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产品运营不懂数据分析？怎么扛1亿KPI
更新时间：2025-5-13 01:10:42 作者：爱短链
编者按：产品运营是一种从内容建设、用户维护和活动策划三个层面管理产品内容和用户的职业。
虽然它是一个操作，但产品操作也需要数据分析。
本文作者向我们展示了产品操作的作用，并总结了三种做好数据分析的方法。
我希望读完这篇文章后能帮助你的数据分析。
产品运营到底是什么品种？ 产品运营负责做产品吗？ 如果产品运营也负责产品工作，产品经理的职位是什么？ 产品运营和产品经理的关系是什么？如何区分工作职能？ 许多刚工作过的小伙伴或对操作不熟悉的童鞋，往往会产生上述疑问。
的确，在垂直领域，内容运营、直播运营、渠道运营、用户运营、活动运营……这些岗位的职责非常清晰直观，只能从岗位名称上晰区分。
不同公司的产品运营工作也不同，导致人们对产品运营的理解一直困惑。
1、产品运营的作用是什么？ 产品运营≠产品经理。
产品运营是从内容建设、用户维护、活动策划三个层面管理产品内容和用户的职业，通常承担公司收入和用户数两个指标。
简单来说，公司或部门主要负责产品运营KPI那群人是决定你年终奖金的金爸爸。
经过一年的努力，最终是喝粥还是吃饭取决于童鞋的产品运营。
产品经营承担收入 用户数量两个关键指标，如果产品运营不了解数据分析，就不能敏感地从数据中发现问题，提出解决方案，严重也会导致部门KPI该指标无法实现。
二、支持产品运营，做好数据分析3招 并非每一个产品运营都懂数据分析，许多运营文科背景，天生对数据不敏感，更别说操作复杂的数据公式了。
面对数据，许多产品运营陷入困境，一方面是自身知识的盲点，另一方面是所有部门的希望。
根据以往的工作经验，作者总结了三条数据分析的小捷径，给刚进入这个行业或不了解数据分析的童鞋。
以收入指标为例，如何判断收入指标是否正常，后续如何改进？ 1. 应用通用公式，逐一调查指标 万能公式的秘密在于将指标拆解到最细，找出致命的问题。
所谓最细指标，就是无限拆解，直到耗尽。
如上，营收=付费用户数*人均单价，当然，这个公式还没有完全拆除。
由于拆除，日常用户数量可以继续拆除到各种渠道的活跃用户数量，流量可以细分为不同的产品类别。
由于各产品的推广渠道和产品类别不同，继续拆分没有参考价值。
您的产品操作童鞋可以根据自己的业务需要继续拆卸。
1)万能公式还记得吗？ 下次老板让你分析数据，直接应用公式，每年/每月/每天导出4个维度的历史数据(看老板给你的分析要求)进行比较。
比较分析时要注意，每次只能保持一个数据变量分析，避免同时分析几个变量数据，找不到数据原因。
2)保持数据变量是什么意思？ 下图：这是一家公司过去半年的收入和用户数据。
2月和5月的自来水出现了峰值。
请注意，这可能是春节或五一假期带来的增长，但是什么行动导致数据增长是不可避免的？增长模式可以复制吗？需要逐一分析产品操作。
分析数据涨跌，介绍同比和环比两种分析方法。
同比：即今年与去年同期的数据对比，如春节对春节，五一对五一。
环比：即连续周期的数据比较，如本月与上月的比较。
3）环比分析 找出概念后，回顾2019年1月至6月的环比数据。
万能公式： 流水=日用户数 X 日活率 X 付费率 X 人均单价 列出每个数据的环比增长，你会发现，当流量上升时，一些指标（如日常生活等）必须跟随上升，下降也必须跟随下降，成为一个积极的关系。
在分析过程中，正相关指标的数据可以分为一类，首先忽略，只看负相关指标。
例如，在3月和4月的数据中，当流量上升时，日常生活数量、日常生活率和人均单价都上升了。
虽然涨幅不完全相同，但只有支付率下降。
此时，应重点关注支付率指标。
下一步可以假设付费率:假设付费率上个月保持不变，流量是多少？付费率上升5%，流量是多少？中间的数据差可能是你需要改进的地方。
最后，你可能会发现付费率略有下降，因为4月最后两天没有及时更新优惠券，导致活跃用户的付费率下降，回购率从46%下降到39%，从而降低了整个月的付费率。
这就是数据下降的原因，后续操作需要及时补充优惠券。
同比对比： 对同比数据进行分析，最好将同类型的数据归类为表格，并绘制成图表，以便于查看和发现规则。
许多公司为冲KPI，年底会有收入高峰，然后数据会在1月份下跌。
恰逢2月春节数据会飙升，3月4月数据会下跌，直到5月再次上涨。
图中过去两年的数据增长规律相似。
唯一的区别是，19年的数据增长变化更大，这应该与运营或产品的某些行动有关。
此时，您需要回到业务层面来找到原因。
比如19年春节上线了4个活动，每个活动的流水都在20万以上，18年只上线了1个活动，只有18万。
从数据分析可以看出，这可能是流量增长的主要原因。
因此，在未来流量高峰期到来之前，需要做好战斗准备，提前规划增收活动，避免错过流量红利期。
2. 绝对值不重要，数据增加很重要 下图是某个APP和APP新上线的Tab页面数据Tab主要考核指标是营业额和用户拉新。
单看这个Tab用户数据，新用户数量每月上升，似乎负责业务Tab童鞋的新效果很好，老板应该给他加鸡腿。
而有数据经验的童鞋并不这么认为，为什么要这么说呢？长数据： 从半年的数据可以看出，虽然是新的Tab每月新增用户总数在增，但新用户总数在增长4个月Tab新增涨幅远低于app市场新数据(即拉新效果低于整体)app）。
从这个角度来看，运营小编并没有把很多新用户拉到新用户身上Tab来，所以Tab总用户数的增长只是自然的新增，与运营策略无关。
Tab的涨幅比APP涨幅仍然很高，这证明小编的操作很好，吸引了更多的用户。
可以看出，数据绝对值高并不意味着业务运行良好，产品运营应更加关注数据增长。
当增长超过市场时，即使总数看起来不高，你仍然会Tab操作得很好，因为你在跟随更大的指标PK。
3. 想要用户保留好，就要注意CTR数据 CTR指点击通过率，是互联网广告常用的术语，CTR=实际点击次数/显示量。
如下图所示，这是新算法切量前后的数据性能。
app推荐新算法，客户端将50%的用户切入新算法。
看看红色数据，自从切换到新算法以来，主页上的总用户数量显著增加，比1月份增加了30万，5月份增加了50万。
很多刚开始负责产品运营的童鞋很容易陷入误区——只看绝对值数据。
用户数量的增加证明算法优化得很好，否则怎么会增加30万。
但实际上，算法效果的检验不应该取决于绝对用户数量，而应该取决于用户数量CTR。
而且不能一般看页面。
CTR结果，将数据分为切量数据和原算法数据两部分CTR性能，这样比较才有价值，知道更喜欢哪种算法推荐。
你学会了吗？写下以上三招，轻松学习初级数据分析，背负1亿收入KPI，那不是事。
专注于产品运营的卡卡，微信号：96974134，卡卡产品笔记官方账号经理。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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虽然它是一个操作，但产品操作也需要数据分析。
本文作者向我们展示了产品操作的作用，并总结了三种做好数据分析的方法。
我希望读完这篇文章后能帮助你的数据分析。
产品运营到底是什么品种？ 产品运营负责做产品吗？ 如果产品运营也负责产品工作，产品经理的职位是什么？ 产品运营和产品经理的关系是什么？如何区分工作职能？ 许多刚工作过的小伙伴或对操作不熟悉的童鞋，往往会产生上述疑问。
的确，在垂直领域，内容运营、直播运营、渠道运营、用户运营、活动运营……这些岗位的职责非常清晰直观，只能从岗位名称上晰区分。
不同公司的产品运营工作也不同，导致人们对产品运营的理解一直困惑。
1、产品运营的作用是什么？ 产品运营≠产品经理。
产品运营是从内容建设、用户维护、活动策划三个层面管理产品内容和用户的职业，通常承担公司收入和用户数两个指标。
简单来说，公司或部门主要负责产品运营KPI那群人是决定你年终奖金的金爸爸。
经过一年的努力，最终是喝粥还是吃饭取决于童鞋的产品运营。
产品经营承担收入 用户数量两个关键指标，如果产品运营不了解数据分析，就不能敏感地从数据中发现问题，提出解决方案，严重也会导致部门KPI该指标无法实现。
二、支持产品运营，做好数据分析3招 并非每一个产品运营都懂数据分析，许多运营文科背景，天生对数据不敏感，更别说操作复杂的数据公式了。
面对数据，许多产品运营陷入困境，一方面是自身知识的盲点，另一方面是所有部门的希望。
根据以往的工作经验，作者总结了三条数据分析的小捷径，给刚进入这个行业或不了解数据分析的童鞋。
以收入指标为例，如何判断收入指标是否正常，后续如何改进？ 1. 应用通用公式，逐一调查指标 万能公式的秘密在于将指标拆解到最细，找出致命的问题。
所谓最细指标，就是无限拆解，直到耗尽。
如上，营收=付费用户数*人均单价，当然，这个公式还没有完全拆除。
由于拆除，日常用户数量可以继续拆除到各种渠道的活跃用户数量，流量可以细分为不同的产品类别。
由于各产品的推广渠道和产品类别不同，继续拆分没有参考价值。
您的产品操作童鞋可以根据自己的业务需要继续拆卸。
1)万能公式还记得吗？ 下次老板让你分析数据，直接应用公式，每年/每月/每天导出4个维度的历史数据(看老板给你的分析要求)进行比较。
比较分析时要注意，每次只能保持一个数据变量分析，避免同时分析几个变量数据，找不到数据原因。
2)保持数据变量是什么意思？ 下图：这是一家公司过去半年的收入和用户数据。
2月和5月的自来水出现了峰值。
请注意，这可能是春节或五一假期带来的增长，但是什么行动导致数据增长是不可避免的？增长模式可以复制吗？需要逐一分析产品操作。
分析数据涨跌，介绍同比和环比两种分析方法。
同比：即今年与去年同期的数据对比，如春节对春节，五一对五一。
环比：即连续周期的数据比较，如本月与上月的比较。
3）环比分析 找出概念后，回顾2019年1月至6月的环比数据。
万能公式： 流水=日用户数 X 日活率 X 付费率 X 人均单价 列出每个数据的环比增长，你会发现，当流量上升时，一些指标（如日常生活等）必须跟随上升，下降也必须跟随下降，成为一个积极的关系。
在分析过程中，正相关指标的数据可以分为一类，首先忽略，只看负相关指标。
例如，在3月和4月的数据中，当流量上升时，日常生活数量、日常生活率和人均单价都上升了。
虽然涨幅不完全相同，但只有支付率下降。
此时，应重点关注支付率指标。
下一步可以假设付费率:假设付费率上个月保持不变，流量是多少？付费率上升5%，流量是多少？中间的数据差可能是你需要改进的地方。
最后，你可能会发现付费率略有下降，因为4月最后两天没有及时更新优惠券，导致活跃用户的付费率下降，回购率从46%下降到39%，从而降低了整个月的付费率。
这就是数据下降的原因，后续操作需要及时补充优惠券。
同比对比： 对同比数据进行分析，最好将同类型的数据归类为表格，并绘制成图表，以便于查看和发现规则。
许多公司为冲KPI，年底会有收入高峰，然后数据会在1月份下跌。
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图中过去两年的数据增长规律相似。
唯一的区别是，19年的数据增长变化更大，这应该与运营或产品的某些行动有关。
此时，您需要回到业务层面来找到原因。
比如19年春节上线了4个活动，每个活动的流水都在20万以上，18年只上线了1个活动，只有18万。
从数据分析可以看出，这可能是流量增长的主要原因。
因此，在未来流量高峰期到来之前，需要做好战斗准备，提前规划增收活动，避免错过流量红利期。
2. 绝对值不重要，数据增加很重要 下图是某个APP和APP新上线的Tab页面数据Tab主要考核指标是营业额和用户拉新。
单看这个Tab用户数据，新用户数量每月上升，似乎负责业务Tab童鞋的新效果很好，老板应该给他加鸡腿。
而有数据经验的童鞋并不这么认为，为什么要这么说呢？长数据： 从半年的数据可以看出，虽然是新的Tab每月新增用户总数在增，但新用户总数在增长4个月Tab新增涨幅远低于app市场新数据(即拉新效果低于整体)app）。
从这个角度来看，运营小编并没有把很多新用户拉到新用户身上Tab来，所以Tab总用户数的增长只是自然的新增，与运营策略无关。
Tab的涨幅比APP涨幅仍然很高，这证明小编的操作很好，吸引了更多的用户。
可以看出，数据绝对值高并不意味着业务运行良好，产品运营应更加关注数据增长。
当增长超过市场时，即使总数看起来不高，你仍然会Tab操作得很好，因为你在跟随更大的指标PK。
3. 想要用户保留好，就要注意CTR数据 CTR指点击通过率，是互联网广告常用的术语，CTR=实际点击次数/显示量。
如下图所示，这是新算法切量前后的数据性能。
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看看红色数据，自从切换到新算法以来，主页上的总用户数量显著增加，比1月份增加了30万，5月份增加了50万。
很多刚开始负责产品运营的童鞋很容易陷入误区——只看绝对值数据。
用户数量的增加证明算法优化得很好，否则怎么会增加30万。
但实际上，算法效果的检验不应该取决于绝对用户数量，而应该取决于用户数量CTR。
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