產品運營的資料感，是資料分析後的處理能力
之前分別從渠道、使用者以及業務的角度去看如何應對“產品流量暴跌 20%”的場景。今天來最後收個尾，分享一些資料分析之後要做的工作。
我曾經跟一位非常優秀的資料分析師合作。合作過程中，如果發生核心資料指標的波動之後，很快就會收到他非常詳細並且有條理的分析報告。
這個報告的基本結構和內容都很清楚而且很專業，首先是同步發生了什麼事，之後直接了當地給出結論和原因，接下來就是用詳細的資料分析過程作為依據，最後是他作為資料分析師，給出的一些思考與建議。
比如，某個工具產品的流量上漲，報告開頭就是同步：產品流量昨日環比上漲 XX%。主要上漲原因是由於某某渠道新增上漲，推測是某渠道被分配到曝光位導致的。
之後是一套具體的分析過程，他會列出不同渠道的近日流量對比，以及與新老使用者的交叉分析，這裡通過分析，明顯可以看到來自某渠道的新使用者流量上漲。
作為產品或運營，收到這個報告後，並不需要再花時間分析資料了，直接根據結論協調和執行就行了。這樣一目瞭然的報告，既節約時間提高工作效率，也定位精準，方便處理。
說句題外話，我也跟很多資料分析師和產品經理合作過，但很少再見到過這樣紮實、清晰、專業的資料分析。雖然我們可能不需要做這麼正式和完整的分析報告，但是在其中的幾個核心思路，依然值得我們借鑑。
1. 資料分析要形成結論
首先就是資料分析要形成結論，前幾次分享中介紹了在面對“流量降低 20%”時的分析思路，作為產品經理，當然不能以做完資料分析為終點，要做的事情還有很多。資料是我們發現和研究事實的線索，資料本身沒有意義，我們需要分析和加工，並去執行落實才能為其賦予意義。
如果作為一個產品經理，只知道“流量降低 20%”，然後沒有任何分析結論，也沒有補充說明以及應對措施。那我們只能算得上是傳聲筒，沒有起到應有的作用。
這是很淺顯的道理，似乎並沒有什麼難的，但其實有大量的網際網路從業者（也包括我在內）並沒有做的很好。
那如何檢驗我們是否形成了合適的資料結論呢？這其實就跟做需求分析差不多，也是向上追溯原因，向下推測結果。可以從資料指標變化出發，連問五個為什麼（why），再連問五個那會怎麼樣呢（so what）
如果你自問自答結束，感覺對這個回答很滿意，那基本就算有結論了。比如：
“流量降低 20%”，為什麼？
因為自然新增流量降低了。
為什麼？
因為某某渠道的量級降低了。
為什麼？
因為我們的投放渠道到期了。
如果我們問那會怎麼樣呢？就是去觀察這樣的資料變化可能導致的結果。流量降低 20%，會怎麼樣呢，會不會持續降低，會不會影響日活等等。
當然，我們未必真的要這麼刻意地問問題，這只是個思路，找到資料波動的原因，分析可能產生的結果，合起來就能形成一個不錯的資料分析結論。
2. 進行必要的有效溝通
發生資料波動之後，作為產品或運營，我們有義務主動向相關方通報資料波動，並附上相關結論和應對措施。有時候這樣的資料波動可能是工作失誤導致的，所以我們不願意聲張，其實大可不必，面對問題，分析問題和解決問題本來就是我們的日常工作。
類似的分析其實有兩大忌諱，一個就是隻給現象不給結論，而且現象也很粗淺。另一個則是一次說不清楚，要不斷反覆地說。
前者剛才提到過了，這個細節做不好會顯得你非常不專業。後者也一樣，我有一次參加產品例會，COO問某運營，是不是最近日活降低了，運營說對，COO又問為什麼，運營說新增降了，COO再追問哪個渠道出了問題，回答說合作方的投放。
這時候COO已經非常不耐煩了，敲著桌子厲聲問：“哪個合作方？什麼問題？怎麼解決？你能不能一次把話說完？”當時會議上氣氛就變得很尷尬，運營負責人後來起身救了場。
後來我也遇到過類似場景，真的很著急，所以在這裡提醒一下，我們一定要避免這種情況，保證自己溝通中的資訊量，直接給結論，乾淨利落最好。這時雖然說的很容易，但需要你對產品的核心資料和架構非常瞭解，而且對每個資料對應的脈絡都瞭如指掌，所以平時一定要多看看資料，並且記住幾個核心資料。
3. 要有應對策略
我們的表現可以分個級。最糟糕的是什麼也不知道，等別人問起來才去看資料；其次是知道資料波動了，但是沒有分析也沒有結論；稍好一點的是知道資料波動，也有分析結論，卻沒有應對策略。合格的產品或運營，面對像“流量驟降 20%”這樣的情境，應當能夠從短期、中期和長期出發，去考慮如何應對，即便是經過權衡後決定不採取任何措施，只是保持繼續觀察，也是一種策略。
短期策略指的是如何快速把資料搶救回來；中期指的是怎樣修復相應機制，防止問題再次發生；長期則是指類似的資料波動是否會對我們整體的產品規劃和方向選擇有所影響。
我舉個例子，比如一個短視訊工具app，同時多個渠道流量下滑。
短期來看，我們可能要做ASO的優化，做各個渠道的拉量。可能是打關鍵詞，或買渠道量。
對於中期，我們開始規劃和監控各個渠道里關鍵詞或排名的變化，保證自然流量能夠穩定。並且產品和運營配合形成一套機制，固定時間上線一個產品新功能和運營活動來拉新，給產品注入活力。
而長期來看，我們需要考慮目前的新增是否過於依賴工具，我們是否需要開始考慮建設自己的流量池，比如做個自己的社群，或者在現有架構基礎上，在重新做個新的工具，從而應對流量的減少，防止使用者對老工具的吸引力下降。
短期措施立刻投入資源並監控產出，中期措施資源列入需求池，等待評估啟動，長期措施並不會立刻做決議，而是留下問題和線索，等待進一步討論。
到了這裡，我們也應該引出關於資料分析的下一個話題了。就像剛才提到的，我們要不要去做自己的社群，或者做個新的工具，吸引流量？這時，我們都需要資料來支援我們做出決策。
不妨就以此作為接下來分享的線索，如果我們希望提高流量的控制力，如何利用資料來支撐我們在“做社群，還是做工具”這兩個選擇中，做出選擇。感興趣的話，下次分享會一起介紹。
作者：星辰屋
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