互联网产品经理是做什么的工作，互联网产品运营主要做什么？

互联网产品到底要怎么分析，分析的是什么？这让很多新入行的小伙伴很迷茫，说好的是做产品分析，可实际上不是在埋点，就是在建表，不是在写SQL，就是在找bug，这就是互联的产品分析吗？

要解决这个令很多人烦恼的问题，就要先了解清楚，互联网的产品分析到底是分析什么，其实这里所说的产品分析，就是指分析互联网产品的用户使用情况，比如有多少用户在用这个产品？这些用户喜欢使用哪些功能？产品使用市场是多久？使用习惯是什么样的？什么情况下会跳出等等。

是不是觉得这些都是产品经理比较关心的点？没错！产品分析就是帮助产品经理监控产品，对产品进行不断优化的。

有一点需要注意的是，在所有数据分析的项目中，有些分析的指标是可以共用的，比如产品分析与用户分析就有共用指标：DAU、MAU、流程转化率等，因为共用，也就很容易引发一些混淆，不过，只要弄清楚服务对象也不是很难区分，比如，产品分析是服务产品经理的，而用户分析是服务用户运营的。

回到正题：产品分析该怎么做呢？

做分析前要先明确，产品分析包括三大部分的内容：

1、市场情况分析

2、日常数据监控

3、新功能测试

市场情况分析，指的就是对产品市场表现的分析，比如：

注册用户量，潜在用户量估算
用户活跃度，DAU和MAU
付费用户，转化率/平均消费额（ARPU）
竞品数量、累计用户、活跃情况

这些数据对于产品经理来说，适用于展示在MRD/BRD文档中，做为宏观性判断的依据，比如产品赛道情况、目前发展情况、后期节奏把控等。

标准的MRD/BRD文档内容很丰富，但在数据分析师看来，用一个简单的公式可以概括：

商业价值=用户群体规模+需求场景频率+支付能力+竞争能力

每一个产品都有其自身的定位，如果不了解情况，除了查MRD/BRD，还能参考之前的融资说明，一般都能找到非常清晰的介绍，这对数据分析师的工作开展有很大的帮助。

日常数据监控，则是监控产品的日常表现，比如：

通过DAU/MAU、转化率、在线时长等，监控产品整体指标情况；

通过新用户注册流程、主要活动流程、交易流程等，监控关键流程指标情况；

通过某功能使用人数、使用次数、使用时长等，监控主要功能指标情况……

监控这些指标的意义就在于，可以通过长线发现问题，寻找可优化的点。比如付费用户变少，就可以通过数据查看，大部分用户是在哪个环节卡住的，到了哪个步骤终止了付费操作，从而寻找到更好地解决问题的办法，提高用户的付费率。

新功能测试，是指测试产品某个功能或者设计的改变，是否达到预期目标，这里的测试与软件测试是完全不一样的测试，一定要区分清楚，软件测试指的是测试程序的运行情况，代码撰写是否有bug，有没有闪退等问题，而数据分析师说的测试，指的是从众多的设计方案中，找一个数据上表现最好的方案，包括事前测试和事后监控。

模型是很多人做数据分析师最喜欢套用的模板，做产品分析，也有被很多人都点赞好评的模型，那就是漏斗模型。

很多产品都不是一步就能完成的，需要经历很多步骤才能达到最终的目标，因此自然就会形成漏斗，也就与漏斗模型匹配度最高，最多的时候都是运用在用户监控上，观察那一步用户流失最多，从而做相应优化。

在做产品分析的时候，还要注意一个问题，不管是APP还是小程序，都是最后承接用户的一个载体，那么，用户进入APP或者小程序的路径会有很多，前端可能设置了很多的进入方式，每一个进入方式，都会成为一个漏斗，所以，产品分析时的漏斗，从不同量级出发，就会有多个漏斗，并非单一的一个。

在这种情况下，产品分析就会涉及到更深的问题，比如：站外到站内引流，哪个路径更好走？站内流量分配，怎么分效率会更高？

基于这种情况，很多数据分析师会把这些漏斗路径进行合并，形成一张全站流量转化地图，这种就是UJM（User Journey Map）模型，非常适用于有明确行为终点的产品。

这个时候你是不是还是很疑惑，关于产品分析，既有理论、又有方法、还有模型，那为什么日常工作中大家会觉得做的事情很琐碎，分析不出结果呢？

主要有以下两个原因：

1、产品分析本身性质决定

互联网产品页面更新是常有的事，随着季节、随着热点、随着活动、随着主推商品等等，经常发生更新改变，只要产品页面有更新，数据埋点就要随着变动，就会让数据分析师觉得在埋点上花费了大量的时间与精力，这还只是其中的一点，很多地方都是需要各种埋点的，所以工作就会很麻烦。

2、产品经理自己没主见造就

如果遇上个只会做领导传声筒的产品经理，他自己不可能写出合格的BRD/MRD，为什么上这个功能完全不清楚，大家在他的带领下都是稀里糊涂的做，自然不会有清晰的分析路径。

【总结一下】数据分析优质社群，等你加入哦~

数据分析真的不是天天做战略分析，不是天天高不可攀，日常工作也需要数据分析的支持，产品分析虽然很多时候琐碎，但即便是在只有1个产品的互联网公司，也起着非常关键的作用的，数据分析师们要放平心态做好分析，才能让领导刮目相看！

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