我們不僅僅要看待某種觀點本身的正確與否，還應該結合觀點背後的環境，以確定觀點成立的邊界。

產品經理需要關注什麼資料指標，估計接觸過產品一點的人都能夠說出來幾個資料指標，比如說UV、PV，活躍使用者數、新增使用者數、留存率等等，誠然這些都是產品經理需要關注的資料，但卻並不是說所有的資料都應該去關注。首先應該界定邊界，對於不同型別的產品需要關注的資料指標肯定是不一樣的，其次對於不同時期的產品所需要關注的指標也是不同的，下文將從種子期、推廣期、成熟期三個階段來簡述產品經理需要關注的資料指標。

一．種子期

種子期是不需要做大規模的運營推廣的，此階段的使用者更多的是來自於使用者自增長，所以在種子期需要關注的資料主要是使用者相關的資料是和產品本身的資料。

1. 使用者相關的資料

a) 裝置終端：使用者使用App的終端裝置是什麼，Phone和Pad的佔比分別是多少，iOS和Android裝置的佔比分別是多少；

b)網路及運營商：使用者使用裝置時的網路環境是什麼樣子的,wifi、2G、3G、4G佔比為多少，運營商佔比為多少；

c)使用時間段:使用者使用App的時間段是什麼時候；

d)使用者屬性：使用者的性別比例、年齡等。關注這些資料是為了收集使用者相關的資訊，確定產品實際使用的使用者群體是誰，與產品定位時確定的目標使用者是否一致，從而檢驗產品定位時確定的目標使用者群體是否準確，有無對目標使用者進行適當調整的必要。

2. 產品本身的資料

a) 單次使用時長：使用者每次自啟動應用開始算起，單次使用產品的時長為多少；

b) 日/周/月啟動次數：使用者使用App的頻次為多少；

c) 使用頁面數量：使用者會跳轉至的頁面層級為多少，每個頁面的到達率為多少；

d) 任務完成率：對於使用者而言， App中完成一個任務的完成率為多少，如下載完成率、安裝完成率、啟動完成率、註冊完成率等；

e) 錯誤數量：使用者在使用產品的過程中是否會出現錯誤，出現錯誤的數量為多少,頻次為多少；

f)錯誤摘要：在出現的錯誤裡，錯誤的詳情描述是什麼。關注產品的資料是為了驗證產品設計的正確性，為了更加清楚的瞭解使用者使用產品的情況，瞭解使用者使用的時長、使用頻次，從而判斷當前的產品是否能夠滿足使用者的需求，能否為使用者創造價值。同時也去判斷產品的設計是否符合使用者的使用習慣，任務路徑是否最優，能否進行優化，以及產品是否存在Bug。

二．推廣期

種子期是為了驗證產品定位的正確性，而在推廣期需要關注的更多的則是使用者數量的增長情況，通過各個使用者相關的指標，同行業的標杆產品進行比較，從而判斷產品是否處於健康狀態。

1. 使用者相關的資料

a) 新增使用者數量：新增使用者數量、新增賬號數量。至於採用哪個作為新增的標準，則需要看怎麼去定義新增；

b) 留存率:次日留存率、7日留存率、月留存率。不同型別的產品留存率肯定是不同的，對比不同型別的產品也沒有意義，應該將產品與同類型的標杆產品進行對比；

c) 活躍使用者數量：日活躍使用者數量、7日活躍使用者數量、月活躍使用者數量。首先應該定義什麼算作“活躍”，是啟動應用就算，還是使用者產生了行為才算，定義好了“活躍”的定義，再去關注這個資料；

d) 沉默使用者數量：首先應該定義什麼叫做“沉默使用者”，然後再去關注這個資料；

e) 流失使用者數量：首先應該定義什麼叫做“流失使用者”，然後再去關注這個資料以及流失率。看資料的時候也要看是怎麼定義指標的，不同的定義得到的資料指標可能並不同，另外單獨的資料也並不能代表什麼，還需要同歷史資料或者行業資料進行對比，通過資料的對比來進行分析判斷。

2. 產品本身的資料

a) 單次使用時長：使用者每次自啟動應用開始算起，單次使用產品的時長為多少；

b) 日/周/月啟動次數：使用者使用App的頻次為多少；

c) 使用時間段:使用者使用App的時間段是什麼時候。通過關注使用者的使用時長、使用頻次、使用時間段等資料和歷史資料進行對比，看資料有無大的波動，判斷產品有無Bug出現，同時也根據使用者的實際使用情況對產品的功能進行優化迭代，以使產品更能夠符合使用者的使用習慣，從而滿足使用者的需求。

3. 渠道相關的資料

a) 使用者下載的時間段：使用者下載下載應用的時間段是怎麼分佈的；

b) 渠道分佈：使用者都是在哪些應用市場進行App下載的，在不同的應用市場的佔比是怎樣的；

c) 地域屬性：使用者的地域是否呈現明顯的地域差異，與產品定位時確定的目標使用者的屬性是否吻合。通過使用者在應用市場下載的佔比和下載的時間段分佈，能夠在相應的時間段進行有效的推廣，保證產出最大化。另外由於種子期的使用者數量較少，不能夠判斷出相應的使用者地域屬性，所以就在有一定的使用者基礎的情況下再對相應的資料進行分析。

三．成熟期

產品在成熟期階段主要關注的是使用者的活躍度以及營收，關注使用者的活躍度從而去判斷產品目前是否處於正常的狀態，對未來的功能版本的發展給出一定的參考，關注營收則是產品商業價值的實現。

1. 開源

a) 活躍使用者數量：首先依然是關於“活躍使用者”的定義，然後再去關注這個資料指標；

b) 付費轉化率：對於這樣的一款產品，使用者願意為之買單麼，轉化率說話；

c) ARPU值：每使用者平均收入，不同的型別的產品沒有可比性，同行業平均水平進行對比。營收=使用者數量×付費轉化率×ARPU值，為了能夠提升營收，可以從這三方面入手去考慮，如何增加使用者基數，如何能夠提升使用者的付費轉化率以及使用者付費留存率，使用者是付費一次就不再付費還是付費之後還會重複付費，以及如何去提高產品的ARPU值。

2. 節流

a) 沉默使用者數量：定義什麼樣的使用者為“沉默使用者”，然後去關注這個指標；

b) 流失使用者數量：定義什麼樣的使用者為“流失使用者”，然後去關注這個指標。對於產品而言，一旦使用者流失則很難能夠再次召回，就算召回，成本也很高，所以應該提前建立預警機制，定義“沉默使用者”與“流失使用者”，在使用者變為沉默使用者的時候，就開始採用相應的手段，防止使用者流失，同時也應該設立老使用者迴流機制，進行老使用者的召回。資料本身是客觀的，但是在解讀的過程中則會摻雜主觀因素，同時資料波動的背後也可能會有著其他因素的干擾，所以資料也可能會騙人。在用資料說話的同時，也應該辯證性的去看待資料，相信資料但又不唯資料是從。另外對於不同的產品需要關注的資料是不同的，而不同時期的產品需要關注的資料也是不同的，要根據產品本身的特點和產品的生命週期階段去選擇合適的資料指標進行關注，以保證產品的健康發展。