互联网产品经理和数据分析师哪个前景好

显然，这里所说的数字和数据，不是指我们每月银行卡里面多出来的那个，而是产品的数据，其中包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告投放/转化率数 据、业务/产品销售量数据、产品投入/收益数据等等，所有这些数据构成的综合指标，将决定一个产品经理的业绩评定——当然，最终反映出来的，可能就是个人 银行卡里的数字。在数据指标是很科学的体系的情况下，数据分析得出的结论确实比主观的臆断会更具有确定性和说服力。那么，产品经理在管理一个互联网产品时，到底需要关注哪些数据呢？

一般来说，我们主要关注的有以下几个方面：

1. 网站流量数据。比如访问量、点击量、浏览量、转化率、停留时间等等。以上是基础的指标，但结合到几十万网页还有不同来源、不同时间的时候，就是非常复杂数据体系了。

   
   

2. 网站用户数据。比如用户人口的属性特征：年龄、性别、行业、职位、地区等等；另外，还有用户行为特征：登录次数、注册数、注销数、点击数、收藏数、操作数、订购量等等

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4. 3.访谈数据。可能有些公司会做一些调查问卷，如果能够按照统计学规范设计成量表，那么这种访谈数据也是很有价值的。一般的统计就能从里面了解不少信息，如果问卷设计合理，还可以利用多元统计的方法进一步挖掘更深入的信息。

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6. 财务数据。比如总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等。产品是不是赚钱，能赚多少钱，是一个产品经理关注的重点，也是追求的目标。

   
   

7. 外部来源数据：行业市场份额、竞争对手数据等。

   
   

8. 搜索引擎数据：搜索引擎来源比例、SEM流量所占比例、搜索关键词以及各个关键词产生的PV值等。 以上这些数据，是我们经常需要经常用到的，具体在使用的时候，还可能需要根据产品性质不同、KPI不同和职责不同，来选择不同的数据类型，因为市场部和BD和老板所看的数据都是不一样的。

   
   

9. 对于一个产品经理来说，他不只需要像一个市场分析者或者财务分析者一样了解数据结果，更要通过这些数据的积累和经验进行更加细化的分析和研究，从而了解用户是如何创造出这些数据的，以及为什么创造出这样的数据。

   
   

只有做到了这些，才能将繁琐枯燥的数字转化为运营能力的提升。那产品经理如何才能做好数据分析呢？首先，要拥有一个好的统计系统，没有好的数据来源，再强的分析能力，也没有用武之地。现在互联网上提供很多，如CNZZ，当然也可以根据产品情况有针对性地进行自主开发；其次，要持续关注数据的变化，最好有专人负责数据汇总和解读。

运营数据分析是一个数据持续积累和研究的过程，越多越细致的数据，越能从中获得有价值的分析结果。第三，要定出产品的主要考核指标，并进行定期的周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析，从而了解一个阶段内的发展过程，了解发展趋势；第四，需要采用一些图表，以增强数据的可读性。有时候，再好的语言和文字，也不如一张图来得简洁明了；

最后，除了自己的产品外，我们还需要时刻关注行业数据的变化，以及中国整体网民对同类型产品的偏好度、用户属性和变化情况。目前也有很多第三方公司提供这类报告，比如艾瑞、CNNIC等。总而言之，数据分析是一个过程漫长，事务繁杂的工作，但只要你对它保持足够的重视程度，坚持不懈地去做，却可能有意外的收获。