从这3个方面告诉你,产品经理应该如何写周报 

产品经理每周都要进行产品相关的数据进行统计并汇总,以周报形式递交。在写周报过程中,或多或少会遇到很多方面的问题。这篇文章将会从写周报的目标、意义、误区、策略及行动指南等方面,进行阐述,供大家一同学习和参考。

产品周报是产品经理每周所要针对业务或产品的目标,所进行一系列数据统计的报表。

对数据的处理是数据分析师或数据工程师所要做的工作,产品周报其实可以简单的对本周的工作进行总结即可,为何还要写作一份基于数据维度的统计周报呢?

招聘网站上关于产品经理的岗位要求,其中涉及到“数据”这一块的要求则是:“具备较强的数据分析能力”“研究和分析日常产品效果数据、用户反馈、跟进产品的体验完善,不断优化产品”……

可见,数据思维是一个产品人必须要掌握的技能。

产品经理每周在固定时间对上周数据进行汇总和统计,主要的原因包含以下几个方面:

  1. 总结上周的产品数据相关情况,了解产品优化、迭代后的效果
  2. 通过周报数据的分析,获得了产品功能受欢迎程度、投入产出比等效果的反馈,方便进行复盘、分析
  3. 基于对数据的分析和洞察,找到优化点并形成下一步的迭代方案或处理机制
  4. 从数据中发现机会
  5. 其他的目标(例如:对投入产出比的计算、ab测试的短期验证、埋点数据的统计和分析、汇总数据上传至企业战略层做产品路线的修正优化等)

通过数据化的分析,产品有了数据的量化印证,可以精确的进行迭代和优化,在实践过程中也可提升产品经理对数据的处理能力、洞察能力。写好一份周报,这本身是产品修炼的基本功之一。

01 策略:基本要求

什么是一份好的周报呢?好的周报一定是有标准和原则的。根据笔者参与过写作的周报,通过对实践过程的进一步的提炼和优化,得出以下的几个规则:

1. 周报必须是真实客观的

什么是真实客观?为什么要真实客观?可以说,真实客观是周报原则里最基本的要素。

所谓真实客观,就是数据不弄虚作假、有缺漏、不确定,要反应真实的用户使用产品的情况。

产品周报将应用于产品或业务的决策。如果这点做的不好,我想应该可以面壁思过了。

2. 周报的数据是要量化的

什么是量化的?“道生一,一生二,三生万物”。万物是多少的数量呢?无穷无尽,这里没有一个数字能指代。但产品周报的数据需要量化,量化本身是统计的尺度。在文字描述中我们用的较多的“大约”“可能”等模糊词汇,在周报中便要避免使用。

数据上的模棱两可,看不到实际的最真实的效果,让产品的决策变得复杂,甚至是难以说服自己和领导层相信,这个数据为什么能够支撑起企业百万、千万或更大成本或用户量的决策依据?

3. 周报的数据统计是基于目标、详略得当的

不同的企业由于所在阶段、使用习惯等,有些企业习惯使用BI作为数据统计的方式,而有些企业则通过技术或第三方平台进行数据统计,但总体而言,产品的历史需求是不断累积的,时间越久,历史所累积的数据会越多。

数据是金矿,因此要全方位的对所做过的产品需求的数据进行统计。在周报这里并不成立。”乱花渐欲迷人眼“,数据统计越多,会造成决策的分析成本会越大。

什么是“详略得当”的统计呢?详略得当的含义,就是不需要进行全部的统计。只需要针对产品核心的业务目标进行的数据统计,有相关的产品业务线交叉,这部分的数据也应统计。临时类数据(例如埋点,ab测试,某个运营活动)、效果类数据(转化率、引流效果、用户量、购买率)等方面的数据,也需要进行统计。

一般而言,如果企业把较大范围、多个业务线的数据进行统计,一般是由多个产品经理进行负责并同时输出和汇总。期间,有一套相对契约的统计规则帮助产品人对数据处理。笔者曾经负责过的进行周报数据统计的业务线,则是同时进行统计和汇总。

4. 周报的数据应该全面的

这里指的是关键产品目标数据。例如:需要对电商平台的订单进行统计,其中的一项关键指标就是用户的页面转化率(从产品详情页进入到订单结算页)。拿到了转化率,可了解详情页带给用户的实际购买转换情况,这是作为决策的依据之一。

更复杂点,还要从用户进入订单页到结算完成的用户事件之间转化率进行统计。这样,如果要提升购买的转化率,则分别从商品详情页进入订单页、订单页到购买完成的转化率入手,通过数据指标进行分析,产品根据分析的结论,后续对产品进行了下一步优化。

以上4点原则是写周报的一些基本要求。从实践角度而言,由于涉及到数据的精准量化统计,极易出现各类的统计问题。在阐述如何写好一份数据周报前,我们应该认识一些常见的错误。知道什么是错误的,可以更好的让我们避免写周报过程中的一些雷区。

02 误区:容易发生的错误原因

我把写周报过程中容易发生的错误原因,划分为了三个方面:工具性统计错误、方法性统计错误、人性统计错误。

1. 工具性统计错误

例如:埋点错误造成的数据统计错误。产品安排技术进行埋点时,错误的把埋点的页面区域位置上升了一层,导致实际的用户行为数据比真正要统计的目标数据还要大。

统计对用户的性别构成占比。技术层面可以拿到相关的性别这是最好,如果不能获得用户授权,则无法体现性别。此时,统计了性别构成占比,需要增加第三个维度:未知性别。否则,把“未知性别”维度去掉,所得到的占比数据就是不精准的。

再如:在数据后台上统计的数据中,发现某个维度的数据为空,一般用符号”\“或者”/”或者为空进行展示。产品人如果不注意这类工具性错误,那么就会造成统计错误。碰到此类情况,需要把数据反馈给技术部门进行排查,找到数据不显示的原因,再对该批数据进行统计。

工具性统计错误一般是通过技术性、异常性等原因造成,遇到此类情况,首先要确认数据错误的原因,待数据完善后再进行汇总。否则,数据的统计就是不准确的。

2. 方法性统计错误

所谓方法性错误,即产品经理使用了不正确的方法对数据进行统计和处理。

例如:对数据定义的错误理解,造成的统计错误。比如:当统计用户的平台登录数时,要确定这个数字是点击了登录按钮的PV、UV,还是点击登录并成功登录的人数。对定义的错误理解,统计到的数据自然是不正确的。

再如:还是针对上文提到的案例。用户从产品详情页进入订单页付款购买完成。此时需要统计订单转化率。如果产品经理把转化率的计算公式定义为:

订单转化率 = 用户进入详情页的uv / 用户进入订单页的uv

那么,这就是错误的转化率统计方法。

又或者:产品经理需要对海量数据进行统计时,采用数据透视表的功能。统计某个维度的数据后,没有清空筛选条件,再对下一批不同类的数据进行统计,就会出现多重筛选的错误。

再如:对不同维度的数据需要进行汇总在同一个列表上对比展示,其中涉及到部分的数据动态计算处理。那么,直接复制粘贴的方式,获得的数据实际上是有误的(计算公式的原因)。对数据处理的方法有一定的技巧,如果不能注意,那么就容易造成了统计错误的情况了。

3. 人性的统计错误

在《欢乐颂》电视剧里,刘涛饰演的安迪作为一家企业财务负责人,针对其他的企业进行一项收购案中,部门下的同事对其中某个数据统计时出现了重大错误,如果按照该数据方案执行,会让让财务并购案的成本增加了10倍。这种数据的统计的原因,就涉及到了“粗心”的范畴。

数据统计不全面、计算错误等方面的问题,可以认为是人性方面的原因。从结果维度看,这本书也是能力上的一种体现。因此,涉及到这方面的问题的产品人,更需要进行刻意练习。

03 行动指南:如何避免问题?

以上所列举的周报的数据统计中常见的一些问题。这些问题应该怎么避免呢?从所统计数据的定义、方法、习惯和事后检查等方面,可以有效的避免这些问题的产生。

一般在统计周报的时候我们会使用已有统计的方式,在统计完成之后似乎是万事大吉了。这是数据的获取和展示阶段,还有一个重要环节,就是检查数据。检查即是为了修正、检查和完善数据。

如何检查数据呢?笔者从查看数据—了解数据—质疑数据-判断数据的角度去给出一些建议。

  1. 查看数据:对展示的数据进行整体的观察。
  2. 了解数据:对观察到的数据进行了解其前后文、定义和起伏波动等量化和流程性指标。
  3. 提出质疑:对所了解的数据进行质疑。例如:上周的转化率波动异常,其环比值有较大提升。我们需要对该数据进行质疑:“数据为什么会突然间上升?会不会是统计错误?可能是哪些因素导致的?这个状况是不是其他地方也有?用户行为反应了什么情况?..”通过自我提问和质疑数据是否统计准确的方式,获得对数据的根本判断。
  4. 判断数据:针对数据完成其真实性、前后文等进行的判断。需要对数据进行流程化的判断和思考,从而为后续的洞察周报的数据做好准备。

完成了基本对周报数据的4个基本动作后,就需要对数据进行洞察。洞察是为了帮助产品经理更好的使用数据进行决策、分析和制定下一步的产品优化方案。

洞察数据的维度可包含以下几个方面:

  1. 理解指标的意义及走势情况:包含对比、环比、升降、转化率、占比等方面。
  2. 从数据前后文发掘数据在整体流程上的情况:如数据所在位置和流程、 数据所在的盈利链条、数据所承载的目标和作用
  3. 理解和洞察。例如:我们对数据从业务目标、所代表的背后含义、反应了用户的行为/动作/趋势/喜好度等方面入手。

洞察数据后,了解其成因和所代表的用户行为等方面,就可以为后续的产品优化、产品决策做好准备。

最后

以上是从数据的洞察方面进行了总结和概括。笔者认为,产品经理写好了一份数据后并不代表周报已经完成和结束了,而是让我们从数据思维角度,去做下一步产品优化的开始。

只有保存对数据的敏锐度、提升从数据中捕捉需求、了解反馈、洞察未来的能力,才能成为一个不断升级打怪产品人的必经之路,是为后续高阶的产品之路做好铺垫。从周报见方法、见自我之性格、见习惯,这更是自省反思及提升的实践之路。

 


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