产品基础数据有哪些

❶ 产品基本信息内容。包括哪些

产品基本信息内容包括核心产品、基本产品、期望产品、附加产品、潜在产品。

产品是“一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动”的结果，即“过程”的结果。在经济领域中，通常也可理解为组织制造的任何制品或制品的组合。在现代汉语词典当中的解释为“生产出来的物品”。

产品管理是将企业的某一部分（可能是产品、产品线、服务、品牌、细分等）视为一个虚拟公司所做的企业管理，目标是要实现长期的顾客满意及竞争优势。

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五个基本层次是：

（1）核心产品。核心产品是指向顾客提供的产品的基本效用或利益。从根本上说，每一种产品实质上都是为解决问题而提供的服务。因此，营销人员向顾客销售任何产品，都必须具有反应顾客核心需求的基本效用或利益。

（2）形式产品。形式产品是指核心产品借以实现的形式。有五个特征构成，即品质、式样、特征、商标及包装。即使是纯粹的服务，也具有相类似的形式上的特点。

（3）期望产品。期望产品是指购买者在购买产品时期望得到的与产品密切相关的一整套属性和条件。

（4）延伸产品。延伸产品是指顾客购买形式产品和期望产品时附带获得的各种利益的总和，包括产品说明书、保证、安装、维修、送货、技术培训等。国内外很多企业的成功，在一定程度上应归功于他们更好地认识到服务在产品整体概念中所占的重要地位。

（5）潜在产品。潜在产品是指现有产品包括所有附加产品在内的，可能发展成为未来最终产品的潜在状态的产品。潜在产品指出了现有产品可能的演变趋势和前景。

❷ 产品数据分析的内容有哪些

1、计划

比如公司的采购计划、订货计划、上市计划、营销计划、活动计划、清货计划等等。计划的要点是计划的合理性，绝不是大门一关苦思冥想出来的。比如说订货计划，我们需要考虑1-2年的同期数据，结合现在最新的市场信息来规划。对不同的品类、价位、深宽度进行规划。

2、反馈

公司的计划出来了需要在不同的节点收集数据进行匹配，是否符合计划预期。比如说原先的营销计划在时间A点的库存率要求是50%。现在的数据是55%。比计划高了，这样的比较主要是进行预警用。避免发现的太晚。还有一类反馈是与计划无关的。是常态的商品营销信息反馈。

3、总结

每一季的结束或者一个月的结束商品需要做个总结。其实现在很多反映商品数据没发挥作用的人来说他们做了太多的统计总结，但总结的结论却不能够用来做计划。就行公司是不是的去做数据反馈，但是不能起到预警的作用。

❸ sap系统中包括哪些基础数据

1、物料主数据

物料主数据是指对生产过程中涉及到的成品、半成品和原材料在生产加工过程中需要使用的信息进行设定。与PP相关的信息主要在MRP四个视图中进行维护，物料主数据中的信息较多，因此会影响到较多的生产执行过程，主要对MRP运行、可用性检查、物料替代等过程产生影响。

2、BOM主数据

PP中维护的BOM主数据，主要是应用在生产过程中的BOM，即生产BOM；其主要的作用是明确成品或半成品的组件组成结构及数量信息，即明确一个成品或半成品是由哪些半成品或原材料组成的。

3、工作中心主数据

工作中心(Working Center)是直接的生产加工部门。工作中心有明确的生产场地，是生产加工单元的统称。比如一条流水线，加工机床，一个工作人员等都可以作为一个工作中心。一个工作中心是由一个或多个直接生产人员，一台或几台功能相同的机器设备，也可以把整个车间当作一个工作中心，车间内设置不同的机器类型。它是工序调度和能力需求计划(CRP)产能计算的基本单元。

4、工艺路线主数据

工艺路线指定了原材料到产成品的生产过程中每步所需要的工序以及工序的顺序和每个工序所分配的物料，工艺路线中包含了每个工序的工作中心信息。简单来说，工艺路线的目的是让系统知道一个产品需要经过哪个地方，在哪个地方需要哪个材料。而这个地方就叫做工作中心，建立工艺路线时必须指定工作中心。

5、生产版本主数据

生产版本（Proction Version）主数据是执行生产业务过程中最主要的基础数据之一，包含了产品的数量结构信息，同时也包含了产品的工艺路线，工作中心等信息。可以简单地理解为生产版本是产品的生产BOM和工艺路线的排列组合。

❹ 产品经理要掌握那些数据知识

在我看来，作为产品经理，必须要知道的是数据和产品之间的关系问题，这也是我认为产品经理需要知道的数据知识。

我的团队里经常有技术人员和我抱怨说，某某产品经理又过来要数据了，今天已经是第三回了。

我问要什么数据了？

他会告诉我说，某某群体用户的数据，不同群体要的类似数据要了3回了……

我一听就知道，这又是一个很让人无奈的产品经理，没有概念，不愿意整理思路，又只把技术当技术使唤的人。

从这些方面出发，你才能构思，你到底需要了解哪些数据知识。

1、用户的数据信息

2、收益的数据信息

3、用户和收益之间的关系

4、产品发布前后的收益变化

5、产品发布前后的用户变化

6、产品的稳定性情况

……

都是需要你去挖掘和理解的。

所以，简单的将上面的话总结一下就是，产品经理必须知道：数据是什么？来源是什么？指标是什么？上级想要什么？如何展示出来。

❺ 分析产品的转化留存，需要采集哪些基础数据及核心指标

行业数据

行业数据对于一个APP来说，至关重要。了解行业数据，可以知道自己的APP在整个行业的水平，可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处。这种纵向的对比，会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。

评估渠道效果

在国内，获取用户的渠道是非常多的，如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。看一个APP的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。

用户分析

产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。所以，我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及运营商、地域的分布特征。这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进以及产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。

用户行为分析

在关注完用户的属性后，我们还要高度关注用户在应用内的行为，因为这些行为最终决定着产品所能够带来的价值。开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据，可以针对性的优化转化率低的步骤，切实提高整体转化水平。

产品受欢迎程度

在了解了用户的行为之后，我们应该看一下自己的产品是否足够受欢迎，这是一个应用保持生命力的根本。开发者可以从留存用户、用户参与度（使用时长、使用频率、访问页面、使用间隔）等维度评价用户粘度。进行数据对比分析的时候，要充分利用时间控件和渠道控件，可以对比不同时段不同渠道的用户粘度，了解运营推广手段对不同渠道的效果。