KPI衡量产品表现。拉新，留存，活跃，转化等这些都属于KPI的范畴。我们还可以用KPI制定产品发展目标，譬如将用户注册量提高20%或者将购买转化率提高30%。KPI要适合产品所处阶段，如果我们刚开始创业，那么主要KPI就是用户注册量，而不是用户活跃度。

　　度量指标

　　度量指标是达成KPI的手段。度量指标一般有转化率，购买率等等。通过计算两个或多个数据点，我们可以得到度量指标数据。同时，度量指标的变化趋势也是产品改进的依据。

　　漏斗

　　重要的漏斗会以某种方式改变度量指标。在确立产品使用流程/用户行为日志后，我们依据度量指标和用户行为制定相关漏斗模型。以注册率为度量指标和以转化率为度量指标所制作的漏斗模型不可能相同。

　　获得数据点

　　获得可测量的数据点对达成KPI, 计算度量指标数据，制作漏斗意义重大。

　　计划并非一成不变，我们需要根据产品愿景、KPI等适时更新计划。

　　如何采集和统计数据?

　　方法有两种：建立内部分析系统，或者依赖第三方的分析系统。

　　内部分析系统可以根据度量指标进行定制开发。缺点是我们需要耗费资源单独建立和维护。

　　外部分析系统，譬如Google Analytics, Mixpanel, KISSmetrics等都是不错的选择。第三方的分析系统易于实现且不会浪费建立和维护所需要的资源。Cobub Razor是国内一款专业的APP数据统计分析工具，支持私有化部署，数据既灵活又安全，是个不错的选择。

　　如何做数据分析报告?

　　通常我们通过制作比较图表和趋势图表来做数据分析报告。

　　比较图表体现某个度量指标在两个时间点之间的变化，比如某个度量指标在上个星期和这个星期之间的变化。它让我们看到两个时间点之间度量指标是否有较大的波动。

　　趋势图表体现某个度量指标在一段时间内的变化，例如某个度量指标在过去一个月内的变化。它显示度量指标的变化方向，指明产品表现——变好、变差还是保持不变?

　　报告定位出问题，然后通过尝试回答“为什么XX会发生?”“为什么YY会改变?”这些问题，我们可以优化和改进产品。

　　数据分析与产品的关系

　　我们依据数据分析结果改进产品。如果没有数据分析，我们容易盲目改变产品，拍脑袋决策;如果没有数据分析，我们也不能知道产品改变之后所产生的效果。在产品发展的过程中，我们需要不断地进行数据分析，以保证产品按照我们的期望发展。

　　为了保证产品处于领先状态，产品经理必须知道数据分析是什么以及数据分析的重要性。希望本文能对广大产品经理有所帮助。