产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标？

“ North Star Metric ” 北极星指标，又叫做“ OMTM ” One metric that matters , 唯一重要的指标。之所以叫北极星指标，是因为这个指标一旦确立，就像北极星一样，高高闪耀在天空中，指引着全公司上上下下，向着同一个方向迈进。Part 1 | 为什么北极星指标那么重要？ 找到公司的北极星指标，是做增长的第一步，也是至关重要的一步。为

产品运营 2017年05月10日

怎样展示数据才能说服别人？

数据可视化的本质是简化信息、突出重点。数据已成为商业的语言，它代表着我们的理性和逻辑，体现着我们的专业素养。用数据说话也已成为当今众多公司职员、专业人士所必须掌握的表达方式。如果你在汇报的时候还只会堆砌“很多”、“很快”、“很好”这些形容词而给不出数据，必遭老板和听众的白眼。我们做数据展示最终还是要说服别人接受你的结论。而要说服别人，关键还是论据充分、准确，并且论证严谨。所

产品经理 2017年05月11日

一个数据小技巧帮你决策产品设计

相关度 大家在做产品时，肯定会埋很多数据上报点。产品经理们得通过每天上报的这些数据去分析、评价一款产品的发展情况。评价一款产品的指标非常多，我在之前的一篇文章《产品健康度判断》中描述了，有PV、UV、平均访问时长、充值用户数、充值金额、ARPU值等等。那么问题来了，如此多的指标，你要如何抓住最关键的呢？如果目标是做更高的收入，你要如何去拆解任务呢？1. 相关分析 哲学的基本

产品经理 2017年05月15日

数据化运营 7 大经典思路

1. 分解思路做互联网运营的数据分析，首先就是学会“分解”。将数据分解，将问题分解。所有的数据都可以层层向下分解，找出更多的“子数据”，通过对子数据的挖掘和优化，往往能逐个击破，找到方向，提升最后的“关键指标”。这个重要的思路也贯穿了本文章下面几乎所有的内容。很多时候我们找不到努力的方向，往往是分解的能力还不够，只盯着最后大的成交额指标不放，不去挖掘这个指标下面的相关因素，

产品运营 2017年05月15日

用数据指导设计的时候，我们需要注意什么？

老实说，虽然从业也有一段时间了，我在设计工作中用到数据分析的情况却并不多，一方面之前一直呆在用户量级很小的 ToB 业务线，产品数据埋点各种缺失，且被业务认为价值不大而难以推动；另一方面即使能拿到一部分数据，也会因为基数小、波动大、太过笼统和单点等原因，而影响到实际的参考价值。所幸这一情况最近有了改观，我开始得到更多机会去获取自己想要的数据，但在过程中也多少犯过一些失误，借

产品经理 2017年05月15日

数据分析对产品有什么用

常言说发现问题比解决问题更重要，因为办法总比问题多，但如果发现不了就无从改进， 好在凡事物运行，总会留下痕迹，但在一般情况下，人眼是不容易直接观察到的。数据分析，就是发现问题的有效途径，通过对痕迹的追踪、收集、处理清洗、分析，最后找出事物运行的规律和特点。 具体到互联网产品，通过有效的数据分析让我们清晰了解到产品目前的实际情况和存在的问题，并基于此提出解决方案，之后再验证方

产品经理 2017年05月15日

讲真，你会做饭就能学会数据分析（内含分析框架）

处在消费者瞬息万变的大数据时代，数据分析能力正在成为一种越来越重要的能力。提高数据分析能力，并有意识地将数据思维运用到工作和生活中，无疑将助你稳步提高职业竞争力。so，赶紧学起来吧～本文为《数据分析，企业的贤内助》的章节读书笔记，重点为数据分析的过程。引子我们都有在饭店就餐的经历。客户点菜下单后，交给厨师烹饪。厨师的工作有5步：下单、备料、切配、烹饪、打荷。类似地，数据分析

产品经理 2017年05月15日

设计更好的数据报表

英文原文来自：https://uxdesign.cc/design-better-data-tables-4ecc99d23356设计更好的数据报表一个成功数据报表的用户界面设计组件_Andrew Coyle _翻译： Kevin嚼薯片没有可视化表达和处理，数据将变得无用。未来产业的成功，依赖于具有更好用户体验的数据采集和数据报表。好的数据报表允许用户进行浏览、分

产品经理 2017年05月15日

在大数据下，微信眼中的你是什么身份？

朋友圈广告可以对投放人群进行精准定位，想知道微信眼中的你吗？想知道微信眼中的你吗？从2015年1月第一批朋友圈广告上线开始，就有网友大呼收到微信的“不公正待遇”，第一批广告投放品牌为“宝马中国”、“vivo”智能手机、“可口可乐”，有人认为收到宝马广告的标签是“精英阶层”，收到可口可乐广告的是“屌丝阶层”。其实不然，请看微信如何定位你的身份！截止至2016年12月，微信拥有

业界 2017年05月15日

数据分析的三层需求：风险的数据化解读

我觉得，让数据发挥它的价值，可以尝试将数据与风险相关联，对风险进行数据化的解读，从而来让报表更加落地，更加可用。为什么有的报表好用，有的报表不好用，有的企业会做一堆乱七八糟的报表，最近经常会思考这些问题。有人说数据分析，为了开源节流，这个没有错，今天我从另外一个角度解读。数据分析，是为了应对风险(说明：风险与机会是一起的。PMI中将其共同列为风险管理，本文所有风险与机会同义

产品经理 2017年05月17日