产品经理对于需求分析和数据分析的思考

在本文中，本文作者将结合个人以往的实践经验以及对应的方法论，对产品经理明确初期的产品目标及迅速决策为用户的服务诉求进行详述。

当今互联网环境下，很多产品经理喜欢把做事情的着眼点扎根于“产品”本身，他们的目标是提供一个“可用、易用、好用”的产品；实际上从上面的两条定义可以看出，产品不是企业运营的最终目的，而能为终端用户服务，或者说为用户创造价值才是最终目的，产品是为实现最终目的而诞生的载体或中间物。

作为承载服务的介质，产品的形态与特性又受制于企业的目标用户、技术水平、商业模式等等。这就是为什么市场上同时存在Photoshop和美图秀秀（目标用户）、天猫和京东（商业模式）、今日头条和人民日报（载体、形态和技术）的道理；但是术业有专攻，产品经理必然要把主要精力花在产品上，然而岗位的特殊性又要求产品经理不仅仅需要关注产品，更重要的还需要去思考产品的终极目标和其限制条件。

那么，如何才能让产品经理更迅速的逐步迅速到达产品的终极目标就尤为重要。

在本文中，结合个人以往的实践经验以及对应的方法论，对产品经理明确初期的产品目标及迅速决策为用户的服务诉求进行详述：

1. 如何用需求分析明确产品目标？

2. 我认为的产品经理应该具备的素养是什么？

3. 数据分析的作用及思路是什么？又如何根据数据去驱动产品？

如何用需求分析明确产品目标？

需求分析：是指对要解决的问题进行详细的分析，弄清楚问题的要求，包括需要输入什么数据，要得到什么结果，最后应输出什么。[3] 需求分析.百度百科. 2016

需求分析是个普适的方法论，任何岗位、任何项目在开始阶段都要经历需求分析，换句话说，没做需求分析就急于展开工作是盲目且低效的，结果也是失败居多。产品的需求分析，不单指用户的需求，也包含企业、平台、服务提供者等所有利益相关者的需求，过度向一方倾斜可能会导致其他利益相关者的需求得不到有效满足，进而影响产品的正常运转。

我们用一个实例来进行整个概念的分解，这里引用俞军（百度贴吧之父，滴滴产品顾问）老师提的一个问题：

正向案例：如何让用户更多地使用拼车功能？

以概念清晰，目标明确为基本点：

• 拼车：指的是多个相互间有或无联系的乘客使用同一辆车到达相同或者不同的目的地；

• 目的：让用户更多的使用拼车服务；

• 先从企业和司机角度出发，我们为什么要让用户更多的使用拼车功能（由于没有业务方，所以纯熟个人自行意淫的结果）：

• 企业：对用户而言提高了其可用到车的效率；拼车可以有效减少司机的资源空置率，提高车辆的使用率，减少车辆管理，对自由车辆和车牌的需求数量减少，减少对环境的污染以及缓解交通压力；

• 司机：减少空驶率，可以多接单从而提高收入。

从商业的角度来看，企业增加拼车功能是具有必要性的，尤其是在网约车本身受到限制而造成车辆减少的情况下。

现在我们再回到用户本身，先来做基础的用户画像（也就是什么样的人群会去打车）

1. 经济上相对比较宽裕的

2. 想要迅速到达目的地（减少出行时间）

3. 想要一个舒适的交通工具

4. 没有其他交通工具可选

5. 想要一个比较不错的服务

6. 想要认识新朋友（当前社会极少数的用户存在这种状态）

7. 自己不太容易找到目的地（路痴）

8. 有智能手机且有对应的打车软件的

我们从中可以看出，这类用户群体其实是比较清晰的，那么再回到拼车这件事情上，在什么情况下会选择拼车？

1. 在节省时间的基础上节省经济支出

2. 相对时间比较宽裕

3. 无车可选

4. 环保主义者，为了节省资源

在拼车这件事情上，用户的动机并不是太强烈，那么从上述内容出发，我们又如何才能让用户更想要选择拼车服务呢？

排除一些错误或者极少数用户才产生结果的归因：

• 用户想要认识新朋友：根据心理学的不对面原则（在陌生环境中尽量与陌生人不对面直接接触），用户会觉得比较尴尬，所以除了极少数自来熟的人可能会跟同车的人进行搭讪（中性词）聊天之外，大多数是不愿意产生这样的局面的；甚至用户可能还会害怕，因为其心理安全距离在这种环境下已经不存在了；

• 利益驱动：只能说在特定的条件下相对便宜，但是前提是在时间上有保障；在打车的状态下，用户的首要目的是迅速到达目的地。

那么，到底哪些东西可以吸引到用户呢？ 以下为个人思考，看到本文的童鞋们也请自行自考，然后写下来吧（任何方案没有对错，只在于我们解决问题的方式不同而已）

1. 明确拼到车及接到用户的时间，让用户一眼知道如果拼车的话预计多久时间就能从出发地出发；

2. 让用户有信任感和安全感，明确知道同车的伙伴都是好人，比如实名认证；

3. 减少用户与陌生人之间的生疏感，帮助用户破冰；比如可以拼车之后可以在小群里聊天，先彼此熟悉一下，后续可以真的成为朋友，进行兴趣标签匹配等；

4. 在节省时间的情况下节省支出，让用户可以明确感知拼车与不拼车的差异不是太大；

5. 对于同目的地的，可以根据数据匹配并且告知用户，对方在目的地的往返次数比较高，是一个对该地点非常熟悉的乘客；

6. 车辆使用推荐，根据用户平时使用车辆习惯以及出行目的地进行用车方式推荐。

这里面我们根据需求分析，了解了我们的用户是谁？我们用户有什么样子的特征，再根据特征产出对应的解决方案（上述解决方案并不完整，只是个人观点，这里并没有对拼车服务进行深入的剖析，谨以此实例描述需求分析的过程与其可能产出的结果）

需求分析的重要性，主要体现在我们可以明确了解做事情的目的及带来的效益（可能是用户群体增加，也可能是企业盈利增加）

需求分析的几个主要节点：

1. 为谁做？我的用户群体是谁？

2. 为什么做？解决了用户什么问题？为用户提供了何种服务？

3. 这个服务本身可以带来什么样的预期结果？

4. 这个服务的上线和运营成本是多少？投入产出比是否合理？是否存在替代方案？

5. 这个服务可以为后续哪些服务提供依据（前期也可以不考虑这个问题）

6. 如果是运营需求，那么是否提高了运营的效率并且给用户带来价值？

上面我们使用了一个正向的例子来说明需求分析的重要性，这里用一个反向的案例来说明不使用需求分析结果会如何？

反向案例：提高用户粘性，增加美女图片功能

某产品原始需求：由于我们的用户群体大多数单身，所以他们没事儿喜欢看性感的美女图片，我们还可以使用这些美女图片进行变现。

产品经理接到需求之后并没有进行任何的调研工作，直接就出了需求，并且想好了美女图片的来源以及如何给用户展现，大约历时10天开发完毕并可以进行线上运营。当开放给用户之后，发现整个服务对于用户来说根本就没有价值，惨不忍睹

后来进行调研发现：

1. 用户有空余时间时，都是在户外，并不太方便去浏览

2. 用户的手机性能有限，并不能看到高清的图片

3. 由于无法做到千人千面，所以所有用户浏览到的结果是一致的，虽然有一些手段去提高用户的好奇心，但是结果也并不理想

4. 其他一系列原因以及并不存在的价值

5. 很多用户对平台失去了信任，认为平台略微低俗了一些。

所以，当我们直接去执行，去落地，如果需求明确并且用户价值本身就比较高，那可能这个服务对于用户来说接受度也会很高，但是大多数没有经过分析的需求基本上是无效的。

当我们完成需求分析部分，并且可行性比较高的时候再动手去落地，就算不产生效益也不会伤害用户；需求分析无论在什么阶段都是产品必备软技能之一，也决定了需求分析是一个普适性的方法论：

举个例子，如何使用需求分析做竞品分析；很多产品经理会直接打开竞品看看类似的功能竞品是如何实现的，有哪些亮点可以借鉴；而根本没有思考需求或者给用户提供的这项服务的本身的目的及业务逻辑是什么；而如果直接使用需求分析的方法，在这个阶段的关键节点如下：

1. 要解决什么问题：我的产品为什么要优化，遇到了什么问题？是核心功能的使用率低，还是关键任务的完成率低，还是基础功能不足以支持整体商业目标？明确要解决的问题后，才能有的放矢地研究竞品，选择重点关注的方面。

2. 要输入什么数据：这里的数据是广义的数据，不特指数字，一切能提供相关信息的内容都可以算作数据。在这里，产品经理就要明确，哪些竞品是可用来作为比较的对象，竞品的商业层、功能层、表现层是否都要成为研究对象，竞品的历史版本和改版记录是否应该关注等等。

3. 要得到什么结果和输出内容：产出取决于问题，能解决第1点中提出的待解决问题的竞品分析才算完成了预期目标。

4. 还可以反推和理解别人的产品为什么这么做？又为什么不这么做？

除了需求分析、竞品分析之外，产品经理还需要掌握太多其他的技能（比如项目管理、交互设计、用户研究等），而这些技能都已经有很成熟的体系支撑，这里就不再赘述了。接下来聊聊产品经理应该具备的基本素养是什么？

我认为的产品经理应该具备的基本素养是什么？

产品经理定义：

（1）维基百科：产品经理（英文：Product manager，缩写：PM）也称产品企划，是为终端用户服务，负责产品整个生命周期的人。[1] 产品经理.维基百科,2016

（2）百度百科：产品经理（Product Manager）是企业中专门负责产品管理的职位，产品经理负责调查并根据用户的需求，确定开发何种产品，选择何种技术、商业模式等。[2] 产品经理.百度百科, 2017

自我驱动力及主观能动性

一个产品没有自我驱动力的话，ta不会去主动了解业务，不会去主动研究竞品。 “一个没有主观能动性和自驱力的产品经理，是很难将一个产品做到极致的，因为ta没有追求，没有对用户及业务深入的认知”，产品经理无论在需求分析、项目推进、落地、运营都起着重要的作用，如果一个产品不具备这项基本素养，对于整个产品的规划、迭代都不会有明确的认知，同时也无法保证项目在确定的时间达到可运营状态；当产品的基础底层搭建完成之后，需要产品经理与运营团队、业务团队一起去确定后续产品的整体目标及迭代方向，而产品不具备主观能动性时，就会造成无法有效为用户提供有价值的服务，也无法为企业创造价值

发现并解决问题的能力

每个人都可能发现问题，但不是每个人都可以解决问题或者提出对应的解决方案，另一个普适性的方法论 “产品是解决问题的”,这个“解决问题”不局限于产品本身的问题，可能在推进项目的时候遇到了问题，产品在运营的时候遇到的问题，其他各种个样的问题；只有解决了其中的各项问题，才可能让产品做的更好，产品经理自身成长的更快；举个例子：产品临近上线，但是短信通道还没有业务去与供应商谈，服务端无法接入短信会造成用户无法注册；那么这个时候产品经理如果不去解决这个问题，则会使产品的上线时间延迟，可能会造成错过时机而导致产品失败。

沟通和理解能力

美国著名企业家卡内基先生曾指出，一个人事业的成功因素，只有15％是由他的专业技术决定的，另外的85％则要靠人际关系（而人际关系主要来源于沟通） “如果你没办法理解别人说什么，那你也很难表述自己的观点”，沟通是一个双向的过程，不仅需要你理解别人，还需要别人理解你。最终的目的是达到互相认知一致；在沟通中信息要对等，没理解的地方都需要去问，不要害怕和恐惧；沟通需要长期去锻炼自己并且增加自己的知识储备，使自己的认知提高，所以没办法用三言两语说明白，如果需要了解沟通的技巧及一些原理，可以去看[程正敏.有效沟通的内涵剖析[A].企业经济,2004]和[杨从杰.初入职场大学生沟通障碍管理研究[A].高等财经教育研究,2015]，这两篇文献对有效沟通和沟通障碍均进行了深入详细的阐述

学习能力

你对业务的迅速消化，对概念的理解的快慢都从学习能力中可以充分体现，而这些又是你为用户提供服务的前提；“清晰了解业务，并将对应的业务进行线上化并优化其流程是一款产品的第一步”，而对于我而言，最快的学习方法是“多问为什么”，不仅问你的上级及对接业务部门，同时需要去问自己。

内容引自：[原慧敏.论成人学习能力的构建[A].广州广播电视大学学报,2013]成人的经验尤其是社会交往方面的经验，是他们协作的基础，协作与经验的充分共享能够为成人群体共同解决问题提供宝贵的资源。

有追求，并且有坚持

你需要对你做的事业产生兴趣，并且爱上ta，将你所做的事情的概念搞清楚，明确其目标，那样你才能做的更好，坚持的更久；“概念清晰、目标明确”

有担当

有担当才能敢做，敢做才能收获更多，也才能获得团队成员的认可。

当具备了产品的一些要素，并且明确各项业务的时候，或许你就已经经历过好几款产品了。那么在这个层面上，我们如果根据数据来进行突破？

数据分析的作用及思路是什么？又如何根据数据去驱动产品？

数据：这个概念其实很清晰，但是也并不那么容易能表现出来。

以注册为例：

假如：用户在注册页面的浏览UV是1000，在注册页面的平均停留时长是2分钟，最终转化为10%（注册成功／页面UV）

那么根据这个数据我们可以判断出基本的结果：

1. 注册页面存在着流程问题，用户无法有效完成注册，但是还没有办法有效分析到底哪个流程有问题，所以可以进一步埋点，看看用户在注册页面都做了哪些操作，点击了什么？浏览了其他的什么东西？跳出的路径是什么？

2. 注册页面的流量较大，是否可以将一些运营活动放在注册页面中来。让用户一眼能看到我们注册之后可以参与XXX活动

这里，我们简单的表述一下数据的问题，我们主要来说说，数据到底该怎么去做？

1. 明确各项指标定义，比如注册页面PV、UV的定义是什么？产品的日活、月活的指标定义是什么？

2. 明确转化之间的计算方式，知道最终的结果是怎么来的？对谁有指导意义

3. 这个对应的数据对你的产品或者运营或者其他业务有什么指导性的意义，不要去做无意义的指标定义，比如你要看页面的转化，那么就对页面转化的指标进行定义和埋点，比如页面的PV、UV，按钮的点击次数，页面停留时间，下一个页面的PV、UV，页面停留时间等

上面我们用实例来讲述了在产品中数据的重要性；所以当我们使用在产品中进行埋点，并且去收集了基础数据后，就可以对基础数据进行分析，去发现产品存在的问题，并且最好能深入探究到原因。数据分析有一些常常容易掉进去的陷阱，这里引用：大前研一.思考的技术[M].中信出版社,2017.中的一些观点(大前研一，麦肯锡顾问公司日本分社社长)：

观点一：

不要把假设和结论混为一谈。分析数据后所整理出来的资料，只不过是假设。为了证明这一假设是正确的，必须再着手搜集证据，并分析证据。

数据分析中最容易犯的错误之一，就是导出网站后台数据，发现数据表现不好的指标，然后简单推测出几条原因敷衍了事；实际上这样的推断很容易遭到质疑，要让自己的结论站得住脚，需要搜集证据验证你的假设，证据可能来自用户反馈，也可能来自细分数据、竞品比较等；我个人偏向于先找到细分数据验证我的推断。

观点二：

所谓线性思维，就是套用公式，根据公式就一定会得到正确答案的直线式思维方法；但是，在非线性以及复杂理论体系的世界里，初期条件存在些许不同时，结果就会变得无法预测（换句话说，在你试图建立因果关系之前，要排除可能的影响（干扰）因素）

举个例子，某电商做了一个10点钟免费抢的促销活动，导致了数据在上午10点-12点时段异常的高，而数据分析人员没有关注活动信息就认为用户在这个时段有暴涨，那么这个数据可能就会造成误判，从而造成一些成本损失。

观点三：

认清现象和原因的不同；做数据分析最容易犯的错误之一就是把所发现的问题反过来说，当作是解决方案。例如，某电商网站购物车的“去结算”按钮的点击率持续下降，经分析认为是网站流量质量不好，有购买意愿的用户少造成的。于是提出了优化建议：提升流量质量，从而提升购物车的转化。

在这个优化建议提出之后，产品、运营、用研都对产品进行了复盘，发现并没有进行改版和优化，而最终经过深入分析，透过现象看其本质，发现是因为成本控制，所以对优惠券的叠加规则进行改变，从而导致了转化下降；与流量本身是没有关联性的。

归根结底，数据分析工作没有做到位，没有分析出流量质量不高的根本原因，才导致解决方案“虚”、落不了地。

结语

产品经理对于需求分析的把控程度决定了其为用户提供对应服务的准确性及价值，而数据分析能力决定了产品的走向及优化的点是否符合用户预期。

Tips：本文整体结构不是特别清晰，主要的原因是仅挑选其中比较实际而且可以通用性的内容进行描述和整合，具体的一些写文档的技能、画原型的技能、写PPT的技能、写方案的技能等还是需要个人去真正多做项目才能有效培养的，任何一项硬技能都是与团队协作高度匹配的，只有和团队达到磨合最优，才能让整个团队的产出效率最高。

以上内容是我从业以来的个人总结，因为并不擅长于此，所以也是在锻炼自己，很感谢在我职业和人生道路上既当了人生导师又是好朋友的一些人，他们对我说过的一些内容让我在当前的人生中受益匪浅。

很感谢我人生路上的这些明灯，是他们让我在产品路上走的更坚定，也对自己更自信。希望每一个做产品的人都有自己的坚持，也都能一直走下去。同时欢迎吐槽，也欢迎一起交流