内容来源：本文为腾讯移动分析与人人都是产品经理联合举办产品测评大赛的参赛作品。
参赛者：三爷，前MBA讲师，曾任万达，猫扑高级产品经理；现海通证券集团旗下大数据产品线负责人。
编辑：Fiona
本文分为两个部分。第一部分阐述“产品总监在产品层面主要职责是什么”。第二部分阐述“对于萌新的我们如何使用腾讯移动分析平台来进行数据驱动产品迭代”（PS：腾讯移动分析平台下文简称MTA）
上篇
最近大热的一部电影超时空同居里面的一个桥段，让我突然有了这样的一个脑洞：
产品总监相信是每个产品人奋斗的目标吧，那么假设现在的你无论是产品专员，产品助理，产品经理，乃至一条产品线负责人突然成为公司的产品总监了，你要如何去接手公司的整个业务？而当下首要去做什么呢？或者说你要如何保证自己能在极短的时间里去快速玩转这个职位呢？
首先我们要清楚的知道产品总监是究竟是干什么的？
对于不同的公司来说，这个问题有不同的定义，且其岗位职责横跨公司的团队建设，员工激励，产品管理，商业变现模式探寻等。但是为了简单我们在这只在产品层面上去定性，在产品上具体来说产品总监只负责两件事：
1.看懂自己产品在市场是什么样的现状；
2.当前态势下团队下一步要怎么走。
可以说产品总监就是大海航行中的船长，他要时时刻刻看清楚船只是否保持航行正确，同时要能准确的给船上的水手们下达指令，让船舶能安全地继续航行。
好，在我们大体了解产品总监工作职责后，接下来也就是考验我们的时候到了，我们要如何开展下一步工作那？
其实无论在产品的生命周期的哪一个阶段接手产品，其首要做的事都是如下三条：
1.如何根据快速定位产品当前在市场中所处态势；所谓态势就是指产品在市场中覆盖面是多少，是否有大量用户感知到产品，市场中对产品的反应是什么样的
2.如何找到当下产品中症结所在；
3.带领整个团队下一步产品应该怎么走；
下篇
在说了这么多之后，肯定有很多人在问“我到底要如何下手呢？”，要解答这个问题我们就需要引入一个产品管理的重要工具：数据平台，通过它我们可以很轻松的定位产品状态，驱动产品规划的下一步方向，本文中我使用的数据平台是腾讯出品的移动分析平台（MTA）。
接下来让我们来结合一个案例的分析，看看MTA如何能帮助我们速成产品总监。为了照顾到大多数萌新，在本文中我们主要使用单因子去判读问题，意在教会大家一个数据驱动产品设计的主要流程与该阶段的最重要的数据指标是什么。
在开始前我们先要明确在上篇结尾提出的三个首要解决的问题，其实是一个完整的数据驱动产品总体思维流：
简单来说：就是先宏观定位产品在市场中态势，找到当前阶段核心问题，并在此基础上精准判读用户群体的特点从而完成有针对性的驱动产品设计。
让我们开始一个一个看吧：
1.产品态势
1.1 我们的产品是处于一个生命周期中的什么阶段呢？（萌芽，成长、成熟）
对于一个产品来说，其生命周期可以简单归类为：
萌芽：功能上：产品核心功能搭建完成，正在逐步扩充配套支援功能，也就是所谓的最小迭代原型（MVP）；市场上：用户量很少，初步接纳并市场反馈几乎没有；
成长：功能上：产品核心，配套支援功能都已基本完成；市场上：随着推广活动的展开市场开始认知产品，出现大量用户进入并有市场反馈出现；
成熟：功能上：产品功能几乎全部开发完毕，开始死磕产品体验完成90分到95分的打磨；市场上：用户量达到一定体量，市场开始接纳产品，并在市场上占据一定地位。
对应到数据平台上我们要怎么去直观的判断产品生命周期呢？
这里我们的单因子的判断方法，就是使用流失用户与新增用户的比例对比来判读产品当前态势。
新用户比例低于等于用户流失：产品处于萌芽阶段；
新用户比例大于流失：产品处于成长阶段；
新用户比例与流失持平：持平处于成熟阶段。
在案例中这款产品的用户新增与次日留存数据如下
从图中我们能看到接入的这款产品在21号与22号用户有个激增，可以猜测这是产品开始运营推广，用户新增量有了激增。
这一步我们得出的结论是：新用户比例大于流失，产品处于成长阶段，但这里的用户和大多数进入成长阶段的产品存在一样的问题：留存率太低。
1.2 产品中生命活动的三个基本动作单元
在一个产品的运作生命周期中我们会有各种设计动作来达成不同阶段的目标，但是总体来说产品生命活动可以归类为三项基本动作单元。
获取新用户：用户从外部感知到产品并进入产品；
用户留存：产品是否能制造出用户黏性，让用户留下来并重复使用产品；
核心指标激活：产品是否引导用户完成公司的战略目标，这里不一定只是变现，还有作为产品线中的入口，附加幸福感解决方案等战略目标。
因此在我们定位了产品态势后，接下来我们就要根据态势去寻找我们当下产品中最需要提升的基本动作单元，并去持续的检测此动作单元的数据指标，来调整产品设计。
那么在上面提到的三个态势中各自的产品设计导向点是什么呢，我们又要如何监控呢？
（1）萌芽期
这个阶段产品，主要的问题在于新用户获取不足，也就是说产品的主要设计驱动方向为获取新用户。
那么我们在数据平台中主要关注的就应该是各渠道质量。
这里MTA帮我们很友好的展示出了各个渠道的新增数量与各个渠道的留存率，能让我们对渠道的质量有个大体的判断。
当然仅仅看到数据是不够的，我们在这里主要需要去观察两个维度：
关注点1：自然量
所谓自然量就是当我们并无任何运营推广下，用户通过自然检索在应用商店中下载的数量（多个渠道总和），由于是自然检索进来的用户，用户的需求是很垂直，通过这里的观察我们可以清楚看出用户是否对我们的产品满意，产品自身是否打磨到位，同时也为渠道的质量评价/与运营开展评判有了对比点。
通过案例中的数据我们可以看到在5月22日之前，产品的数据量一直稳定在一个较低水平，而进入22号产品量出现突变，因此我们就可将自然量定义为5月22日前的数据：200人/日。
有了自然量此时我们就有了一个基础渠道判断指标：在产品萌芽期，好的渠道的获新率至少要大于自然量；在产品成长/成熟，好的渠道的获新率至少要大于自然量的三分之一。
关注点2：什么渠道的ROI最高
做完自然量观察后，我们就可以去大胆放心的推广我们的APP了。那么新的问题又出现在我们面前，到底应该去找什么渠道呢？是在应用市场内付费推广？还是广告导流？什么渠道优势大？什么渠道用户质量高?或者换句话说：什么渠道ROI最高？
还是让我们回到案例中来：
在MTA中这个问题就很容易解决了，在它的渠道效果分类下，新用户留存数据这里我们可以很直观的找到ROI的渠道。
假设我们的在上图中7个渠道中的付费是一样的，都为1万元，为了简单计算我们将成为真正用户的留存指标范围简化为次留。
那么我们逐个分析各个渠道质量：
通过表格我们可以对ROI最高下一个定义了：所谓ROI最高就是获新成本（主要）、获客成本最低，且超过当前阶段自然量指标最高的渠道。
这一步我们对案例分析得出的结论是：vivo获新数量最高，但留存率很低拉新成本很高。当下所有渠道中没有高ROI的渠道，所以产品自身存在较大问题，此时不建议进行大规模投放而是去快速迭代改进产品，并且需要扩展新的渠道进行尝试。
（2）成长：用户留存
当产品进入成长期中，就证明我们已经有较稳定的产品拉新渠道，接下来我们需要开始追求的指标就是要去让更多的用户留在产品中，此时我们就应该主要去监控：留存率。
根据互联网行业内普遍规律来讲，一般一款健康的APP其留存指标：次日留存率至少要达到25%—40%，7日留存率至少为次日留存率二分之一，30日留存率又为7日留存率一半。
我们再看上面的案例，从22日开始推广活动后次日留存仅仅为2%，而7日留存仅为1%（这里的计算规则有点小不同，此处的7日留存是指的周期开始前新增总人数的百分比，但不影响我们只需要简单换算下），这里就很夸张了，可以说我们通过运营活动的拉新全部都流失了，没有产生任何作用。
看到这个迹象就可以断定我们的产品内部设计出了问题，产品无法解决用户需求，从而对用户没有任何吸引力，此时我们就应该去梳理产品中每个流程，到底是什么地方让用户感到反感从而流失了。
这一步我们对案例分析得出的结论是：数据中告诉我们运营活动获得的拉新几乎全部都流失了，产品的黏性很低，我们急需要去提升产品自身来增加留存。
（3）成熟：关键指标转化
在我们解决了用户拉新，留存问题并开始让产品有了一个稳定的增长态势后。我们下一步要做的就是进入产品的收获环节，也就是让用户去达成我们的给他既定的目标——关键指标。
首先我们在产品设计中需要去明确，到底什么是我们的关键指标？这里的关键指标不一定是ARPU（每用户平均收入）、流量转换，还可能会由于产品的所在产品线中的位置而产生的导流，增加用户额外幸福感等等。
在选定关键指标后，我们需要将关键指标落实到产品操作动作流上，比如：
作为ARPU中：在产品中：用户功能页浏览，含有付费入口 -> 进入付费页 -> 付费页底部点击按钮 -> 确认弹窗 -> 跳转第三方结算/本APP中结算 -> 付费成功状态提示
之后我们需要对流程的每一步进行埋点，统计各个环节的用户进入量与流失量，从而找出流失率最高的环节，进行外科手术的精准改进，这也就是上一步中我们去定流程的一个重要方法：事件动作拆分 -> 漏斗模型检测。
让我们再来看看案例：
在MTA的漏斗模型处我们能清楚的看到共有多少用户参与这个动作流，事件被触发了多少次（触发量可以来简单衡量这是否为用户的核心流程），与每一步进入下一步的转化率有多少。可以看到案例这的事件共有两步动作，而用户百分之百的完成前后操作，可以猜测这是APP的主流程动作，因此进来每一个用户都要进行完成。
这一步我们对案例分析得出的结论是：当下案例还未进入成熟期，还需要打磨产品，因此要找到APP的核心主流程动作，并使用事件动作拆分 -> 漏斗模型流程进行检测。
2.用户态势
在定位产品态势与产品薄弱环节后，接下来的一步就是要面向我们的现有用户群去进行产品设计了，因此找准用户的七寸进行恰到好处的产品设计就是我们这个时候要去进行的任务。
所谓用户的七寸，在产品上具体反应下来就是两个部分：
用户静态标签：用户的固有标签如：年龄，地区，性别，所在行业等等
用户产品使用习惯：用户群体使用产品的特征，如使用时间段集中在什么时间，偏好在什么网络下打开，平均使用长度有多少？
在这里MTA，已经帮我们预设了很多的静态标签：基础属性，设备，应用偏好。
让我们以静态标签为例，看看案例的数据：
这里我们能得到什么信息呢？
最简单的来说从图中的年轻人群偏多来说，我们的产品设计导向就可以向视觉丰富化进行，使用较为绚丽的主色调，并适当搭配形体感丰富的交互从而增加产品的活力。
而高学历人群较多，也让我们对用户教育方面可以减少工作量，从而提供更为简洁的主要功能体验。
这一步我们得出的结论是：
以解决留存为首要问题出发，运用上文提出的漏斗模型法在MTA中去检测APP的核心流程，找到流程中让用户流失的具体环节，在用户为年轻群体的背景下，可以多使用流行元素去进行产品迭代。
由此在数据平台的帮助下我们提出的三个问题得到了完美解答：
a.产品当前在市场中所处态势：新用户比例大于流失，产品处于成长阶段。
b.当下产品中症结所在：渠道有快速拉新的能力，但用户留存量极低导致用户实际增加量不高，所以在渠道，留存，关键指标转化这三个基本动作单元中，留存是当下最大的问题。
c.下一步产品应该怎么走：以解决留存为首要目标出发，运用上文提出的漏斗模型法去检测各个核心流程，在用户为年轻群体的背景下，可以多使用流行元素，从而完成产品迭代。
最后说两句
以上是我们最基础的数据驱动产品设计的总体思路：由宏观到问题定位。当然在腾讯的数据平台远不止这些，在上文介绍的每个大项下还有很多辅助的小项能帮助我们更好的定位问题，那么就留给各位去慢慢探索了，加油产品总监们！
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