数据驱动是如何应用于商机立项、产品设计、增长运营的？

2017-08-14 11:29:00

产品经理要重视数据，根据数据做决策，用数据说话。

idea头脑风暴，表面上是天马行空，是没有限制的发散思维，但实际上最终胜出的idea，还是靠谱最重要。如何做到靠谱呢？

除了以用户为中心，主要是靠数据说话，建立在真实客观的数据基础之上的idea，才是靠谱的。作为带业务的产品经理，你的idea不能脱离数据真实情况太离谱，不能越过基本的数据边界。

idea的时候需要重视数据，需求分析阶段更是如此。我司的产品需求文档模板，第二项就是目标评估，撰写PRD的时候，需要给出这个需求最终可以带来的数据结果。

在进行需求评审，以数据为中心的项目目标评估，是大boss比较看重的一点，如果你的数据评估结果很不错，评估过程的逻辑严密合理，需求很容易获得通过，并且通过的速度特别快，这就是数据的力量。

需求开始阶段，要积极寻找数据支撑点，数据的统计口径要一样，否则就不是在一个频道上进行对话，数据还要具体准确，不能说：应该、大概、左右、接近这些词，讲需求的时候，用词尽量要准确靠谱。

记住具体的数字，而不是大概，比如酒店的入住率是58%，别人问起的时候，就不要为了方便说是接近60%，有的时候计算最后的目标，就是因为每个地方都有一个大概的误差，才导致最后的结果又不小的偏差甚至错误。58%是真实靠谱的答案，这么准确的数字说出来不会受到多少质疑，并且传递这种真实靠谱的数据，是对别人负责的表现，也是对自己工作严谨的一个要求。

但是说接近60%，则是不怎么准确的回答，传递给别人不怎么准确的数据信息，很容易越传偏差越大，最终带来不必要的麻烦。从某种程度上讲，你说入住率是58%，别人是比较容易相信的，但是刚好说是60%，很容易引起别人的质疑，然后带着这种质疑私自去查看数据，结果是58%，这样容易引起别人的不信任，给人留下不靠谱的印象。

产品经理做项目的时候，经常需要做项目目标评估。即便是在idea阶段，也需要为自己的idea做一个大概的估算，然后给出大概的数据目标结果。一般情况下，最终结果，都是经历了几个环节的乘法或者加法得到的。

数据估算结果=数据A数据B……数据X，如果中间某一个数据不靠谱，比如多猜了1倍，那么几个环节相乘，最终的估算可能就差几倍或者几十倍了。

前面说了数据在一个产品需求完整生命周期里，要经历的九个阶段里的前五个，基本到需求评审结束，并且需求获得通过，数据神经就可以稍微放松一下了，毕竟你暂时不需要拿数据来说服自己和说服别人。

但是，这不意外着就可以把数据抛在一边。进入了开发测试阶段，也要关注数据，比如开发经常会问产品经理，你这个需求能带来多少订单？

如果同样工作量的项目，你的需求带来的订单数据更多，那开发是比较愿意重视你的需求的，并且很有可能在资源安排上给予更高的优先级支持。无论是产品经理还是开发，都希望利用有限的资源，为公司创造更多的价值。

QA在测试的也会问产品经理，我们测试的时候，数据从哪里取？这个时候你就要懂一些数据方面的东西，知道用户信息数据、订单数据放在哪里？怎样能方便的取到数据。当QA在mock测试case数据的时候，你如果能给一些靠谱的数据源，会更加赢得QA的喜欢的。

还有数据对于运营监控的重要性就不多说了，产品经理的需求上线之后，需要有靠谱的运营监控数据指标，并且定期输出数据报表，随时可以通过监控后台的数据观察项目日常运营情况。

项目后评估看的也是数据，看上线后的数据效果是否达到了需求预期设定的目标。业内有句流行的糙话，项目后评估，其实就是产品经理直播吃翔，自己生产的翔，即使数据效果再差，也要跪着含泪吃完。

后评估的数据就是项目上线后的真实情况，不存在估算差异问题，很多时候出现后评估直播吃翔的情况，也是因为当初写PRD作目标评估的时候，数据不靠谱，导致项目目标不合理，从而让后评估难以达标。

所以，整个产品需求的生命周期最后一环，项目后评估是直播吃肉还是吃翔，取决于在一开始的idea评估、需求分析和项目评估阶段，所做的数据估算和评估是否靠谱。

差之毫厘谬以千里，作为一个合格的产品经理，数据观要融入全身的每个细胞里，把数据当作是检验需求质量的重要标准。

产品经理拥有的第一观：数据观，数据的重要性要深入人心，时刻记得靠数据说话，数据可以让你的idea和需求变得更有尊严。