产品数据规划手册

业务是产品的骨骼，而数据是产品的血液。

前几天看产品某个模块的收入数据图，从走势上来看，前一天的数据有个显著的尖峰。于是自我追问：「我们昨天做对了什么」？如果细究会发现所有的策略、规划、需求和设计都可以围绕类似的问题去梳理——“我们昨天做对了什么？我们昨天做错了什么？我们明天应该做什么？”

无论是从产品、运营还是业务的角度，都需要有理有据的回答这仨问题，否则资源投入都是盲目的。而这三个问题让自己信服答案的方法只有一个 —— 做好数据规划，便于数据分析后的反馈。

数据分析是在有了数据后，对其进行分析。以便帮助产品经理和业务同事更准确地理解各种业务场景，并作出判断。而其重点是：需要产生哪些数据？为什么需要产生对应的数据指标？

这其实需要做清晰的数据规划。数据规划就像是战争中的侦察兵，在摸清敌方火力后需要做方向和接下来动作，而数据分析就是每一个决策的反馈。

数据规划并非高不可攀，其实是需要非常懂业务，清晰后续的产品规划和运营规划。数据规划呢？如同产品经理的眼睛、运营的鼻子，让产品规划和运营规划更聚焦，防止资源分散和流失。

牛逼的数据分析师会协同产品经理、运营leader构建明确的北极星指标，再根据北极星指标搭建监测体系，并在此基础上评估各种产品特性和运营活动是否能达到预期目标。同时呢？会系统性的分析目标如何达成或找寻目标未达成的原因，进而通过数据提出未来动作方向的关键性策略。

总体来看：数据规划的制定一定要基于业务，并且结合北极星指标制定科学有效的实施计划。以下的PPT是John和腾讯的大佬一起沟通后总结的——

（数据指标的定义）

（数据指标体系的定义）

（常见的三种指标类型）

（数据指标类型1）

（数据指标类型2）

（数据指标类型3）

（北极星指标的定义）

（北极星指标之种子期）

（北极星指标之成长期）

（北极星指标之成熟期）

（北极星指标之衰退期）

（指标拆解——OSM模型）

（指标拆解——增长模型）

（指标拆解——业务参与者关系模型）

往往很多时候，我们在专注在数据分析，而没有真正理解数据分析之前应该如何规划？

而这个背后，就是深入的去挖掘业务本质和逻辑……