编辑导语：数据分析在我们的日常工作中是非常重要的一项，产品经理对数据分析也应该有基础的掌握，可以从各个方面进行全局的把控；本文作者分享了关于产品经理如何根据数据分析的思路进行一些把控，我们一起来了解一下。

我曾受益于数据，发现一个不被公司重视、却每天能带来用户线索的 APP。

随后，对其数据，进行全面分析，针对每个环节存在的问题，制定优化方案，说服公司继续投入。

在没市场推广的情况下，线索翻了一倍。这个经历，成了我提升的一大跳板。

因此，每次面试，我都会重点了解应聘者，是否有用数据分析辅助做产品的经验，还是习惯“拍脑袋”决定功能设计。

结果总是不如人意。

深感能否用数据分析指导产品设计，真是产品经理水平的一大分水岭。

数据分析，是产品经理一项非常重要的能力，能指导我们设计产品，透过数据，更能及早发现问题，找到解决方案。

如今，有很多成熟的数据统计或 BI 工具，产品数据的获取与计算已非难事。

对产品经理而言，更需掌握的：首先，是定义采集数据的标准，即数据埋点；其次，是懂得如何观察与分析数据。

数据埋点，在 C 端产品很常见，在 B 端方面，似乎很少提及，有人甚至以为不用。

稍有规模的系统里，很多环节的运行状况都需要监测。这时定义清晰数据埋点，用于分析系统运行情况，反映系统性能，尤为重要。

可从何学起呢？

现在 B 端产品流行，今天分享一个 B 端系统里面，很实用、有代表性，却常被忽略的数据分析过程：分析系统中订单或业务流程完成的运转时长（订单在各类系统中较典型，以此为例）。

对系统中订单完成的处理时长进行分析，最大的好处，是可以得知系统的效率多高。

同时，还很容易发现哪个地方出问题。例如，一旦订单流转过慢，就能看出在哪里耽误了。

有人认为，这是开发做的事，常常忽视了产品经理应该做的那部分。

数据的获取和计算，确实要开发实现（如有统计平台或 BI 则更为简单）。

产品经理则要根据分析思路，进行最关键的流程梳理、节点定义，统计出来的数据才准确、有意义。

具体怎么做呢？

01 绘制时序图

做系统需求时，绘制出系统业务流转的时序图，能让系统在各个环节的信息交互顺序更为清晰、明确。

想进一步了解时序图，可看《做产品，为什么要画这些图？》一文。

02 定义信息交互节点

做完功能需求后，围绕整个订单的流转过程，定义要统计的时间节点。

这时，时序图的优势彻底发挥出来了。

这也是我在实践中的偶然发现，用时序图来定义节点，非常方便，开发、测试一看就懂。

以 “ 手机充值 ” 为例，稍微简化下，只保留核心流程，以便说明。

用户从下单充值，到充值完成，这一流程，需在前端产品（如 APP、H5 或小程序 ），后端系统（因公司而异，或有多个系统，这里简化成一个），供应商（如三大运营商）之间交互。

交互的顺序和节点，可看下图：

如图，按业务分析的需要，在每个节点标出编号。同时，定义清楚触发时机，如下图：

只要把这些节点定下来，马上可得出各个环节处理时长的计算方法。

03 明确各环节时长算法

一旦在时序图上，标出了对应的信息交互节点，各个环节的时长一目了然。需要统计哪个时长，一看便知，是从哪个点到哪个点。

这例子中，一般会关注：订单总时长、后端系统处理时长、供应商处理时长，这三项数据。

04 分析数据

有了以上的定义，再借助技术手段，获取、汇总并呈现数据，分析起来别提有多方便。

一谈到分析数据，都喜欢看趋势和平均值。这里要讲的是，单看平均值，会掩盖很多事实，发现不了问题。

常用的是，看一段时间内数据的百分位数去分析。比如，一天内所有订单总时长的 50% 分位、90% 分位。

所谓百分位数，就是将数据，从小到大排列，计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值，就是这一百分位的百分位数。

比方说，一天内订单总时长的 50% 分位为 1 秒，即所有订单总时长中，排在第 50% 位置的时长是 1 秒，这意味着有一半的时长少于 1 秒。

此外，还要关注峰值、异常值，如最小时长、最大时长。

简单画个分析报表，以供参考。

数据一摆出来，各个环节效率如何，是否有问题显而易见。

05 得出结论

以上述为例，从这些数据中，至少能判断出：

1）用户感知的充值过程是否够快。

用户不会耐心等待，一旦太慢，甩头就跑。从体验的角度，订单越快，用户体验越好，越能留住用户。

2）自身系统处理效率如何。

系统运行是否正常，有没有处理太慢、卡住的现象。一旦出现异常，可快速定位问题。

3）上游供应商的处理效率如何。

供应商的处理效率，大大影响了平台的处理效率。有了这个数据，就能客观地评估、对比供应商的服务质量。

总而言之。

这只是一种思路，用什么图、什么工具并不是最重要的。

想强调的是：作为产品经理，要懂得从整个业务流程运转的过程去分析。

明确统计节点，定义触发时机，才能获取准确的数据，客观地观察和分析出有价值的结果。

这便是，流程化分析，系统化实践。

作者：四月；公众号：四月说产品

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