漆羔，探究問題背后的 可能原因
第四步：改進產(chǎn)品或運營
第十章 如何評估選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具？
第三方
