根据需求的评估确定需求开发顺序后，最后一步就是确定How即 怎样满足需求，包括竞品功能分析、 需求解决的具体流程与功能效果的预期与评估方式 。

竞品功能分析过于宏大，包括竞品的细分市场定位、所带来的用户群的差异与需求差异，解决的具体流程及分析和对于产品的参考价值等等，需要结合实例，另开一节；具体流程又太过细节，以后结合原型一并叙述；这次主要来讨论一下功能效果的评估方式即KPI（Key Performance Indicator 关键绩效指标）的数据分析。

一、KPI的确定

数据分析前，要先确定分析什么，从产品的整体分析与具体功能的分析两个方向来看：

1.产品的整体分析

对于产品的整体分析， 在产品的不同生命周期主要关注点不同 ，KPI也自然不同。当然，不同产品形态千差万别，这里只是试图探索出一个分析的方向，还是要结合具体产品分析。

种子期 ，用户源于邀请与自然自然增长，重点是保证产品初期用户的体验，以验证产品模型。那么关注的数据就包括用户的基础数据（基本属性是否与目标用户相符）与产品的基础数据（用户活跃情况（次数、时长）、基本流程完成率、日周月留存等）。

推广期 ，开始通过渠道与宣传发展用户，重点是监控新用户的增长情况与对产品的使用情况，确定进一步发展方向。关注的数据包括总体用户的数据（新增用户量，不同渠道用户量，总用户量，日周月留存率，日周月活跃用户量）与产品使用情况的数据（启动次数，功能使用次数，基本流程完成率等）。

成熟期 ，开始关注用户的精准运营与商业化变现水平。关注的数据包括用户使用情况的具体数据（用户的活跃情况并进行分级，促活节流）与产品的商业化情况数据（活跃用户，付费转化率（广告点击率），ARPU等）。

2.具体功能的分析：

功能的数据分析要结合功能的使用流程， 关注每个流程的用户量与转化率，使用漏斗模型 来进行分析。

漏斗模型

通过漏斗模型，可以看出每个流程的用户量与转化率，从而发现问题并进一步分析解决。比如功能打开人数过低，可考虑在产品中增强功能入口的推广；功能某一流程转化率过低，则要查看是否功能有BUG，或者增加用户引导等。

二、数据来源

1.第三方统计工具：

友盟

在应用中接入友盟、TalkingData等移动数据分析工具SDK，即可得到用户、活跃、留存等数据的分析报告。

2.数据库

有些关键数据，不能采用第三方统计，可以直接从数据库中查询与导出。以常见的MySQL为例，可以采用Navicat等可视化工具通过SQL语句查询与导出数据。

Navicat

3.数据抓取

竞品的数据我们只能以普通用户的方式访问，不过可以通过数据抓取的方式将数据结构化抓取与导出。八爪鱼是我常用的工具，可视化操作，配置抓取项目与字段即可，简单高效，不过只支持网页抓取。

八爪鱼

结果导出

三、数据处理

数据的处理软件常用的有EXCEL、SPSS等，具体的使用技巧也有很多，我也不是理解的特别深入，在这里就只大概介绍一下，具体方式网上也有很多介绍。

1.数据图表

除了折线图，条形图，漏斗图，常用的图表还有雷达图，矩阵图等。

雷达图

矩阵图

2.数据透视表

根据不同属性进行分类与汇总，方便进行比较。

数据透视表

要再说数据处理的方法，还有条件格式、函数、数据验证等等，不过在这里不再展开。因为说了这么多，但其实数据分析的重点，也许并不在于数据的精准，而更多的在于一种数据的整合意识与图形化思维。毕竟数据分析的结果并不仅仅是自己使用，还要与他人进行分享，如何从数据分析，到用数据说话让自己更有信服力，还有很长的路要走，与君共勉。

主要参考文章与书籍：

《运营之光》、《数据分析基础》、《产品经理究竟应该关注什么数据？》 by 王家郴

文／kuanso

关键字：产品经理, 数据

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