以一個操作流程為例，探討產品的數據分析邏輯

數據分析能力也是產品經理的核心能力之一，但是很多人認為數據分析是運營該具備的能力，其實不是的，運營和產品不是同一個維度的數據分析，況且運營也沒產品熟悉整個設計流程，經驗不足的運營想要可觀的去提優化產品的需求幾乎是不可能的，今天舉個小栗子來談產品經理的數據分析能力。

以某款產品為例，我們來看它的首頁邏輯：

首頁相當于摘要將主推的產品展示出來，以理財產品為例子，會將收益很高的產品放在首頁展示。當我在首頁點擊某個理財產品進入產品詳情時，這時候首頁導流轉化已經完成了，但我當我查看商品詳情以后，我發現我并不感興趣，于是我退出。這個時候，請問該退到哪里去？

按照常理說，是要退回首頁的，但是此刻退回到首頁的邏輯是否合適，是我思考的問題。

假設我今天想去逛街，但我也不知道買什么，在一家商店中有賣上衣、褲子、內搭、裙子等多款產品，我看到了一款上衣很別致，試了一下不是很滿意，脫掉，請問接下來店員會如何服務我？是問我您需要褲子，上衣，還是裙子？還是會問，那您看這一款上衣怎樣，比您身上這件會更顯身材些？ 我想大多數情況都是后者，店員覺得我有買上衣的傾向，既然不喜歡，可以推薦其他款上衣，如果我表示不想看了，他才會繼續推薦店里還有褲子和裙子等，可以隨意瀏覽一些。那同樣的，如果我對這款理財產品不感興趣，可能會對其他理財產品感興趣呀，所以如果我讓用戶退回理財列表，供用戶來查看其他理財產品，是不是更合適些。這時候問題來了，有人提出異議，你從首頁進入產品詳情，退回到產品列表，而不是首頁，用戶會迷茫的。OK，此時，就需要你用數據分析的能力來去證明這樣的設想是否可行?那么怎么去設計數據維度來支撐你的設計呢？

首先，糾結的點在于到詳情頁面以后退回的路徑是首頁還是理財列表，那我要證明的點必然在這個過程中的轉化，那有以下三種情況：

1. 從首頁進入產品詳情再返回到產品列表，如果用戶感到迷失，那用戶會退出應用；
2. 用戶進入到列表頁，不感興趣，直接點擊底部首頁tab返回首頁；
3. 用戶進入列表頁看到一款產品點擊進去查看詳情。

以上場景用思維導圖標識如下：

這三個數據指標的統計可以清晰的展示出用戶的行為習慣。它分別展示了用戶討厭進入產品列表，用戶對首頁更感興趣，用戶更愿意查看其他理財產品，這是基礎的數據源，按照比例我們基本就可以做出判斷，但是這個數據只能說明需求是否可行性，比如說用戶退出率很低，那就證明這個路徑對用戶影響并不大，就可以嘗試。但是這還不夠，這并不能證明這種設計是否能帶來收益，數據分析還要繼續細挖。

分析導圖如下：

1、用戶列表頁直接退出應用。 一種可能是用戶迷失，氣憤離開；一種可能是有事偶然退出；一種是雖然沒進入詳情頁，但是加載了當前的理財產品，一般首頁都會先加載出10條數據，用戶上推會繼續加載10條，這個動作是可以統計的，這個場景是用戶只是沒進詳情，但還是大致看了一眼你有多少種產品，也會潛在增加產品的曝光率。當然這個是場景推測，其實這部分數據就都算氣憤退出也沒什么。

2、用戶從列表頁回到首頁。然后退出應用，可以認為是用戶自然的行為；用戶繼續瀏覽其他頻道，那可以認為用戶的行為沒受到影響。

3、用戶從列表頁進入了其他產品詳情頁。也就是說，用戶瀏覽了其他一款或者多款產品，這個說明，這個引導是用戶認可的，他比較感興趣去查看了其他的理財產品。更好的情況是，用戶查看過后，在某個產品上下單，實現了最終的收益轉化，這個數據的統計就顯得格外有意義了。

所以，瀏覽列表+進入其他頻道+回首頁退出此類行為其實并沒有對用戶造成致命的強迫退出，可以只做參考，然后瀏覽其他產品+下單的轉化率，這部分數據即可評估產品這樣設計的效果了，目測是沒有問題的。

作為一個野路子的產品，很多時候都是靠直覺，在數據分析這塊研究剛剛起步，非常淺薄，歡迎有經驗的同行們來指點。