作为一个产品人，最骄傲的事情大概就是从零开始设计打磨出一款精美且实用的产品。作为互联网圈最具活力和创造力的一个群体，几乎每一位PM心里都有一幅伟大的产品图景；然而悲催的是，夹在坑爹需求和要命研发之间的PM们，也都习惯了戏称自己为产品汪……许多产品人甚至会在画原型到凌晨之后茫然地问自己：越做越累越累越做，自己到底图什么呢？说好的对产品的掌控力呢？说好的话语权呢？说好的极致体验呢？说好的“伟大的产品经理”呢？现实为何如此骨感……

所幸是，近几年从硅谷刮来一阵“增长”风，在Dropbox、Facebook、Uber、Airbnb等大厂，PM带领着一众明星团队打造出了许多牛逼的数据增长案例。反究其原因，发现原来数据才是秘诀所在！有了漂亮的数据结果，既能牢牢掌控用户行为，又能拍在桌面上说服boss证明自己，何乐不为！

然而即便有如此利器，为何很多产品团队却并不敢对自己的产品展开大刀阔斧的数据分析。造成这个现象的原因很多，其中的两类理由尤其值得注意：1、数据分析虽好，但这不是产品的工作；2、数据分析太难了，门槛太高新手害怕。

那么不妨让我们来探讨一下这两个问题吧：

为什么产品人应该关注数据，新手又该从何上路？

为什么产品人应该关注数据

如上文所言，对于很多PM来说，设计、打磨、跟进研发和迭代，直到自己的“孩子”能顺利上线，是最重要也最有成就感的工作。那么问题就来了：

孩子管生不管养，回头万一学坏了，是谁之过？

很多产品人潜意识里觉得，产品上线了就万事大吉啦~ 数据好不好看、用户开不开心是运营的事儿，与我何干。其实不然，一手促成的产品，作为PM，难道不想看着它越来越好么？

所以，一个负责任的产品人应该关注数据。不管你在做一个全新的设计、还是在维护老的功能，总有一些数据能清晰地反映出PM的工作成效，比如人们常说的PV/UV、DAU、留存率、装机量。以及，更重要也更细致的：版本更新率、功能使用率、核心用户转化率、新迭代对留存的贡献度……等等。

观察用户的实际使用方式、关注产品细节的数据表现、循序渐进地实验迭代，才能使得产品数据不断被优化，从而帮助PMs获得对产品的掌控力和话语权。

数据新手怎么办

开始讨论产品经理必须关注的数据指标之前，我们先明确一下方向：这里我们只讨论普通PM需要关注的基础数据，暂不讨论BI分析和数据运营的其它细节。

那么让我们从一个类比开始。

都说PM就是产品的亲爹，那这个世界上的第一个“亲爹”PM大概就是（假如存在的）天父吧：

• 假如上帝是产品经理
• 那么地球就是他的产品（之一）
• 而人类则是这个产品的用户

一旦接受了这个设定，我们就可以画出一幅这样的示意图：

图中不难看出，在【地球】这个App里，上帝会关心的基础数据有4个：

• 地球存活过的总人数——总装机/总访客
• 目前地球上的人口数——活跃用户
• 每年出生的人数——新增用户
• 每年的死亡人数——流失用户

并由此可以推出另两个基础指标：

• 人均寿命——留存/用户生命周期（LTV）
• 人口迭代效率/繁衍——传播

总结如下图：

新增用户、活跃用户、留存用户、传播效率、流失情况，是产品人必须关注的5项基本指标。

让我们来逐一拆解这5项指标：

新增

* 上帝视角：地球上每年有1.4亿人出生；

* 产品视角：新用户增加的数量和速度

• 产品平均每天有1000位新用户（日新增用户数）
• 产品上月新增了3万位用户（月新增用户数）；

* 微解读：新用户数量的快速增长，是产品增长的基础。

活跃

* 上帝视角：目前，地球上总人口数为70亿（70亿人活着）

* 产品视角：有多少人正在使用产品

• 产品平均每天有2千用户活跃（日活跃用户数，亦称「日活」或「DAU」）
• 产品上月共有5万名活跃用户（月活跃用户数，亦称「月活」或「MAU」）

* 微解读：只有活着的用户，才有可能为产品带来价值。

留存

* 上帝视角：人类的平均寿命为72岁

* 产品视角：用户会在多长时间内使用产品

• 每100位新用户，在新增的第二天还有多少人使用产品？（次日留存率）
• 每100位新用户，在新增的一周后还有多少人使用产品？（周留存率）

* 微解读：用户使用产品的时间越久（活的长久），对产品的潜在价值越大。

传播

* 上帝视角：一对夫妻一般会在23岁左右生下他们的第一个孩子，平均每对夫妇生育2个孩子

* 产品视角：

• 平均每位老用户会带来几位新用户？（病毒系数）
• 老用户一般在注册（新增）后多长时间带来新用户？（传播周期）

* 微解读：如果你的产品，新用户主要靠病毒传播的方式增长，那么，只有在病毒系数大于1的时候，产品才可能出现爆发式的指数增长；同事，传播周期越短，增长速度越快。

流失

* 上帝视角：地球上曾经有1,080亿人生活过，如今都已逝去

* 产品视角：

• 一段时间内流失的用户，占这段时间活跃用户数的比例（流失率）

* 微解读：只有当产品新用户增长的速度大于老用户流失的速度时，产品的活跃用户数才会是正增长。

为了便于理解和记忆，我们将上述5项指标统称为「上帝指标」

第七指标

于此同时，对于多数互联网产品来说，还会涉及到用户付费、广告点击等涉及商业变现的用户行为。这个时候我们就需要祭出5项上帝指标和总访客之外的第七指标：付费 Revenue。

所有能给产品和公司带来收益的行为，都可被认定为”付费行为“，这其中包括但不限于：订单、点击广告、送鲜花、积分兑换等。

话说到这儿，我们就可以从「上帝指标」中推导出适用于几乎所有的互联网产品的「AARRR用户分析模型」了：

• 获取（Acquisition）：用户如何发现（并来到）你的产品？
• 激活（Activation）：用户的第一次使用体验如何？
• 留存（Retention）：用户是否还会回到产品（重复使用）？
• 传播（Referral）：用户是否愿意告诉其他用户？
• 收入（Revenue）：产品怎样（通过用户）赚钱？

关注数据、关注「上帝指标」、关注2A3R。至此，产品人已经踏出了产品数据分析的第一步：清楚看见每一次迭代对用户的普遍影响。所以，别等啦！赶紧把自家产品的数据挖出来，感受一下站在上帝视角手执利剑的感觉吧！

BTW，如上文所说，理解「上帝指标」只是产品人在数据分析之路上的第一步。如何通过数据分析精细化地衡量版本迭代效果、如何挖掘出产品优化的关键点、如何发现用户的”惊艳一刻“、用户画像和同期群又是是什么鬼……产品人的执剑之路还真是遍布魑魅魍魉，更多分享，敬请关注。

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