游戲產品經理看哪些數據

『壹』 產品經理要掌握那些數據知識

在我看來，作為產品經理，必須要知道的是數據和產品之間的關系問題，這也是我認為產品經理需要知道的數據知識。

我的團隊里經常有技術人員和我抱怨說，某某產品經理又過來要數據了，今天已經是第三回了。

我問要什麼數據了？

他會告訴我說，某某群體用戶的數據，不同群體要的類似數據要了3回了……

我一聽就知道，這又是一個很讓人無奈的產品經理，沒有概念，不願意整理思路，又只把技術當技術使喚的人。

從這些方面出發，你才能構思，你到底需要了解哪些數據知識。

1、用戶的數據信息

2、收益的數據信息

3、用戶和收益之間的關系

4、產品發布前後的收益變化

5、產品發布前後的用戶變化

6、產品的穩定性情況

……

都是需要你去挖掘和理解的。

所以，簡單的將上面的話總結一下就是，產品經理必須知道：數據是什麼？來源是什麼？指標是什麼？上級想要什麼？如何展示出來。

『貳』 產品經理要懂哪些數據分析相關知識

你能賣出去產品，就是你的技術

『叄』 產品經理在做數據分析時，哪些數據指標更應該關注

產品經理需要關注什麼數據指標，估計接觸過產品一點的人都能夠說出來幾個數據指標，比如說UV、PV，活躍用戶數、新增用戶數、留存率等等，誠然這些都是產品經理需要關注的數據，但卻並不是說所有的數據都應該去關注。首先應該界定邊界，對於不同類型的產品需要關注的數據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數據指標。

一．種子期

種子期是不需要做大規模的運營推廣的，此階段的用戶更多的是來自於用戶自增長，所以在種子期需要關注的數據主要是用戶相關的數據是和產品本身的數據。

1.開源

a)活躍用戶數量：首先依然是關於「活躍用戶」的定義，然後再去關注這個數據指標；

b)付費轉化率：對於這樣的一款產品，用戶願意為之買單么，轉化率說話；

c)ARPU值：每用戶平均收入，不同的類型的產品沒有可比性，同行業平均水平進行對比。營收=用戶數量×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，如何增加用戶基數，如何能夠提升用戶的付費轉化率以及用戶付費留存率，用戶是付費一次就不再付費還是付費之後還會重復付費，以及如何去提高產品的ARPU值。

2.節流

a)沉默用戶數量：定義什麼樣的用戶為「沉默用戶」，然後去關注這個指標；

b)流失用戶數量：定義什麼樣的用戶為「流失用戶」，然後去關注這個指標。對於產品而言，一旦用戶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「沉默用戶」與「流失用戶」，在用戶變為沉默用戶的時候，就開始採用相應的手段，防止用戶流失，同時也應該設立老用戶迴流機制，進行老用戶的召回。數據本身是客觀的，但是在解讀的過程中則會摻雜主觀因素，同時數據波動的背後也可能會有著其他因素的干擾，所以數據也可能會騙人。在用數據說話的同時，也應該辯證性的去看待數據，相信數據但又不唯數據是從。另外對於不同的產品需要關注的數據是不同的，而不同時期的產品需要關注的數據也是不同的，要根據產品本身的特點和產品的生命周期階段去選擇合適的數據指標進行關注，以保證產品的健康發展。

『肆』 產品經理的數據從哪來

產品經理的數據來源一般來自三個方面：

1，互聯網大盤，如用戶上網時長，用戶增長情況等，這些數據可以從《中國互聯網信息中心》獲取；
2，各大APP應用內數據，可以從《七麥》《199it》《網路指數》等獲取；
3，自己產品的數據。