互聯網產品經理和數據分析師哪個前景好

顯然，這里所說的數字和數據，不是指我們每月銀行卡里面多出來的那個，而是產品的數據，其中包括行業整體數據、網站運營數據、用戶數據、廣告投放/轉化率數 據、業務/產品銷售量數據、產品投入/收益數據等等，所有這些數據構成的綜合指標，將決定一個產品經理的業績評定——當然，最終反映出來的，可能就是個人 銀行卡里的數字。在數據指標是很科學的體系的情況下，數據分析得出的結論確實比主觀的臆斷會更具有確定性和說服力。那么，產品經理在管理一個互聯網產品時，到底需要關注哪些數據呢？

一般來說，我們主要關注的有以下幾個方面：

1. 網站流量數據。比如訪問量、點擊量、瀏覽量、轉化率、停留時間等等。以上是基礎的指標，但結合到幾十萬網頁還有不同來源、不同時間的時候，就是非常復雜數據體系了。

   
   

2. 網站用戶數據。比如用戶人口的屬性特征：年齡、性別、行業、職位、地區等等；另外，還有用戶行為特征：登錄次數、注冊數、注銷數、點擊數、收藏數、操作數、訂購量等等

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4. 3.訪談數據?？赡苡行┕緯鲆恍┱{查問卷，如果能夠按照統計學規范設計成量表，那么這種訪談數據也是很有價值的。一般的統計就能從里面了解不少信息，如果問卷設計合理，還可以利用多元統計的方法進一步挖掘更深入的信息。

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6. 財務數據。比如總銷售額、毛利、純利潤、成本、廣告投放額等。產品是不是賺錢，能賺多少錢，是一個產品經理關注的重點，也是追求的目標。

   
   

7. 外部來源數據：行業市場份額、競爭對手數據等。

   
   

8. 搜索引擎數據：搜索引擎來源比例、SEM流量所占比例、搜索關鍵詞以及各個關鍵詞產生的PV值等。 以上這些數據，是我們經常需要經常用到的，具體在使用的時候，還可能需要根據產品性質不同、KPI不同和職責不同，來選擇不同的數據類型，因為市場部和BD和老板所看的數據都是不一樣的。

   
   

9. 對于一個產品經理來說，他不只需要像一個市場分析者或者財務分析者一樣了解數據結果，更要通過這些數據的積累和經驗進行更加細化的分析和研究，從而了解用戶是如何創造出這些數據的，以及為什么創造出這樣的數據。

   
   

只有做到了這些，才能將繁瑣枯燥的數字轉化為運營能力的提升。那產品經理如何才能做好數據分析呢？首先，要擁有一個好的統計系統，沒有好的數據來源，再強的分析能力，也沒有用武之地?，F在互聯網上提供很多，如CNZZ，當然也可以根據產品情況有針對性地進行自主開發；其次，要持續關注數據的變化，最好有專人負責數據匯總和解讀。

運營數據分析是一個數據持續積累和研究的過程，越多越細致的數據，越能從中獲得有價值的分析結果。第三，要定出產品的主要考核指標，并進行定期的周度、月度、季度、年度或者某一個特別事件的專項數據分析，從而了解一個階段內的發展過程，了解發展趨勢；第四，需要采用一些圖表，以增強數據的可讀性。有時候，再好的語言和文字，也不如一張圖來得簡潔明了；

最后，除了自己的產品外，我們還需要時刻關注行業數據的變化，以及中國整體網民對同類型產品的偏好度、用戶屬性和變化情況。目前也有很多第三方公司提供這類報告，比如艾瑞、CNNIC等?？偠灾?，數據分析是一個過程漫長，事務繁雜的工作，但只要你對它保持足夠的重視程度，堅持不懈地去做，卻可能有意外的收獲。