產品經理的概念在不斷泛化。近些年來，隨著網際網路行業的發展，越來越多的企業意識到了大資料和精細化運營的重要性，為了更好地挖掘資料的價值，指導業務的優化和發展，資料產品經理應運而生，他們基於資料分析方法發現問題，並提煉關鍵要素，設計產品來實現商業價值。這篇文章主要是對資料型產品經理進行拆解細分，探尋在aaa教育學習有哪些細節。
杜邦分析法目前主要用於財務領域，通過財務比率的關係來分析財務狀況，其核心要點是將乙個大的問題拆分為更小粒度的指標，以此了解問題出在了哪兒，從而對症下藥。
以電商行業為例，gmv（**成交金額）是考核業績最直觀的指標，當gmv同比或環比出現下滑時候，需要找到影響gmv的因素並逐一拆解。
gmv下降如果是因下單使用者減少所造成的，那麼是訪客數（流量）減少了，還是轉化率下降了呢？如果是訪客數減少了，那是因為自然流量減少了，還是因為營銷流量不足？
如果是自然流量下降的話，可能需要在使用者運營和產品運營端發力，如果是營銷流量不足，那麼可以通過營銷活動或者站外引流的形式增加**量。
同樣，如果是轉化率的問題，那麼需要對使用者進行細分，針對不同階段的使用者採取不同的運營策略，關於使用者的部分，這裡不做贅述，有興趣的朋友可以關注後面的文章。
最後，如果是因為客單價不高，那麼需要進行定價及**的方案優化，比如識別具有gmv提公升潛力的商品進行定價優化，評估當前**的roi，針對選品、力度和**形式進行優化。同時通過關聯商品的推薦或商品套裝**的形式，激發使用者購買多件商品，也可以有效提高客單價。
同比熱力圖分析法這個名稱是我自己造的，其實無非是把各個業務線的同比資料放到一起進行比較，這樣能更為直觀地了解各個業務的狀況。
構建一張同比熱力圖大致需要三步：
第一步，按照杜邦分析法將核心問題進行拆解，這裡仍以電商為例，我們將gmv拆成了流量、轉化率、商品均價和人均購買量，即gmv=流量*轉化率*商品均價*人均購買量；
第二步，計算每個業務各項指標的同比資料；
第三步，針對每一項指標，對比各業務的同比高低並設定顏色漸變的條件格式，以上圖中的轉化率同比為例，業務5轉化率同比最高，為深橙底色，業務3轉化率同比最低且為負值，因此設定為藍色底色加紅色字型。
通過同比熱力圖的分析，首先，可以通過縱向對比了解業務自身的同比趨勢，其次，可以通過橫向對比了解自身在同類業務中的位置，此外，還可以綜合分析gmv等核心指標變動的原因。
bcg矩陣大家都非常熟悉了，以市場占有率和增長率為軸，將座標系劃分為四個象限，用於判斷各項業務所處的位置。
這裡想講的並非傳統的bcg矩陣，而是bcg矩陣的變陣，或者叫類bcg矩陣。根據不同的業務場景和業務需求，我們可以將任意兩個指標作為座標軸，從而把各類業務或者使用者劃分為不同的型別。
比如可以以品牌gmv增長率和占有率構建座標系，來分析各品牌的狀況，從而幫助業務方了解到哪些品牌是未來的明星品牌，可以重點發力，哪些品牌處於弱勢且增長匱乏，需要優化品牌內的產品布局。
除此之外，我們還可以根據以下場景構建類bcg矩陣：
1）分析商品引流能力和轉化率：流量份額-轉化率
2）分析商品對毛利/gmv的貢獻：毛利率-銷售額
3）基於rfm分析使用者的價值：訪問頻率-消費金額
按照上述方法，大家可以根據需求大開腦洞，按照一定標準對研究物件進行分類分析。
在分析使用者時，通常的做法是將目標使用者進行分類，然後對比各類使用者與總體之間的差異性，tgi指數提供了乙個很好的方法，來反映各類使用者群體在特定研究範圍(如地理區域、人口統計、**偏好等)內的強勢或弱勢。
tgi指數=使用者分類中具有某一特徵的群體所佔比例/總體中具有相同特徵的群體所佔比例*100。
比如在分析使用者的年齡段時，可以通過tgi指數對比各使用者分類與總體在各年齡段的差異，設使用者分類1中16-25歲的使用者佔比為4%，而總體中16-25歲的使用者佔比為8.3%，那麼使用者分類1在16-25歲使用者中的tgi指數為4%/8.3%*100=48。依照這一方法，我們可以對各類使用者在各年齡段的tgi指數進行對比。
所以，在分析使用者畫像時，需要根據場景進行使用者分類，並對比各類使用者與總體間的差異，這樣才能保證分析結果的可信性和適用性，而tgi指數就是很好的對比指標。
rfm模型是客戶關係管理中最常用的模型，但這一模型還不夠完善，比如對於m(money)，即消費金額相等的兩個使用者而言，乙個是註冊兩年的老使用者，乙個是剛註冊的新使用者，對於企業來說，這兩個使用者的型別和價值就完全不同，因此我們需要更全面的模型。
lrfmc模型提供了乙個更完整的視角，能更全面地了解乙個使用者的特徵，lrfmc各個維度的釋義如下：
l(lifetime):代表從使用者第一次消費算起, 至今的時間，代表了與使用者建立關係的時間長度，也反映了使用者可能的活躍總時間。
以去哪兒的業務為例，通過lrfmc模型可以綜合分析使用者的習慣偏好和當前狀態，從而指導精準營銷方案的實施。
產品運營是乙個長期的過程，需要定期對產品的使用資料進行監控，以便發現問題，從而確定運營的方向，同時也可以用於評估運營的效果。
產品運營的常用指標如下：
1）使用廣度：總使用者數，月活
2）使用深度：每人每天平均瀏覽次數，平均訪問時長
3）使用粘性：人均使用天數
4）綜合指標：月訪問時長=月活*人均使用天數*每人每天平均瀏覽次數*平均訪問時長
產品所處階段不同，運營的側重點也會有所不同。在產品初期，核心的工作是拉新，應該更加關注產品的使用廣度，而產品的中後期，應該更加注重使用深度和使用粘性的提公升。
對於不同的產品也需根據產品的性質來確定核心指標，比如，對於社交類產品，使用廣度和使用粘性至關重要，而對於一些中臺分析類產品，提公升使用深度和使用粘性更有意義。
在一款資料產品誕生前，應該是先有資料，再有分析，然後才是產品，分析的廣度和深度直接決定了產品的定位和價值。如果是做一款資料包表類的產品，那麼需要了解核心指標，並建立綜合指標的評估體系，如果是做一款分析決策類產品，那麼還需要基於業務需求，將現有資料指標進行解構再重構。
希望本篇文章對大家有所幫助。aaa教育，「全能+」人才孵化品牌，與你有夢想一起實現。
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