編輯導語：數據分析在我們的日常工作中是非常重要的一項，產品經理對數據分析也應該有基礎的掌握，可以從各個方面進行全局的把控；本文作者分享了關於產品經理如何根據數據分析的思路進行一些把控，我們一起來了解一下。
我曾受益於數據，發現一個不被公司重視、卻每天能帶來用户線索的 APP。
隨後，對其數據，進行全面分析，針對每個環節存在的問題，制定優化方案，説服公司繼續投入。
在沒市場推廣的情況下，線索翻了一倍。這個經歷，成了我提升的一大跳板。
因此，每次面試，我都會重點了解應聘者，是否有用數據分析輔助做產品的經驗，還是習慣“拍腦袋”決定功能設計。
結果總是不如人意。
深感能否用數據分析指導產品設計，真是產品經理水平的一大分水嶺。
數據分析，是產品經理一項非常重要的能力，能指導我們設計產品，透過數據，更能及早發現問題，找到解決方案。
如今，有很多成熟的數據統計或 BI 工具，產品數據的獲取與計算已非難事。
對產品經理而言，更需掌握的：首先，是定義採集數據的標準，即數據埋點；其次，是懂得如何觀察與分析數據。
數據埋點，在 C 端產品很常見，在 B 端方面，似乎很少提及，有人甚至以為不用。
稍有規模的系統裏，很多環節的運行狀況都需要監測。這時定義清晰數據埋點，用於分析系統運行情況，反映系統性能，尤為重要。
可從何學起呢？
現在 B 端產品流行，今天分享一個 B 端系統裏面，很實用、有代表性，卻常被忽略的數據分析過程：分析系統中訂單或業務流程完成的運轉時長（訂單在各類系統中較典型，以此為例）。
對系統中訂單完成的處理時長進行分析，最大的好處，是可以得知系統的效率多高。
同時，還很容易發現哪個地方出問題。例如，一旦訂單流轉過慢，就能看出在哪裏耽誤了。
有人認為，這是開發做的事，常常忽視了產品經理應該做的那部分。
數據的獲取和計算，確實要開發實現（如有統計平台或 BI 則更為簡單）。
產品經理則要根據分析思路，進行最關鍵的流程梳理、節點定義，統計出來的數據才準確、有意義。
具體怎麼做呢？
01 繪製時序圖做系統需求時，繪製出系統業務流轉的時序圖，能讓系統在各個環節的信息交互順序更為清晰、明確。
想進一步瞭解時序圖，可看《做產品，為什麼要畫這些圖？》一文。
02 定義信息交互節點做完功能需求後，圍繞整個訂單的流轉過程，定義要統計的時間節點。
這時，時序圖的優勢徹底發揮出來了。
這也是我在實踐中的偶然發現，用時序圖來定義節點，非常方便，開發、測試一看就懂。
以 “ 手機充值 ” 為例，稍微簡化下，只保留核心流程，以便説明。
用户從下單充值，到充值完成，這一流程，需在前端產品（如 APP、H5 或小程序 ），後端系統（因公司而異，或有多個系統，這裏簡化成一個），供應商（如三大運營商）之間交互。
交互的順序和節點，可看下圖：
如圖，按業務分析的需要，在每個節點標出編號。同時，定義清楚觸發時機，如下圖：
只要把這些節點定下來，馬上可得出各個環節處理時長的計算方法。
03 明確各環節時長算法一旦在時序圖上，標出了對應的信息交互節點，各個環節的時長一目瞭然。需要統計哪個時長，一看便知，是從哪個點到哪個點。
這例子中，一般會關注：訂單總時長、後端系統處理時長、供應商處理時長，這三項數據。
有了以上的定義，再借助技術手段，獲取、彙總並呈現數據，分析起來別提有多方便。
一談到分析數據，都喜歡看趨勢和平均值。這裏要講的是，單看平均值，會掩蓋很多事實，發現不了問題。
常用的是，看一段時間內數據的百分位數去分析。比如，一天內所有訂單總時長的 50% 分位、90% 分位。
所謂百分位數，就是將數據，從小到大排列，計算相應的累計百分位，則某一百分位所對應數據的值，就是這一百分位的百分位數。
比方説，一天內訂單總時長的 50% 分位為 1 秒，即所有訂單總時長中，排在第 50% 位置的時長是 1 秒，這意味着有一半的時長少於 1 秒。
此外，還要關注峯值、異常值，如最小時長、最大時長。
簡單畫個分析報表，以供參考。
數據一擺出來，各個環節效率如何，是否有問題顯而易見。
05 得出結論以上述為例，從這些數據中，至少能判斷出：
1）用户感知的充值過程是否夠快。
用户不會耐心等待，一旦太慢，甩頭就跑。從體驗的角度，訂單越快，用户體驗越好，越能留住用户。
2）自身系統處理效率如何。
系統運行是否正常，有沒有處理太慢、卡住的現象。一旦出現異常，可快速定位問題。
3）上游供應商的處理效率如何。
供應商的處理效率，大大影響了平台的處理效率。有了這個數據，就能客觀地評估、對比供應商的服務質量。
總而言之。
這只是一種思路，用什麼圖、什麼工具並不是最重要的。
想強調的是：作為產品經理，要懂得從整個業務流程運轉的過程去分析。
明確統計節點，定義觸發時機，才能獲取準確的數據，客觀地觀察和分析出有價值的結果。
這便是，流程化分析，系統化實踐。
作者：四月；公眾號：四月説產品
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