数据分析思维笔记总结之产品思维

1、产品思维定义

数据分析的产品思维是指在进行数据分析时，注重从产品角度出发，关注用户需求，以用户为中心，将数据分析结果转化为产品设计、优化和改进的思维方式。

2、数据产品

a、做数据分析的产出本身就属于产品。

• 产品是为用户提供价值的载体。它的关键是，用户和价值。也就是说，对于服务于用户，并且可以通过满足需求来产生价值的东西，当然可以视为产品。

• 数据产品（Data Product），是能够通过数据来帮助用户实现其某些目标的产品。形式上，包括数据集、文档、知识库、应用系统、硬件系统、服务、洞见、决策及其各种组合。

• 内容，以数据为载体的产品，比如数据库、知识库、语料库等
• 应用，数据密集型的应用系统，比如App、网站、桌面应用
• 服务，数据驱动型的服务，比如咨询报告、解决方案、实施指南等
• 决策，以数据为中心的决策，比如战略规划、规章制度、洞见与行动等

b、运用产品思维可以更好地发挥工作的价值。

比如业务方提出了取数需求之后，等到排期给他做完，回来了他们却说拿到的不是需要的东西，你要是说，“怎么不是？你提的需求就是这样的呀”，两边就闹矛盾起来了。

还有一种情况就是，分析出来的数据并不能在业务上起到作用，业务那边根本不用，或者不认可这些结论，等等

c、运用产品思维有助于理解big picture（大局）

通过产品思维的方法，产品经理可以深入了解市场和用户的需求，从而更好地了解整个市场生态和产品生命周期的各个阶段。同时，产品思维还可以帮助产品经理在制定产品策略和规划产品路线图时，考虑到整个市场和产品生态的各个方面，从而更好地把握市场机会和产品发展方向。因此，产品思维可以帮助产品经理更好地理解大局，做出更有针对性和可行性的产品决策。

3、为什么需要产品思维

a、以用户为中心：在进行数据分析时，需要将用户需求和体验作为核心考虑因素。通过产品思维能够更好地理解用户需求，发现用户体验问题，从而提出相应的解决方案。

• 产品是为用户提供价值的载体。那么，我们要弄清楚的就是，用户是谁？
• 从产品经理的视角来看，用户不是自然人，而是需求的集合，即一个用户会有不止一个需求（用户与需求是一对多的关系），当某个产品完全满足某个用户某个场景下的某类需求时，才可以说此用户是该产品的一个用户，否则该产品就只能说：此用户属于我，但又不完全属于我。
• 认知用户的基础方法是用户画像：用户画像需要大量的调研和分析，咱们这里简单来说说可以粗略地认为，首先一个个独立的用户包括年龄、性别、住址、部门、登陆设备、技术背景等很多很多信息，以及一个或者多个需求。那么，我们首先基于需求，来看不同需求的用户有什么相似之处，通过有监督学习相类似的方法形成分类，每一类有一些容易获取的特征，通过这些特征就可以粗略估计用户的需求，并提供对应的产品。这是产品分析用户的一种思维框架。
• 用户和客户：1 、用户：使用者 2、客户：付费者、购买者，是代理人和中间人，将产品与使用者关联起来

b、确定产品目标：数据分析的目的是为了解决问题、优化产品或服务。通过产品思维能够将数据分析的结果与产品目标对应，明确产品需要达成的目标，以此为基础进行数据分析，并将数据分析结果转化为产品设计和优化的方案。

• 确定目标，就会产生需求，需求的本质，对用户来说，目标和现状之间存在差距，想要消除这个差距，就会产生需求。
• 需求分类

1）表层需求：短期的，半衰期短的

2）深层需求：稳定的，长期的，根本的

3）真需求：是痛点，是强需求，经过需求结构性信息的判断，满足大多数条件，成本和收入成正比

4）伪需求：没有切中用户痛点，或者是没有用户、得不偿失，只满足部分结构性信息的判断条件，不完整，不全面，成本和收入不成正比

c、迭代优化：产品思维注重持续迭代和优化，通过数据分析不断改进产品，满足用户需求，提升产品价值。数据分析结果可以帮助产品团队发现问题，而产品思维则能够将这些问题转化为改进方案，并在不断迭代中不断优化产品。

• 用户价值 = 新体验 – 旧体验 – 替换成本，就需要优化体验，降低替换成本
• 降低成本

1）争取相关人员（专业方面）的支持。

2）渠道要简单

• 优化体验

1）功能要合理：HML方法（高中低）、MSCW方法、KANO方法等

2）视觉要协调：字体简明、排版统一、颜色合理

3）重视反馈：反馈的容易、及时、准确

d、提高数据使用效率：通过产品思维，可以更好地将数据分析结果转化为产品设计和优化方案，避免数据分析结果被冷落或浪费。因此，数据分析需要产品思维来提高数据使用效率，实现数据应用价值最大化。

• 简化用户界面：简洁明了的界面可以帮助用户更快速地找到需要的数据和功能。因此，数据分析产品应该设计简单易用的用户界面，减少用户学习和使用成本。
• 自动化数据处理：数据分析产品应该尽可能自动化数据处理过程，例如自动清洗、自动格式化、自动归档等等，通过自动化减少用户的手动操作，提高数据处理效率。
• 提供数据可视化工具：数据可视化可以帮助用户更直观地理解数据，因此数据分析产品应该提供数据可视化工具，例如图表、报表、仪表盘等等，让用户可以快速了解数据的含义和趋势。

4、数据分析的产品思维步骤

• 确定产品目标：将数据分析的结果与产品目标对应，明确产品需要达成的目标，以此为基础进行数据分析，并将数据分析结果转化为产品设计和优化的方案。
• 理解用户需求：数据分析的产品思维强调将用户需求置于核心位置，通过数据分析来深入了解用户需求，从而优化产品设计和提升用户体验。
• 关注用户体验：数据分析的产品思维强调将用户体验作为产品设计和优化的关键指标，通过数据分析来发现用户体验的问题，并提出相应的解决方案。
• 迭代优化：数据分析的产品思维重视持续迭代和优化，通过数据分析来不断改进产品，满足用户需求，提升产品价值。

5、案例

背景：假设有一个电商平台，想要提高用户购物体验和销售效率，需要开发一个数据分析产品。这个数据分析产品需要做到以下几个方面

• 数据采集和清洗：电商平台需要采集用户的购物行为、历史订单、浏览记录等数据，并对数据进行清洗和归档，确保数据的准确性和完整性
• 数据可视化：电商平台需要提供数据可视化功能，例如购物车物品统计、销售额趋势图、用户画像等等，让用户可以快速了解自己的购物行为和销售情况。
• 数据挖掘和分析：电商平台需要提供数据挖掘和分析功能，例如推荐算法、交叉销售算法等等，让用户可以根据数据挖掘出用户的偏好和需求，进而提供更加精准的推荐和服务。
• 数据安全和共享：电商平台需要保障用户数据的安全性和保密性，例如数据加密、权限管理等等，同时也需要提供数据共享和协作功能，例如数据导出、分享等等。
• 用户体验和反馈：电商平台需要对用户的体验和反馈进行持续的分析和改进，例如通过用户调研、用户行为分析等手段，了解用户需求和痛点，进而优化产品。
• 通过这个数据分析产品，电商平台可以更好地了解用户需求和行为，提高销售效率和用户体验，进而增加用户黏性和销售额