【PM 總動員】讓數據幫你決策：產品經理也懂的數據分析

這邊文章把數據決策分析拆出四個步驟：

  • Step 1. 問題與指標拆解、訂定假設
  • Step 2. 維度觀察與指標計算
  • Step 3. 發現梳理與解讀
  • Step 4. 資料呈現與視覺化

每個階段都有進一步的說明。例如在第一個步驟，我們開始前要問三個問題：

問題與目標 (Question & Goal)：我想知道的問題是什麼? 目標是什麼?

假設 (Hypothesis)：我到底想看什麼樣的數據?是基於什麼觀察與假設？

行動 (Next Steps)：如果數據撈出來了，會怎麼影響我的下一步?分析完的決策可能是什麼?

在第二步驟的指標計算裡，需要在第一步驟的「想看什麼樣的數據」時就進一步設想實際需要的數字。以文章內的電商背景為例，就像：

我想知道最近三個月中，每月成交次數都 ≥ 5 次的用戶 (=消費次數高的高頻用戶)，分別是買了哪些商品類型，不同性別的用戶人數有多少，而平均購買商品數又是多少?

當拿到資料並且確認沒問題之後，進入第三步驟，開始解讀。解讀的發現我看得是有點玄(?)。

這很仰賴產品經理對用戶的理解、以及對產品與市場的敏銳度，其中也包含一部分的行動方針，但不管如何儘管大膽假設，之後再小心求證即可。

但除了這部份以外，整體的解讀方式「嘗試做圖進行分析、找出特徵，然後列出發現，和之前的假設互相比對…」這個流程解釋得很好理解。

如果前面的步驟發現了好東西，就可以來搞第四步驟的資料呈現與視覺化。我覺得重點就在於示範前的這句：

可視化與圖像化就是把「數據」變成「資訊」、成為輕鬆說服他人的有利工具，但不是把圖拉出來就好，而是思考怎麼樣的呈現能讓看的人不帶腦、一眼就看出重點，甚至是默默認同你想強調的論點

以上把這篇文章的流程簡化很多，文章內從一個範例背景開始走完四個步驟，過程中列出很多舉例和說明，讓讀者能夠迅速理解這四個步驟

例如我在這邊文章就認識了決定使用者行為動機的模型「Fogg’s Behavior Model」：
Behavior(行為) ＝ Motivation(動機) * Ability(能力) * Prompt(提示)

感覺相當不錯，已收藏。也推薦有興趣的朋朋閱讀。