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  • 實例解析:怎么撰寫一份產品數據報告

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    產品數據報告是產品和運營人必不可少的工作,無論是周報、月報,還是新版本表現的分析報告,都需要在圍繞報告目標的基礎上,對數據進行整理、分析并提煉要點,最后形成一份有指導意義、易讀且美觀的數據報告。本文從撰寫步驟的角度,總結如何從0開始撰寫一份產品數據報告。

    文章綱要如下:

    1. 從閱讀者的角度,明確報告定位;
    2. 拆解核心指標,建立數據模型;
    3. 數據的整理和分析;
    4. 舉例說明一份月報的模板。

    從閱讀者的角度,明確報告定位

    報告就是向某一人群進行匯報,那么首先就要明確報告的對象,從報告對象的角度組織內容、結構,以及報告里各個模塊的側重點。

    舉例來說,如果報告是面向公司領導層的,例如:公司業務線的例行匯報,或是向產品線leader匯報新產品或新版本的表現,這時候報告要突出的就是關鍵指標有沒有達到預期,各個關鍵指標為什么是這個表現,需要通過拆解成細化的指標來簡要說清楚問題出在哪里,或是優秀表現的原因是什么,最后總結團隊下一步的改進計劃。

    如果是面向團隊的業務同事的,那報告的側重點就在于挖掘問題點,并提出改進方案或建議,要起到的是用數據驅(che)動(pi)團隊的作用。

    如果是對外公開的報告,則一般側重的是結果和趨勢,而不是過程。這一類就是咨詢機構們公開發布的那些報告的范式了。

    拆解核心指標,建立數據模型

    明確了報告的定位之后,那么就可以結合報告定位和產品目標、活動運營目標等指標,對核心指標進行拆解,形成報告的數據模型。

    例如:如果是電商類產品,并向領導匯報,那么可能核心指標就是GMV,GMV是用戶數乘以客單價,那么我們一步步進行拆解就如下圖所示:

    需要指出的是,報告的核心指標和拆解是動態的,在產品的不同階段,數據模型也需要進行調整。例如:一個產品中前期階段關注的可能是用戶規模,到達一定用戶規模之后,就需要開始重點關注用戶價值了,而數據模型也就需要隨之調整。

    數據的整理和分析

    1. 數據的獲取

    數據的來源比較多,需要根據不同指標的需要,選取穩定可靠的數據來源。

    常見的數據來源包括:

    • 公司自有數據統計系統;
    • 第三方數據統計平臺,例如:友盟、百度等;
    • 第三方業務平臺,例如:廣告聯盟等;
    • 公開的數據源。

    其中有很多數據是有多個來源的,例如:用戶的基礎數據一般公司自行統計和第三方平臺都有,而對外合作的數據則是自行統計和第三方業務平臺都有。

    對于和錢有關的數據,例如:訂單數、金額明細等,一般來說必須要有嚴格的對賬系統來核對和平賬。但對于用戶數據出現差異,一般需要對統計口徑和統計方案進行分析,如果是統計手段層面造成的差異則可以忽略。

    這里需要注意的是,如果一個數據來源出現大幅異常波動,往往可以借助另一個數據來源進行對比分析,如果兩邊是同方向、同幅度的波動,則要從業務角度去分析,如果兩邊差異很大,則很可能是數據統計源頭出了問題。

    2. 數據的整理、清洗

    數據的整理和清洗主要是排除臟數據和統計異常的數據、對數據進行結構化處理等等,這里就不展開了。

    3. 分析數據:重要的是思維

    對于數據分析,思維比工具和手段重要,首先要明確想找到什么問題,再提出假說然后依據假說去排查,而不是在海量數據中無目的查找問題。

    分析的步驟,我認為個家的總結已經非常到位,這里羅列如下,有興趣的可以讀下《數據分析能力的核心是思維》一文詳細了解:

    1. 感知問題;
    2. 提出假說;
    3. 選擇表征;
    4. 收集數據;
    5. 分析驗證。

    4. 分析數據的方法

    • 拆解法:對一個大問題拆分為更小粒度的指標,如果沒有發現問題則繼續往下拆解,直到發現問題所在為止,從而尋找到對應的解決方案。
    • BCG矩陣:根據不同業務場景,選取兩個坐標作為坐標軸,從而把業務或用戶劃分為不同的類型進行分析。
    • 同比分析法:將各個業務相同類型的數據放在一起比較。
    • 用戶分析:用戶分析包括了使用廣度、使用深度、使用粘性等指標,這些指標一般是若干用戶指標的組合,例如:使用廣度就包含了總用戶數和MAU等,使用深度就包含了使用時常、停留時間等。

    分析數據的方法有很多種,需要根據報告定位和目標的需要適當選取。

    實例解析:一份產品月報的撰寫

    我這里以一份產品月報的撰寫為例,供大家參考數據報告的撰寫。

    首先這是一份面向領導匯報的產品運營月報,因此需要突出核心指標的完成情況,以及拆解的二級、三級指標的情況,從而從上到下分析本月指標的完成情況。

    其次,這是一個電商導購類的產品,因此在報告的第一項,就是依據產品特性,對數據指標進行拆解和建立數據模型,從而讓讀者一目了然知道報告的內容框架,以及各項數據的完成情況,之后才是逐步展開進行匯報,便于說清楚具體情況、問題點、改進計劃。

    指標拆解示例

    • 目前MAU量級數百萬,因此產品階段還側重在用戶增長,其次才是收入;
    • 監控指標根據實際情況可以隨時調整,以便說明問題。

    數據總表示例

    拆解完數據指標,建立模型之后,就是要展示出重點的數據、形成數據總表,從而讓報告的閱讀者一目了然知道核心指標完成情況,以及哪些數據超出預期、哪些數據出現問題。

    如下表所示,未達預期部分的目標完成度加黑,引導大家聚焦在問題的分析上:

    核心指標示例

    指標的展示有以下幾點需要注意:

    • 圖形樣式需要根據報告的匯報側重點來選取,例如展示體量變化可以用柱狀圖、展示趨勢可以用折線圖、展示不同業務同一指標的對比可以用簇狀柱圖等等;
    • 一個表格最多展示一個主要數據和一個次要數據,例如:MAU+環比增長率;
    • 數據情況的原因說明最好不超過2個,切忌羅列一堆原因,讓閱讀者找不到重點。

    核心指標拆解分析

    如上例核心指標為MAU,則需要對當月活躍用戶的構成進行分析,并可以順便帶出月留存率。

    渠道分析示例

    這里以渠道新增分析示例,適合于對比多個同類數據的情況,例如同時查看免費渠道和付費渠道的新增用戶情況。且由于更關注免費自然流量新增,因此還可以再帶上免費新增的增長折線便于解釋說明。

    由于重點是免費渠道,因此可以繼續對免費渠道進行詳細分析:

    留存用戶分析示例

    留存用戶的分析,除了分析總留存人數之外,還常用如下的梯形表格分析動態時間周期內的留存率變化情況:

    人均活躍天數示例

    人均活躍天數是考察用戶活躍情況的重要指標,一般用折線圖來展示變化趨勢:

    人均活躍天數同樣可以根據業務需要,繼續細化分析不同渠道、不同機型、不同操作系統等等的詳細數據。

    收入統計示例

    收入類型的統計,比較適合先用一個總表展示出整體的情況,然后再細分不同的收入指標,選擇合適的圖表進行展示:

    總結

    產品數據報告的撰寫,首先要基于閱讀者和產品核心指標的分析,對指標進行拆解和建模、確定整個報告的內容框架和側重點,然后對數據進行整理、分析和制表,最后的工作才是對報告進行美化。

     

    本文由 @?Alex 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

    題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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    1. 贊一個,學習了。

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    2. 你好,感覺這份數據報告里面缺了一點內容,包括本月發現的數據問題,如何發現數據問題,可能造成的原因,以及采取什么解決措施。這一部分比較重要,如果只是單純數據堆疊,不停的往下拆分指標,每月看看數字增長,也沒有很大用處吧。

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    3. 碼應該不打

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    4. 學習了??

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    5. 對2,3,4點覺得非常好,也非常感謝分享,可以學習到了,但是不是很認可第一點的報告定位,也許你是從領導層來看,得確應該看到報告的目的,以及對工作的計劃,可是這個不是一個普通產品經理所能決定的,因為他沒有決策權,說白了,不論他怎么下結論,都是坑(直白了),所以你說的報告定位也應該給普通產品經理考慮的空間

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    6. 這個碼打的哈哈哈

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    7. 我覺得這個文章很贊,哈哈

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