產(chǎn)品數(shù)據(jù)報告是產(chǎn)品和運(yùn)營人必不可少的工作，無論是周報、月報，還是新版本表現(xiàn)的分析報告，都需要在圍繞報告目標(biāo)的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析并提煉要點(diǎn)，最后形成一份有指導(dǎo)意義、易讀且美觀的數(shù)據(jù)報告。

本文從撰寫步驟的角度，總結(jié)如何從0開始撰寫一份產(chǎn)品數(shù)據(jù)報告。

文章綱要如下：

1. 從閱讀者的角度，明確報告定位；

2. 拆解核心指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)模型；

3. 數(shù)據(jù)的整理和分析；

4. 舉例說明一份月報的模板。

一、明確報告定位

報告就是向某一人群進(jìn)行匯報，那么首先就要明確報告的對象，從報告對象的角度組織內(nèi)容、結(jié)構(gòu)，以及報告里各個模塊的側(cè)重點(diǎn)。

舉例來說：

如果報告是面向公司領(lǐng)導(dǎo)層的，例如：公司業(yè)務(wù)線的例行匯報，或是向產(chǎn)品線leader匯報新產(chǎn)品或新版本的表現(xiàn)；這時候報告要突出的就是關(guān)鍵指標(biāo)有沒有達(dá)到預(yù)期，各個關(guān)鍵指標(biāo)為什么是這個表現(xiàn)，需要通過拆解成細(xì)化的指標(biāo)來簡要說清楚問題出在哪里，或是優(yōu)秀表現(xiàn)的原因是什么，最后總結(jié)團(tuán)隊(duì)下一步的改進(jìn)計劃。

如果是面向團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)同事的，那報告的側(cè)重點(diǎn)就在于挖掘問題點(diǎn)，并提出改進(jìn)方案或建議，要起到的是用數(shù)據(jù)驅(qū)（che）動（pi）團(tuán)隊(duì)的作用。

如果是對外公開的報告，則一般側(cè)重的是結(jié)果和趨勢，而不是過程。這一類就是咨詢機(jī)構(gòu)們公開發(fā)布的那些報告的范式了。

二、拆解核心指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)模型

明確了報告的定位之后，那么就可以結(jié)合報告定位和產(chǎn)品目標(biāo)、活動運(yùn)營目標(biāo)等指標(biāo)，對核心指標(biāo)進(jìn)行拆解，形成報告的數(shù)據(jù)模型。

例如：如果是電商類產(chǎn)品，并向領(lǐng)導(dǎo)匯報，那么可能核心指標(biāo)就是GMV，GMV是用戶數(shù)乘以客單價，那么我們一步步進(jìn)行拆解就如下圖所示：

需要指出的是：報告的核心指標(biāo)和拆解是動態(tài)的，在產(chǎn)品的不同階段，數(shù)據(jù)模型也需要進(jìn)行調(diào)整。

例如：一個產(chǎn)品中前期階段關(guān)注的可能是用戶規(guī)模，到達(dá)一定用戶規(guī)模之后，就需要開始重點(diǎn)關(guān)注用戶價值了，而數(shù)據(jù)模型也就需要隨之調(diào)整。

三、數(shù)據(jù)的整理和分析

1. 數(shù)據(jù)的獲取

數(shù)據(jù)的來源比較多，需要根據(jù)不同指標(biāo)的需要，選取穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)來源。

常見的數(shù)據(jù)來源包括：

• 公司自有數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng)；

• 第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺，例如：友盟、百度等；

• 第三方業(yè)務(wù)平臺，例如：廣告聯(lián)盟等；

• 公開的數(shù)據(jù)源。

其中有很多數(shù)據(jù)是有多個來源的，例如：用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一般公司自行統(tǒng)計和第三方平臺都有，而對外合作的數(shù)據(jù)則是自行統(tǒng)計和第三方業(yè)務(wù)平臺都有。

對于和錢有關(guān)的數(shù)據(jù)，例如：訂單數(shù)、金額明細(xì)等，一般來說必須要有嚴(yán)格的對賬系統(tǒng)來核對和平賬。

但對于用戶數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異，一般需要對統(tǒng)計口徑和統(tǒng)計方案進(jìn)行分析，如果是統(tǒng)計手段層面造成的差異則可以忽略。

這里需要注意的是，如果一個數(shù)據(jù)來源出現(xiàn)大幅異常波動，往往可以借助另一個數(shù)據(jù)來源進(jìn)行對比分析，如果兩邊是同方向、同幅度的波動，則要從業(yè)務(wù)角度去分析，如果兩邊差異很大，則很可能是數(shù)據(jù)統(tǒng)計源頭出了問題。

2. 數(shù)據(jù)的整理、清洗

數(shù)據(jù)的整理和清洗主要是排除臟數(shù)據(jù)和統(tǒng)計異常的數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理等等，這里就不展開了。

3. 分析數(shù)據(jù)：重要的是思維

對于數(shù)據(jù)分析，思維比工具和手段重要，首先要明確想找到什么問題，再提出假說然后依據(jù)假說去排查，而不是在海量數(shù)據(jù)中無目的查找問題。

分析的步驟，我認(rèn)為個家的總結(jié)已經(jīng)非常到位，這里羅列如下，有興趣的可以讀下《數(shù)據(jù)分析能力的核心是思維》一文詳細(xì)了解。

4. 分析數(shù)據(jù)的方法

拆解法：

對一個大問題拆分為更小粒度的指標(biāo)，如果沒有發(fā)現(xiàn)問題則繼續(xù)往下拆解，直到發(fā)現(xiàn)問題所在為止，從而尋找到對應(yīng)的解決方案。

BCG矩陣：

根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景，選取兩個坐標(biāo)作為坐標(biāo)軸，從而把業(yè)務(wù)或用戶劃分為不同的類型進(jìn)行分析。

同比分析法：

將各個業(yè)務(wù)相同類型的數(shù)據(jù)放在一起比較。

用戶分析：

用戶分析包括了使用廣度、使用深度、使用粘性等指標(biāo)，這些指標(biāo)一般是若干用戶指標(biāo)的組合，例如：使用廣度就包含了總用戶數(shù)和MAU等，使用深度就包含了使用時常、停留時間等。

分析數(shù)據(jù)的方法有很多種，需要根據(jù)報告定位和目標(biāo)的需要適當(dāng)選取。

首先這是一份面向領(lǐng)導(dǎo)匯報的產(chǎn)品運(yùn)營月報，因此需要突出核心指標(biāo)的完成情況，以及拆解的二級、三級指標(biāo)的情況，從而從上到下分析本月指標(biāo)的完成情況。

其次，這是一個電商導(dǎo)購類的產(chǎn)品，因此在報告的第一項(xiàng)，就是依據(jù)產(chǎn)品特性，對數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行拆解和建立數(shù)據(jù)模型，從而讓讀者一目了然知道報告的內(nèi)容框架，以及各項(xiàng)數(shù)據(jù)的完成情況，之后才是逐步展開進(jìn)行匯報，便于說清楚具體情況、問題點(diǎn)、改進(jìn)計劃。

指標(biāo)拆解示例：

目前MAU量級數(shù)百萬，因此產(chǎn)品階段還側(cè)重在用戶增長，其次才是收入；

監(jiān)控指標(biāo)根據(jù)實(shí)際情況可以隨時調(diào)整，以便說明問題。

數(shù)據(jù)總表示例：

拆解完數(shù)據(jù)指標(biāo)，建立模型之后，就是要展示出重點(diǎn)的數(shù)據(jù)、形成數(shù)據(jù)總表，從而讓報告的閱讀者一目了然知道核心指標(biāo)完成情況，以及哪些數(shù)據(jù)超出預(yù)期、哪些數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題。

如下表所示，未達(dá)預(yù)期部分的目標(biāo)完成度加黑，引導(dǎo)大家聚焦在問題的分析上：

核心指標(biāo)示例：

指標(biāo)的展示有以下幾點(diǎn)需要注意：

圖形樣式需要根據(jù)報告的匯報側(cè)重點(diǎn)來選取，例如展示體量變化可以用柱狀圖、展示趨勢可以用折線圖、展示不同業(yè)務(wù)同一指標(biāo)的對比可以用簇狀柱圖等等；

一個表格最多展示一個主要數(shù)據(jù)和一個次要數(shù)據(jù)，例如：MAU+環(huán)比增長率；

數(shù)據(jù)情況的原因說明最好不超過2個，切忌羅列一堆原因，讓閱讀者找不到重點(diǎn)。

核心指標(biāo)拆解分析：

如上例核心指標(biāo)為MAU，則需要對當(dāng)月活躍用戶的構(gòu)成進(jìn)行分析，并可以順便帶出月留存率。

渠道分析示例：

這里以渠道新增分析示例，適合于對比多個同類數(shù)據(jù)的情況，例如同時查看免費(fèi)渠道和付費(fèi)渠道的新增用戶情況。

且由于更關(guān)注免費(fèi)自然流量新增，因此還可以再帶上免費(fèi)新增的增長折線便于解釋說明。

由于重點(diǎn)是免費(fèi)渠道，因此可以繼續(xù)對免費(fèi)渠道進(jìn)行詳細(xì)分析：

留存用戶分析示例：

留存用戶的分析，除了分析總留存人數(shù)之外，還常用如下的梯形表格分析動態(tài)時間周期內(nèi)的留存率變化情況：

人均活躍天數(shù)示例：

人均活躍天數(shù)是考察用戶活躍情況的重要指標(biāo)，一般用折線圖來展示變化趨勢：

人均活躍天數(shù)同樣可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要，繼續(xù)細(xì)化分析不同渠道、不同機(jī)型、不同操作系統(tǒng)等等的詳細(xì)數(shù)據(jù)。

收入統(tǒng)計示例：

收入類型的統(tǒng)計，比較適合先用一個總表展示出整體的情況，然后再細(xì)分不同的收入指標(biāo)，選擇合適的圖表進(jìn)行展示：

總結(jié)

產(chǎn)品數(shù)據(jù)報告的撰寫，首先要基于閱讀者和產(chǎn)品核心指標(biāo)的分析，對指標(biāo)進(jìn)行拆解和建模、確定整個報告的內(nèi)容框架和側(cè)重點(diǎn)，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析和制表，最后的工作才是對報告進(jìn)行美化。