摘要：互联网进入存量精细化运营时期后，业务决策从经验驱动转向数据驱动，新上线一款产品、一个功能或者一个营销活动，需要通过数据来复盘效果，并制定优化迭代方向。此外，数据分析能力也是很多公司产品经理晋升时重要的任职标准之一。数据指导业务核心的逻辑是知道数据是什么，表现如

互联网进入存量精细化运营时期后，业务决策从经验驱动转向数据驱动，新上线一款产品、一个功能或者一个营销活动，需要通过数据来复盘效果，并制定优化迭代方向。此外，数据分析能力也是很多公司产品经理晋升时重要的任职标准之一。数据指导业务核心的逻辑是知道数据是什么，表现如何，哪里有问题，该如何优化，但是很多分析往往只停留在数据是什么的阶段，甚至都不能全面、准确地反映业务现状。所以，想要提升数据分析能力，需要重点解决知道关注产品哪些数据（指标），以及如何通过数据分析发现业务问题。

每一个产品功能或者活动，都是服务于具体的战略目标的，比如卖出更多产品或者服务，获取更多的新用户，或者中后台工具产品的降本提效。指标是业务的镜子， 每个指标都对应一个具体的业务目标（降本、增效、提质、增收、增利、增忠诚）。脱离目标谈指标是无本之木。问自己：“这个指标变化了，我会采取什么行动？”

除了C端服务外，公司内还包括数据产品等各个业务部门的中后台产品（ToB），，C端产品核心的目标是通过持续的规模化用户增长来产生业务收益，赚更多的钱，因此会重点关注活跃用户数、GMV、营收、用户留存及用户价值等指标；B端产品重点则是通过流程优化、产品化、智能化提升业务过程中的效率降低成本，关注功能渗透率、成本节约、留存提效等使用指标为主。

北极星指标是指引业务发展最重要的一个指标（OMTM），但是产品不同发展阶段所关注的北极星指标可能不同，ToC产品最终的目的是为了赚钱（营收），但在初创期关注活跃用户数，快速增长阶段关注订单量或GMV，成熟稳定期则需要关注营收能力。基于北极星指标，常用AAARR模型结合产品客户旅程（UJM）进行进一步的拆解业务过程，形成可以全面反映产品健康度的数据指标体系。

相比较C端产品，B端产品比较难用单一的收入或用户量指标进行评价产品是否成功，而是“业务价值 + 用户体验 + 数据能力 + 系统性能 + 成本优化” 的综合结果，需结合的具体业务目标（如 “降本”“提效”“增收”）选择核心指标。单一指标（如仅看效率提升）可能存在偏差（如效率提升但错误率上升），需多维度交叉验证，最终判断其是否真正解决了业务问题。比如，有些日常办公必须要用OA工具可能是覆盖公司全员，DAU高但不一定意味着产品好用或产品成功，可能用户是边用边吐槽，有些服务于几个特定用户的产品，DAU个位数但是可能会产生更多的业务价值。

明确了看什么数据指标只是实现了业务数据化的第一步，数据想要转化成信息和知识，还需要建立明确的好坏评价标准，例如昨日DAU 100万，是得不到任何有效的决策信息的。当下大家都比较注重健康，毕竟需要为祖国健康工作50年，拿到体检报告后，如果只是给了你一堆血糖、血脂、尿酸、BMI等指标的数值，你啥也看不懂。而如果标注了某一指标高了或者低了的箭头，你就知道这一项有问题了，需要找医生解读下这个白细胞数指标超标代表啥意思。

因此，数据指标体系必须包含不同指标的好坏的评价标准，一般常用对比维度（明确和谁比）：

同比：与去年同期对比（如 2025 年 10 月 vs 2024年 10 月）。排除季节性影响（如春节、双 11 的短期波动），判断长期增长是否稳健，遇到疫情等特殊情况时，需要疫情前的日期和疫情后相同情况下对比

环比：与上一个周期对比（如 2025 年 10 月 vs 2025 年 9 月）。看短期波动（如月度、周度变化），识别近期策略的效果。适合分析近期的变化，可以从日环比，衍生出对比本周一对比上周一，本月1号对比上月1号的月环比，可以反应短周期内业务动作是否起到了正向作用，适合监控快速变化的业务场景

和历史峰值比，是否完成自我超越，取得新的里程碑，用于做一些团队激励，如销售管理场景，产品快速发展期不断突破历史的能

和历史均值对比（近7天、近30天等），考虑一些特殊日期、或者活动的影响，以均值作为参考线，拉齐异常点的影响

与 KPI / 目标值对比：实际值 vs 预设目标（如月度销售额目标 100 万，实际完成 80 万）。直接衡量计划的执行效果，判断是否 “达标”。目标完成率（实际值 / 目标值 ×100%），若＞100% 则超额，＜100% 则未达标。

与预测值对比：实际值 vs 模型预测值（如算法预测次日订单 1000 单，实际 800 单）。评估预测模型的准确性，或发现突发异常（如预测偏差过大可能是数据异常或业务突变）。过去指标阈值设置以来业务经营为主，比如业务确定GMV同比波动超过50%算异常，随着大模型应用的成熟，可以依赖算法模型，充分考虑季节周期、营销活动、天灾人祸等各种因素，设定更加智能化的参考标准。

内部同类对比：同一体系内的相似对象对比（如不同区域、不同产品、不同团队）。不患寡而患不均，打绩效分奖金的时候怎样服众，常用的就是你张三做的没有李四好，所以李四是A，你是B。所以可以和平级对比，比如部门平均、中位数，再比如如 A 产品 vs B 产品的复购率。发现 “优等生” 和 “落后生”，提炼经验或定位问题（如某区域销量低，可能是渠道或营销问题）。

分组对比：按用户或产品属性拆分后的对比（如新用户 vs 老用户的转化率，一线城市 vs 下沉市场的客单价）。识别不同群体的表现差异，针对性优化（如老用户复购低，需加强会员运营）。

季度述职汇报或者晋升复盘，当你讲自己做的产品或项目各项数据都很成功，讲的在天花乱坠都比不上加和行业或者竞对的对比更有说服力。

行业基准对比：与行业平均水平、标杆企业对比（如电商行业平均转化率 3%，某平台达 5% 则优于行业）。 数据来源：行业报告（如艾瑞、易观）、公开财报、第三方数据平台（如Questmobile新抖）。判断自身在行业中的竞争力。

竞品对比：与直接竞争对手对比（如美团 vs 饿了么的骑手配送时效）。发现竞争劣势（如配送时效比竞品慢 10 分钟，可能导致用户流失）。

数值大小：绝对值是否达标，直接看数值是否超过阈值（如对标行业或竞品客单价≥50 元为合格，≥80 元为优秀）。

趋势方向：是 “上升” 还是 “下降”，正向指标（如营收、用户数）需持续上升或稳定在高位；负向指标（如投诉率、获客成本）需持续下降或稳定在低位。如产品的 NPS（净推荐值）连续 3 个月上升，说明用户满意度在提升。

稳定性：波动是否在合理范围，指标波动需在预期内（如日活用户波动 ±5% 为正常，±20% 可能是异常）。异常波动需警惕（如某产品流量突然激增，可能是刷量或爬虫流量；突然暴跌可能是服务器故障）。

业务相关性：是否反映核心价值，指标需与业务目标强相关。避免 “虚荣指标”（如 APP 下载量高但激活率低，说明渠道质量差，下载量无实际意义）。

成本效益比：投入产出是否合理，指标表现需结合成本（如某渠道获客成本 100 元，客户终身价值 200 元则划算；若获客成本 300 元则亏损）。

异常值排除：是否受特殊因素影响，指标好坏可能受偶然因素干扰。需剔除异常值后再判断（如剔除春节、疫情等特殊时期的数据，看常态表现）。

当数据很多，而我们又想从数据中更快、更便捷来发现数据信息的时候，这个时候需要借助可视化图表的力量，一图胜千言，所谓图形的力量，就是借助EXCEl、Echart、自助BI工具或者其他画图工具把数据趋势画出来。例如下图是某产品7月DAU数据，你能从数据中快速得背后的信息么？

直接看表格很难直观得到有效结论，利用趋势分析方法，可视化地展示出来，就能发现一些问题。

从7月初到月末，整体的访问人数是呈上升的趋势，说明业务还在稳步增长阶段

每周周五、周六数据都有明显的波峰，数据有明显的周期性，周末的表现会比工作日好一些，周五大家开始规划周末的旅行规划提前预订产品，去去班味，周日开始想想又要开始一周的牛马生活，产品使用的意愿会有所降低，所以对于活动上新可以和流量峰值结合

7月15日当天出现了一个波峰，在确认数据无异常后，有可能当天正在搞活动，需要和业务侧确认是否有相关动作。

这是一个趋势分析的基础案例，趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪，比如：GMV、活跃用户数、点击率等。此外趋势分析除了绝对值外，可以辅助加上环比、同比、定基比。比如2025年7月份比6月份DAU增长了多少，这就是环比，环比体现了最近变化的趋势，但有季节性的影响。为了消除季节性的影响加上同比，比如：2025年7月份比2024年的7月份DAU增长了多少。定基比就更好理解，就是固定某个基点，比如将2025年7月份的数据作为参考基准。趋势分析一般做成数据趋势图，并对关键日期（节假日）、周期性日期以及业务动作日期进行标注，方便更加直观地分析数据波动规律或拐点。

没有对比就没有伤害就说明了对比的威力，在数据分析中，对比分析是评价数据好坏的最基本的方法,是确定产品做的好不好，以及当指标表现异常后，定位具体问题的主要方法。

在前文指标好坏评价标准中介绍了常见的对比维度包括和时间、目标、行业以及同类对比，找清定位和差异。一般适用于对于产品表现指标整体好坏的评价，当发现了业务表现异常后，通过多维度对比分析定位具体的问题。

例如业务整体销售额下降50%，可以从业务主要维度，如区域、产品线、渠道、用户人群画像结构等进行对比分析，找出下降最多的子维度，再进一步分析业务策略，找出具体原因，这里需要注意的是数据只是客观呈现了结果，结合业务动作才能得到价值的决策建议和结论。

产品经理最常通过四象限分析法判断需求的优先级，即从重要程度和紧急程度，找到重要且紧急的需求优先处理。在商业战略分析中，波士顿矩阵是非常经典的分析方法，从当前市场占有率、市场增长空间两个维度判断产品角色，并制定差异化的策略，例如，当前市场占有率高，且增长空间非常大，属于明星产品，需要集中优势资源重点投入。

该模型在实际数据分析中，是比较容易得出分析行动建议的有效方法，例如在产品策略制定时，可以从市场GMV增长速度以及当前公司在对应品类的市场占有率两个维度进行划分，对于市场增速快，但是当前市占比较低的品类，需要重点攻坚，而增速小，市占低的象限，则可以战略性放弃，集中优势资源主打高价值品类。在象限划分时，一般取平均值或中位数划分四个象限，每个渠道落位在四个象限中，针对各个象限特点输出决策建议。

漏斗分析广泛应用于过程监控，即找到应用最终业务目标达成的关键环节，针对性优化，保证每个环节的局部最优，最终促成结果指标的最大转化。核心逻辑是将用户从初始接触产品到完成目标动作的全流程拆解为连续且有逻辑关联的多个环节，通过计算各环节的转化率和流失率，呈现 “用户流量” 在各节点的衰减过程。

例如“酒店预订漏斗” 可拆解为：浏览酒店列表→查看酒店详情→加入收藏 / 购物车→提交订单→支付完成。每个环节的用户数会因各种原因（如价格不满意、信息不清晰）逐渐减少，漏斗分析通过量化这种 “减少”，定位问题最严重的环节。

环节定义需符合用户真实行为：避免人为拆分不合理的环节（如将 “查看详情” 拆分为 “查看图片”“查看评价” 两个强制环节），需基于用户实际操作路径设计漏斗。

关注环节间的时间间隔：若 “加入购物车” 到 “提交订单” 间隔超过 7 天，可能属于不同决策周期，需拆分分析（如按 “24 小时内转化”“7 天内转化” 分类）。

结合多维细分分析：仅看整体漏斗无法定位具体问题，需结合用户画像（年龄、设备）、场景（时段、地域）细分（如发现 iOS 用户支付转化率比 Android 高 20%）。

警惕 “漏斗正常化” 误区：某环节长期低转化率可能被误认为 “合理”，需通过行业对标或历史数据对比（如竞品同环节转化率为 50%，自身仅 30%）判断是否存在优化空间。

避免过度拆分环节：环节过多会导致数据碎片化（如将 “支付” 拆分为 “选择支付方式”“输入密码”“确认支付” 3 个环节），建议控制在 5-8 个核心环节内。

某在线旅游平台 “机票预订” 整体转化率持续低于行业均值（平台为 18%，行业为 25%），通过漏斗分析定位问题并优化（示例数据）

问题定位

填写信息→提交订单 转化率异常：50% 的转化率远低于行业同环节均值（75%），是核心流失点。细分分析发现：

填写信息页面加载时间超过 3 秒的用户，流失率达 60%（正常加载用户流失率 30%）；

首次预订国际机票的用户，在 “签证信息填写” 项的放弃率达 45%。

优化措施

技术端：优化页面加载速度，将表单加载时间压缩至 1.5 秒内；

产品端：新增 “签证信息智能预填” 功能（调用用户历史数据或常用模板），减少手动输入项；

运营端：对首次预订用户弹出 “签证信息填写指南” 浮窗，提供实时客服咨询入口。

优化效果

2周后再次分析漏斗数据：填写信息→提交订单 转化率从 50% 提升至 72%；整体转化率从 18% 提升至 26%，超过行业均值；首次预订用户的支付成功率提升 40%。

启示

OTA 业务的转化流程往往涉及复杂信息填写（如乘客信息、签证、保险）和高决策成本，漏斗分析需重点关注 “信息复杂度” 和 “操作流畅度” 对转化的影响，通过技术优化（提速）、产品简化（减少输入）、服务辅助（降低决策门槛）多维度提升转化效率。

AB实验核心思想是对比分析，相比较其他对比分析，更加严格地控制变量，以验证特定因素（如文案、算法、UI样式）对业务结果地贡献，相比较历史对比、维度对比，AB实验可以更加客观地说明不同方案地效果差异，所以在做产品功能迭代、运营策略调整时，可以用AB分析来证明结果有效性。AB实验分流逻辑一般是会封装在AB实验平台内，系统层面来保证实验流量分配的正交性和随机性，下文将主要从产品视角分享AB分析要点及注意事项。

满足样本量积累需求：当日均样本量固定时，时长 = 总样本量 / 日均样本量。例如，单组需 10000 样本，日均样本量 2000 时，理论时长为 5 天，通常建议至少7天

覆盖用户行为周期：电商用户从浏览到下单可能跨越 3-7 天，实验时长需包含完整周期，避免遗漏延迟转化。例如，测试周末促销活动时，需覆盖周五至周日的完整消费高峰。

规避短期干扰因素：需避开单日特殊事件（如平台故障、突发营销），通常建议实验时长≥7 天，以平滑周内波动（如工作日与周末的用户行为差异）。

季节性业务：如生鲜平台测试夏季水果推广方案，实验时长需包含至少 2 个完整周，覆盖不同天气（晴 / 雨）对购买行为的影响。

指标选择需紧扣实验目标，形成 “可衡量、可归因、有业务价值” 的指标体系。构建 “核心指标 + 辅助指标 + 健康指标” 的三层指标体系：核心指标直接反映实验目标（如加购率）；辅助指标解释核心指标变化原因（如按钮点击率）；健康指标监控潜在副作用（如页面加载时间），避免只关注单一指标影响业务结果，例如个性化推荐算法仅关注点击率提升，而忽略订单转化和业务收益结果，导致虽然点击率上涨较多，但业务收益下降

与实验目标强相关：优化商品详情页时，核心指标应为加购率（直接反映页面引导效果），而非首页点击率（间接且关联性弱）。

可量化且敏感：指标需能被精确统计（如 “支付成功率” 可量化，“用户满意度” 需转化为评分方可使用），且对方案变化敏感（如 “按钮点击量” 比 “页面浏览量” 更能反映按钮设计的影响）。

兼顾短期与长期价值：除短期指标（如转化率）外，需监控长期指标（如用户留存率）。例如，过度弹窗可能提升短期转化率，但降低长期留存，需通过健康指标（如 7 日留存）进行平衡。

指标示例

核心指标：加购率（加购次数 / 浏览量）、下单转化率（下单次数 / 加购次数）

辅助指标：按钮点击率、页面滚动深度（反映用户对内容的关注程度）

健康指标：页面加载时间（避免因设计复杂导致体验下降）、用户投诉量

（1）统计显著性检验法：这是判断实验结果是否由方案差异导致的核心方法，通过量化 “随机因素导致差异” 的概率，排除偶然误差的干扰。

比例类指标检验（如转化率、点击率）

卡方检验：适用于样本量较大（每组样本＞50）的情况，通过对比实际观测值与理论期望值的偏差，计算卡方值和 P 值。若 P＜0.05（即随机导致差异的概率＜5%），则认为两组差异具有统计显著性。

双样本比例检验：更精准地比较两组比例的差异，例如实验组转化率 12%、对照组 9%，通过检验可判断该 3% 的差异是否显著。

均值类指标检验（如客单价、停留时长）

t 检验：适用于数据近似正态分布的场景，通过计算两组均值的差异及标准误，得出 t 值和 P 值。若 P＜0.05，且实验组均值优于对照组，则差异显著。例如，实验组客单价均值 150 元，对照组 130 元，t 检验 P=0.02＜0.05，说明新方案确实能提高客单价。

Z 检验：当样本量极大（每组＞1000）时，可用 Z 检验替代 t 检验，计算更简便。

（2）业务显著性评估法：统计显著不代表业务有价值，需通过业务指标衡量实验结果的实际意义。

绝对 / 相对提升幅度计算

绝对提升：直接计算两组指标的差值，如加购率从 5% 提升至 7%，绝对提升 2 个百分点，直观反映业务增量。

相对提升：计算提升幅度的比例，如上述案例相对提升 40%（2%/5%），用于评估优化效率。若某方案相对提升仅 0.5%，即使统计显著，也可能因投入产出比过低而无推广价值。

核心业务目标关联分析

将实验指标与终极业务目标（如营收、利润）挂钩。例如，某方案使点击量提升 10%（统计显著），但客单价下降 15%，最终导致营收减少，则需判定为无效。

评估长期价值：如短期转化率提升但用户留存率下降，需结合生命周期价值（LTV）综合判断，避免牺牲长期利益换取短期指标增长。

（3）干扰因素排除：实验结果可能受外部因素或分组偏差影响，需通过以下方法排查：

用户特征一致性检验

分层分析：按用户年龄、性别、消费等级等维度拆分数据，验证每组在各维度的指标差异是否与整体一致。若仅高消费用户在实验组表现更好，而其他用户无差异，可能是分组时高消费用户分布不均导致，需调整结论。

分布检验：使用卡方检验验证两组用户的基础特征（如活跃度、历史购买次数）分布是否均衡，若 P＞0.05，说明分组无偏差。

外部环境稳定性分析

同期对比：将实验期间的指标波动与历史同期（如上周、上月同时间段）对比，若实验期间出现异常波动（如因节日促销导致对照组数据骤增），需剔除异常时段数据或重新实验。

变量控制检查：确认实验期间是否存在其他变量（如平台更新、竞品活动）影响结果，例如实验组指标提升可能是同期平台全量发放优惠券导致，而非方案本身效果。

以上介绍了产品经理日常数据分析中高频使用的分析方法，实际工作中，可以综合结合业务目标和产品阶段选择对应的分析方法，另外，对于一些更为复杂的相关分析、聚类分析、回归分析等分析方法能够掌握最好，有难度则可以由专业分析师提供支持。

三、小结

掌握了数据分析常用方法，作为产品经理，当要进行数据驱动产品运营增长时，可以按照业务目标确认、主要指标选择、数据埋点采集、数据分析（好坏评价）等六步法进行实操。

数据分析能力已从“加分项”变为产品经理的“核心能力”，让产品优化有据可依，将资源精准投入到能真正驱动业务增长和提升用户体验的地方。

产品经理在数据驱动产品迭代的过程中，首先需要明确知道看哪些数据,建立业务好坏的评价标准，并通过一些基础常用的数据分析方法，基于数据洞察分析得到产品迭代或运营策略优化的方向。对于数据分析方法不建议过度追求技术上和专业分析方法的过多时间投入，以能够满足产品日常分析需求为主。

总之，数据分析不仅是学习工具和方法，更是培养一种“数据思维”。要求产品经理始终用数据定义问题、评估效果和推动迭代，最终成为产品成功的关键驱动力。

来源：一个数据人的自留地