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实例解析:怎么撰写一份产品数据报告?

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产品数据报告是产品和运营人必不可少的工作,无论是周报、月报,还是新版本表现的分析报告,都需要在围绕报告目标的基础上,对数据进行整理、分析并提炼要点,最后形成一份有指导意义、易读且美观的数据报告。

本文从撰写步骤的角度,总结如何从0开始撰写一份产品数据报告。

文章纲要如下:

  1. 从阅读者的角度,明确报告定位;
  2. 拆解核心指标,建立数据模型;
  3. 数据的整理和分析;
  4. 举例说明一份月报的模板。

 

一、明确报告定位

报告就是向某一人群进行汇报,那么首先就要明确报告的对象,从报告对象的角度组织内容、结构,以及报告里各个模块的侧重点。

举例来说:

如果报告是面向公司领导层的,例如:公司业务线的例行汇报,或是向产品线leader汇报新产品或新版本的表现;这时候报告要突出的就是关键指标有没有达到预期,各个关键指标为什么是这个表现,需要通过拆解成细化的指标来简要说清楚问题出在哪里,或是优秀表现的原因是什么,最后总结团队下一步的改进计划。

如果是面向团队的业务同事的,那报告的侧重点就在于挖掘问题点,并提出改进方案或建议,要起到的是用数据驱(che)动(pi)团队的作用。

如果是对外公开的报告,则一般侧重的是结果和趋势,而不是过程。这一类就是咨询机构们公开发布的那些报告的范式了。

 

二、拆解核心指标,建立数据模型

明确了报告的定位之后,那么就可以结合报告定位和产品目标、活动运营目标等指标,对核心指标进行拆解,形成报告的数据模型。

例如:如果是电商类产品,并向领导汇报,那么可能核心指标就是GMV,GMV是用户数乘以客单价,那么我们一步步进行拆解就如下图所示:

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需要指出的是:报告的核心指标和拆解是动态的,在产品的不同阶段,数据模型也需要进行调整。

例如:一个产品中前期阶段关注的可能是用户规模,到达一定用户规模之后,就需要开始重点关注用户价值了,而数据模型也就需要随之调整。

 

三、数据的整理和分析

 

1. 数据的获取

数据的来源比较多,需要根据不同指标的需要,选取稳定可靠的数据来源

常见的数据来源包括:

  • 公司自有数据统计系统;
  • 第三方数据统计平台,例如:友盟、百度等;
  • 第三方业务平台,例如:广告联盟等;
  • 公开的数据源。

其中有很多数据是有多个来源的,例如:用户的基础数据一般公司自行统计和第三方平台都有,而对外合作的数据则是自行统计和第三方业务平台都有。

对于和钱有关的数据,例如:订单数、金额明细等,一般来说必须要有严格的对账系统来核对和平账。

但对于用户数据出现差异,一般需要对统计口径和统计方案进行分析,如果是统计手段层面造成的差异则可以忽略。

这里需要注意的是,如果一个数据来源出现大幅异常波动,往往可以借助另一个数据来源进行对比分析,如果两边是同方向、同幅度的波动,则要从业务角度去分析,如果两边差异很大,则很可能是数据统计源头出了问题。

 

2. 数据的整理、清洗

数据的整理和清洗主要是排除脏数据和统计异常的数据、对数据进行结构化处理等等,这里就不展开了。

 

3. 分析数据:重要的是思维

对于数据分析,思维比工具和手段重要,首先要明确想找到什么问题,再提出假说然后依据假说去排查,而不是在海量数据中无目的查找问题。

分析的步骤,我认为个家的总结已经非常到位,这里罗列如下,有兴趣的可以读下《数据分析能力的核心是思维》一文详细了解。

 

4. 分析数据的方法

拆解法:

对一个大问题拆分为更小粒度的指标,如果没有发现问题则继续往下拆解,直到发现问题所在为止,从而寻找到对应的解决方案。

BCG矩阵:

根据不同业务场景,选取两个坐标作为坐标轴,从而把业务或用户划分为不同的类型进行分析。

同比分析法:

将各个业务相同类型的数据放在一起比较。

用户分析:

用户分析包括了使用广度、使用深度、使用粘性等指标,这些指标一般是若干用户指标的组合,例如:使用广度就包含了总用户数和MAU等,使用深度就包含了使用时常、停留时间等。

分析数据的方法有很多种,需要根据报告定位和目标的需要适当选取。

实例解析

一份产品月报的撰写

我这里以一份产品月报的撰写为例,供大家参考数据报告的撰写。

首先这是一份面向领导汇报的产品运营月报,因此需要突出核心指标的完成情况,以及拆解的二级、三级指标的情况,从而从上到下分析本月指标的完成情况。

其次,这是一个电商导购类的产品,因此在报告的第一项,就是依据产品特性,对数据指标进行拆解和建立数据模型,从而让读者一目了然知道报告的内容框架,以及各项数据的完成情况,之后才是逐步展开进行汇报,便于说清楚具体情况、问题点、改进计划。

 

指标拆解示例:

目前MAU量级数百万,因此产品阶段还侧重在用户增长,其次才是收入;

监控指标根据实际情况可以随时调整,以便说明问题。

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数据总表示例:

拆解完数据指标,建立模型之后,就是要展示出重点的数据、形成数据总表,从而让报告的阅读者一目了然知道核心指标完成情况,以及哪些数据超出预期、哪些数据出现问题。

如下表所示,未达预期部分的目标完成度加黑,引导大家聚焦在问题的分析上:

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核心指标示例:

指标的展示有以下几点需要注意:

图形样式需要根据报告的汇报侧重点来选取,例如展示体量变化可以用柱状图、展示趋势可以用折线图、展示不同业务同一指标的对比可以用簇状柱图等等;

一个表格最多展示一个主要数据和一个次要数据,例如:MAU+环比增长率;

数据情况的原因说明最好不超过2个,切忌罗列一堆原因,让阅读者找不到重点。

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核心指标拆解分析:

如上例核心指标为MAU,则需要对当月活跃用户的构成进行分析,并可以顺便带出月留存率

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渠道分析示例:

这里以渠道新增分析示例,适合于对比多个同类数据的情况,例如同时查看免费渠道和付费渠道的新增用户情况。

且由于更关注免费自然流量新增,因此还可以再带上免费新增的增长折线便于解释说明。

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由于重点是免费渠道,因此可以继续对免费渠道进行详细分析:

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留存用户分析示例:

留存用户的分析,除了分析总留存人数之外,还常用如下的梯形表格分析动态时间周期内的留存率变化情况:

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人均活跃天数示例:

人均活跃天数是考察用户活跃情况的重要指标,一般用折线图来展示变化趋势:

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人均活跃天数同样可以根据业务需要,继续细化分析不同渠道、不同机型、不同操作系统等等的详细数据。

 

收入统计示例:

收入类型的统计,比较适合先用一个总表展示出整体的情况,然后再细分不同的收入指标,选择合适的图表进行展示:

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总结

产品数据报告的撰写,首先要基于阅读者和产品核心指标的分析,对指标进行拆解和建模、确定整个报告的内容框架和侧重点,然后对数据进行整理、分析和制表,最后的工作才是对报告进行美化。

 

作者:Alex,授权青瓜传媒发布。

来源:人人都是产品经理

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