产品经理如何利用数据分析做好精细化运营？

大多数公司在发展过程中都会遇到这样一个问题，资金不足，流量购买极其烧钱，却又苦于找不到好的引流渠道。数据驱动的精细化运营时代到来，产品经理怎样才能用数据分析驱动，以最低成本更好的拉动用户增长呢？

同产品经理常用思考逻辑过程类似：目标——问题——解决方案。产品经理仍可以从以下三个方面进行思考。

首先是产品经理根据自家产品定位，设定阶段发展目标。行业不同、策略不同，设定目标也不相同。

固有化的用户增长方式不能适应现今瞬息万变的市场环境，产品经理要深入思考以下问题：

1.我们的目标用户群体有哪些，他们想得到什么样的产品，当前产品能否满足用户需求，存在哪些用怒点？

2.竞争对手的弱点是什么，我们自身是否存在这样问题，我们是否有相应的功能或服务正好可以解决对方产品的用户怒点？

3.是什么让使用我们产品的用户留存了下来，是否已找到这个magic number？

很多产品经理发现使用平台5次以上的用户留存率更高，像信用卡使用5次以上即可免除年费也是基于这个规律。更精细的数据分析，像O2O行业，首次交易后的一月内再次产生购买行为，用户留存率为50%以上，连续两次购买留存率提升至80%左右这类精细数据，需要产品经理不断去发现总结。并作为产品迭代的效果考核标准。

其次，是根据自己设定的目标，罗列出在精细化运营过程中可能会遇到的障碍以及必须解决的问题。

增长黑客的核心概念MVP即最小可行产品。在产品正式面向市场投放时，产品经理不必要求它达到尽善尽美状态，达到一定完成度时即进行内部测试。内部测试没有太大问题后，就可以接受市场检验，用数据来衡量它的效果。通过一系列的用户数据反馈，在数据分析结果指导下，不断小步快跑、快速迭代完善产品，实现精细化运营。达到什么样的程度可以进行内测，产品经理必须设立标准，做好把关。

除要保证产品本身无大的问题，产品经理还要考虑到市场竞争环境。

举个栗子：国内数据分析驱动增长概念虽晚于美国，但像免费的数据分析工具百度统计、Google Analytics，付费的友盟等早已深入人心。从硅谷回来落地的数据分析产品GrowingIO在市场环境就面临两个挑战：

1.如何推广自家付费产品，将之前使用免费数据分析工具的B端用户迁移至自家平台；

2.本身国内数据驱动增长意识较为薄弱。因此还要作为传道者将数据驱动增长这一意识深入的传播给更多人。

最后是根据实现精细化运营过程中遇到的问题，全面思考解决方案。

优秀的产品经理不局限于自己所负责模块，而是具有全局思维，熟悉了解公司战略及业务发展方向。对用户需求提出到如何满足、到提高用户留存、到变现整个流程有较好掌控。曾看到过这样一段话，大意是“偏执狂”、“强迫症，敢于向领导、其他部门说“NO”，追求极致的人更适合做产品经理。

制造公司EPSON利用数据分析，就很好的做到了精细化运营。其营收业务之一——卖打印机只能保本，但盈利业务墨水能达到90%多的利润。每次做市场活动前EPSON都会做好活动收入预测，借助数据统计分析，每次活动实际效果与预测偏差保证在了5%左右。将市场活动结果预测到了如此低的误差范围内，其数据分析方法思路值得借鉴。

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来源：中国统计网

关键字：产品经理, 产品运营, 产品, 数据

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