很多互聯網公司的同學做產品分析做得很糾結。每天忙著算各種點擊率、轉化率、活躍率，到頭來還被嫌棄“沒有分析出價值”。

到底完整的產品分析該怎么做？產品分析也分戰略層、戰術層、戰斗層，想分析得清楚，得層次分明，重點突出才行。

01理想的產品分析做法

▌戰略層：整個產品的定位、發展態勢、績效表現的分析。

這一塊分析常常是產品經理在BRD或者MRD里，描述了產品的戰略定位、發展目標，之后通過數據追蹤目標達成（如下圖）。

當然，很多公司的基層產品經理，自己都不知這些文檔長啥樣（或者干脆就是隨手瞎寫的）。因此只能通過一些更簡單直接的方法判斷當前的戰略目標，比如最常用的產品生命周期法（如下圖）。

戰略層的分析，理應是最先開始，最先需要明確的分析。因為后續每一個具體功能，每一項具體設計，每一次迭代優化，都是為了達成戰略目的服務的。但是這恰恰是很多產品分析最缺的部分。

因為在很多公司里，以下種種因素，都會導致戰略分析沒有做到位，從而導致目標感缺失，引發后續各種問題。

• 老板本人才是真產品經理，其他人只敢唯馬首是瞻。
• 新來的產品經理不了解過往情況，只知道依葫蘆畫瓢。
• 公司規模太大，職能切分太細，每人只顧自己門前雪。

▌戰術層：某一個具體功能模塊的效果分析。

每個功能模板都有其作用，有些功能是通用的，比如：

• 登錄：實現用戶登錄。
• 首頁：實現站內流量分配。
• 個人中心：查看個人基本資料。

有些則根據產品屬性有區別，比如

• 交易型產品：商品展示→詳情→訂單確認→支付→物流信息
• 內容型產品：內容展示→瀏覽→完成瀏覽→轉發/收藏
• 工具型產品：（以導航為例）起點→終點→路徑選擇→導航→結束

根據任務不同，又能分成核心功能和輔助功能。比如，交易型產品的核心功能就很聚焦：完成交易。只不過為了提升交易效益，會增加諸如文字種草、視頻種草、活躍簽到、種樹澆水等等功能，因此關注每個功能的使用率、跳出率、轉化率、促成交易的GMV即可。

內容型產品的分析會略復雜，因為用戶完成一次流量行為的時間可能很短。在登陸后，會進行一系列動作。并且內容型產品往往提供多種話題（時政、科技、體育、二次元……）、多種產品（視頻、圖文、語音……）、多種形式（PGC、UGC），因此用戶行為更雜亂。

此時，常常先對用戶進行分層，區分出輕中重度用戶，再看用戶的整體活躍市場和內容數量，再看具體行為分散在哪些功能上，每一種功能的使用情況。

戰術層的核心就是解決輕重緩急的問題。

• 到底哪些要優化，哪些要新增，哪些要刪除
• 優化方向是什么，提升到多少合適
• 新增方向是什么，起到什么作用?

先解決了這些戰術層問題，再談戰斗層：具體按鈕是紅是藍，具體點擊是多是少……就非常清晰。達成目標是評價功能點的最高級標準。

當然，實際操作的時候，這一步也是經常被省略的。很多基層產品經理就是：

• 因為老板讓做，所以做
• 因為對手做了，所以做
• 因為調研了用戶，用戶說需要，所以做

至于做成啥樣，完全沒有具體預期（或者是隨手寫一個）。后續分析就更混亂了。

▌戰斗層：某一個具體頁面/按鈕/流程/玩法的設計。

戰斗層的分析最為人熟知的就是ABtest。因為直接上ABtest，可以很無腦地終結設計層面的爭吵，哪個數據表現好就用哪個。ABtest如此流行，以至于很多廠子，連數據分析師都懶得用傳統的分析方法了，“遇事不決，ABtest！”

ABtest確實是解決爭議的最快速手段，特別是涉及一個頁面上按鈕左邊/右邊這種設計類問題。當產品經理們爭執不定的時候，直接上ABtest能讓大家快速閉嘴。

但ABtest不是萬能神藥。因為用戶行為一定是多因素綜合影響的結果，用戶行為路徑越長，累積到最后的影響因素越多，特別是涉及現金交易的流程。

因此，如果用戶行為真的在末端斷掉，很難短時間內拆分清楚。企業實際環境也不像實驗室那么干凈，用戶口碑交叉影響、當季流行的時事、輿論風潮、營銷偏好等無法收集數據的因素，都會影響結果，因此ABtest更適合解決流程前段的設計問題，流程越靠后，測試結果越容易失效（如下圖）。

更不要說，很多產品經理站在本位主義角度，非讓數據證明自己負責的功能沒有問題。并且尤其喜歡拿運營活動、外部因素等很難量化的事說事。這種渾水摸魚，且把水越攪越渾的做法，只能讓分析更無所是從。最后變成大型相互甩鍋現場。

02產品分析為啥難做

小結一下，理想中的產品分析，應該這樣展開：

這樣層層分解，目標清晰，落地效果自然容易衡量。可實際上很難這么理想。產品的實際效果（諸如DAU、轉化率）不單單受產品影響，也和商品搭配、促銷力度、活動支持、用戶習慣等諸多因素有關，單純在分析層面，想一一解答清楚都很困難。

更糟糕的是：在相當多廠子里，真正的產品經理只有老板一人！掛著產品經理頭銜的諸位，其實都是忠實復制粘貼老板命令即可。再加上國內互聯網圈子里相互抄襲風氣濃厚，導致產品目標更不清晰，靈活性更大，效果更難觀察。

經常做分析的同學去問產品經理：為什么做這個功能？這個功能的定位是啥？目標是啥？得到的答案就是：

“老板讓做的”

“我看對手也這么做的”

“上線了指標不好看，改改”

……

無目標，無邏輯，無思路。三無產品，當然讓做分析的同學更糊涂。

這里當然也有做數據分析的同學自身局限性，很多做分析的同學一問三不知：

• 產品的定位、目標受眾、競爭對手是誰？
• 產品的功能模塊流程怎么走？各自什么作用？
• 設計思路是啥？之前數據如何？對應哪些客群？

啥都不知道……

導致實際上的產品分析，做出來是這個效果（如下圖）

三無產品遇上三不知的數據分析師，那除了列舉“PV/UV/轉化率，點擊/跳出/GMV”就真的不知道咋分析了。