产品分析在产品成功中扮演什么角色？

笼统地说，产品分析这个概念太大。

用户分析算不算产品分析？

同样的，竞品分析、行业分析、市场分析，甚至数据分析，都可以看作是产品分析的一种，即是按分析对象划分的。

除此之外，还有按分析目标、产品生命周期阶段的分析，比如某一个细分市场有没有机会，这是探索性的产品分析。

还有多加一项功能是否能带来预期效果的验证性分析。

还有新产品或新功能立项前的分析，产品上线后的迭代分析，这都可以统称为产品分析。它们需要搞清楚的问题、输出成果、常用的分析方法、分析误区等都不一样。

如果把这些都统称为产品分析，确实是产品经理必不可少的专业技能贯穿产品全生命周期。

创意、执行力也不是产品分析的对立面，创意是产品分析的起点，执行力是产品分析能力的贯彻能力。

可以说，产品分析在整个产品生命周期中，是产品成功的必要条件。

1、在创意阶段，产品分析能帮我们低成本试错，降低新产品开发的投资风险

创意阶段，又叫想法阶段，或探索期，是新产品开发失败率最高的阶段。

创意阶段的风险有几个特点：最明显的一个就是我们认为用户有这个需求，但实际上并没有。即使需求是真的，但设计的解决方案没有特色，用户觉得还不如竞品。还有一点最致命的，就是需求和解决方案都存在，但目标市场太小，或是没有用户愿意为之付费。

如果没有产品分析，我们只能靠直觉和过往的经验猜测，猜对了，产品有可能成功。猜错了，几个月大刀阔斧的开发后，烧没了产品失败了，团队也完了。

如果有产品分析的，它以保障在进入正式的新产品开发前，用最小的成本把上述的风险降到最低。

所以，创意阶段产品分析的目的是提升产品开发成功率的。

经过产品分析的与验证，做出是否要继续进入下一阶段开发的决策。如果验证想法是错的，就可以调转方向。如果验证是失败的，就可以及时止损。如果验证想法初步成立，可以投入一些资源做mvp继续试错，也就是进入下一阶段的产品分析的。

这个阶段的产品分析，不是为了保证一定不出错，它保证的是我们不会因一个错误的想法浪费掉大量的资源。

2、在mvp阶段，产品分析帮我们验证价值主张和商业模式是否成立

mvp阶段，产品分析的目的是验证解决方案值不值得用户花费时间使用或付出成本购买。

产品分析的重点，是设计并验证产品核心价值主张的最小实验，并解读验证结果。

2.1、验证价值主张

对价值主张的验证，需要搞清楚三个问题：用户会用吗、用户会持续使用吗以及用户会推荐给朋友使用吗。

针对用户会用吗这个问题，需要设计mvp的激活率和核心的用户行为完成率这两个指标，追踪用户从注册到完成第一次体验到核心价值的体验过程。

这一过程中使用的产品分析工具和技术是aha时刻分析和AARRR漏斗模型。

• aha时刻是分析用户在完成哪个行为后开始持续使用产品的。找出来这个aha时刻，看看到达这一时刻的用户占比有多高。

• AARRR漏斗分析，分析的是用户在AARRR流程中的哪个环节流失最严重， 找出来引发用户流失的原因进行改进。

  
  

在设计产品指标时，可以基于行业特征和产品特点，达到某一百分比的新用户完成核心行为即为通过设计，如果没有达到预期，就要重新设计mvp的价值主张或是解决方案流程过于复杂的，可以回滚到上一个环节优化解决方案、优化引导流程、或是优化用户行为。

针对用户是否会持续使用这个问题，可以通过设计留存率这个一指标，绘制留存曲线，观察用户留存情况。

最常用的分析工具就就是留存曲线：

• 如果曲线快速下降后趋势于平稳，说明有一部分目标用户留下来了，mvp的价值主张和解决方案就是针对这类用户群的，可进一步绘制其用户画像。

• 如果曲线持续下降甚至快归零了，说明mvp对用户来说只是一个一次性的工具，没有继续使用下去的需求。

  
  

留存曲线这一分析工具比较的是完成激活和未完成激活用户的留存差异，如果完成激活的用户留存率高，说明找到了激活新用户的价值点。如果留存率一直下行，可能mvp产品解决的是用户的伪需求，或者是用户体验太差，需要重新设计价值主张和解决方案。

针对用户是否会推荐产品这个问题，可以通过nps净推荐值和k因子这2个指标验证。

• nps是指用户愿不愿把新产品推荐给朋友或熟人

• k因子是指平均每个用户带来了多少新用户。如果k>1，说明新产品有自发式增长的潜力。

  
  

如果mvp的产品价值不够惊艳或不够吸引用户，需要重新寻找产品的aha时刻。

2.2、验证商业模式是否可持续

mvp的价值主张成立，不代表它的商业模式就是成立的，还需要通过验证用户的付费意愿、单位经济模型、pmf匹配度等。这是mvp阶段产品设计的三个领域。

1、验证用户的付费意愿

核心指标是付费转化率和付费留存率。

最直接的做法就是直接让产品付费使用，风险比较高。

还有一种尝试性的测试方法，即在用户点击付费时，给出友好提示，比如感谢您对产品的支持，当前阶段可免费使用之类的，分析点击率来分析用户的付费意愿。

还有就是A/B测试，给不同群体的用户看到不同的免费和付费区间，记录并分析转化率之间的差异。

通过这三种方式，可以分析出来在什么样的价格线上转化率开始出现断崖式下滑的。付费用户和免费用户的使用行为有什么不同，是因为需要更多功能还是只是想单纯的支持新产品。

这就开展产品分析的目的。

是帮助产品经理理性的分析产品定价策略的。

2、验证单位经济模型

验证指标是CAC和LTV。

常用的产品分析方法是追踪各个获客渠道的成本和用户在使用周期内贡献的总价值。

 可以设定一个比值，比如LTV/CAC>3，回本周期尚在可接受的范围内。如果获客花了100，而用户只贡献了20，这个获客成本也太高了，或是用户价值太低，需要优化获客渠道或提升用户价值来解决。

3、验收产品与市场的匹配度（P/MF）

最经典的一种验证方式就是询问用户的“如果不能再使用这个产品了，你的感受是......”如果近四成的用户都表示非常失望，说明mvp产品找到了契合它的目标市场。

常用的验证方法是问卷和用户行为数据的交叉验证。

如果超过四成的用户表示对不能再使用产品感到失望，说明找到了PMF。接下来就要分析这批用户的行为有什么共性、他们是怎么使用产品的，他们的用户行为数据在哪些突出的特点。

PMF的匹配越高，目标市场越精准，向其它邻近的细分跨越越容易，新产品迈入成长期也就越快，产品成功率越大。

总结一看，mvp阶段的产品分析是最重要的、使用的分析工具也是最多的，AARRR模型、RFM用户分群、留存曲线、用户同期群分析、问卷调研、AB测试、定价实验、渠道归因、LTV建模、pmf匹配度分析与测试等。

mvp阶段的产品分析对新产品开发的成功有重要的影响。

3、在成长阶段，产品分析帮助我们优化运营效率

成长期的产品分析，解决的如何找到增长杠杆，把所有的资源投入进去，开辟更多的细分市场。

增长杠杆，是指那些投入较少，但能撬动增长的关键环节，比如优化了一个注册步骤，转化率提升了；找到了一个新的高留存用户的行为特征，留存率翻倍了；发现了某个渠道的获客成本是其它渠道的一半。这些都是高回报率的投入点。

成长期的产品分析，就是系统性的找出来这些高回报率的增长点，优化运营效率。

可以从mvp中的三个关键指标上着手分析：找到高价值用户、找到用户的关键行为、找到高效的渠道。

1、寻找高价值用户，即谁是产品最有价值的用户、他们有哪些共同的特点。可以使用RFM模型、聚类分析、用户价值矩阵这三种分析进行挖掘。

寻找杠杆点的方法：对比高价值用户和普通用户的行为，找出他们共同经历的关键行为。比如在使用产品的第一周内都添加了5个好友，留存率大大提升。那注册一周内添加5个好友就是新用户的核心目标。

2、找到用户的关键行为是什么，即用户做完哪项操作后就上瘾上。可以使用AARRR漏斗模型、用户路径分析、以及行为与留存的相关性分析等工具进行分析挖掘。

如果发现用户关注了100个用户后的留存率是最高的，那就可以通过优化推荐关注功能或是在新手引导中指导用户关注大V就是杠杆点。

3、找出来高效渠道有哪些，即明确用户是从哪来的、哪个渠道来的用户质量是最高的。常有的分析工具有渠道ROI分析、归因模型、渠道留存分析。

寻找杠杆点的方法，是通过分析砍掉那些成本高、留存低的渠道。把预算集中在成本低留存高的渠道，或者是成本高但LTV高的渠道。就像saas产品，虽然内容营销带来的新用户量不大，但留存率和付费率是高于广告渠道的。

成长期的产品分析，重在指标体系的构建和挖掘，尤其是周活跃用户数、付费用户数这些能反映用户真实价值的。

4、在成熟阶段，产品分析能帮助我们洞察危机，探索新的增长点

成熟期的目标市场因竞争加剧而趋于饱和，产品分析的价值在于如何在现有细分市场中深耕、深挖商业变现和开辟全新的目标市场，以此来延长产品生命周期，持续保持产品成功。

成熟期的产品分析有两个价值，一是发现潜在的危机，二是发现新的增长点。

4.1、发现潜在的危机

产品从成长期走向成熟期，不是一下子迈进成熟期的，是有迹可循的。

产品分析的目的，就是寻找这些踪迹、捕捉这些信号：核心指标增长放缓、高价值用户流失、技术有新的突破、市场竞争有了新变化。

1、核心指标增长放缓或有下降的趋势

这种下降趋势是针对整个产品生命周期来说的，是基于从mvp到成长期的数据走向预测出来的未来1~3年的趋势。

还有新增用户的趋势，不同时期的新增用户、同一时期不同渠道的用户、以及同一渠道不同时期的用户，他们的留存曲线是不是正在变差。如果分析之后确实在变差，说明产品的价值主张对用户的吸引力正在下降。

2、高价值用户群体有流失迹象，或是活跃度有下降趋势

用RFM模型分析每一层用户的规模和活跃度的变化情况。分析流失的用户或活跃度低的用户中，高价值用户是不是呈现上升趋势，以及他们在流失前发生了什么事，有什么异常的使用行为出现。

按用户贡献价值绘制长尾曲线，看看那些高贡献值的用户活跃度和满意度呈现出什么变化，有没有批量流失的迹象。

3、整个市场环境是否正在发生结构性的变化

最有代表性的商业案例就是柯达，他们的分析维度盯的是胶卷市场，忽略了数字成像技术这个潜在的技术对胶卷的冲击。

产品分析就是在扫描整个市场环境正在发生哪些变化，比如用户的注意力、时间、口袋里的钱都被哪些趋势吸引住了，是否有新的替代方案出现。用户过往的习惯有没有发生突破性的变化，比如从以前的搜索到现在的推荐或生成式，从图文到视频等。

4.2、发现新的增长点

产品在主流市场的市场份额饱和后，产品分析的价值就是寻找新的增长点或机会点。

分析方向在以下几点：对现有用户的多元化变现方式挖掘、寻找更多的目标用户群、现有的产品能力还能开辟哪些全新的市场。

1、对现有用户的多元化变现方式挖掘

在不影响用户体验的前提下，通过产品分析从现有用户的服务上挖掘潜在的变现机会。

比如现有用户除了使用产品的核心功能外，他们身上还有哪些未被满足的需求或新需求产生，这些需求和现有的产品有什么关联。

也可以通过对现有用户分群，找出那些高活跃度但低付费的用户群，挖掘一下他们愿意为什么样的体验和功能付费。

还可以通过交叉分析的方法，深挖对A功能青睐的用户有没有可能也需要B功能，使用了基础功能的用户是不是有可能升级到高级版。

像我这种高频电商购物的用户，对折扣和满减有需求的，淘宝的88会员和京东的plus会员就成了吸引我的价值点。后来因为一次退货风波，这些付费会员所提供的权益保障了我的利益。

2、寻找更多的目标用户群

即分析产品的价值主张和解决方案是不是还能服务于完全不同的潜在用户。

从现有的用户画像着手，看看是否还有类似的潜在用户群体，他们和用户画像有哪些不同、分布在哪里。这些就是市场空白点，画像类似，但用户行为习惯、支付能力、消费偏好可能需要深度挖掘，对产品进行调整和优化。

3、核心能力的跨场景迁移

对现有的产品、技术、算法、用户信任等开展分析，看看这些能力在成熟期还能解决哪些新涌现的问题、其它行业是如何用类似的能力解决这些问题的。我们的解决方案还能用在哪些跨行业的应用场景上。

这相当于改变了原先的商业模式，收入来源、成本结构、核心资源都需要重新建构。

把风险预警和新机会点结合起来，就是一套全新的、面向成熟期的产品分析方法论：

• 产品现状分析：核心指标趋势分析、用户结构分析、竞争态势分析、用户满意度分析。

• 问题挖掘：哪些用户群、哪个应用场景、哪些指标出现了问题；某些高价值用户为什么流失，是用户需求变了还是竞争对手越来越厉害了。

• 机会点分析：现有用户的新需求挖掘、新的目标用户群分析、产品核心能力的跨场景跨行业分析、以及商业模式重构。

• 对机会点的评估：新方向的市场潜力分析、现有能力的复用空间、新机会里有哪些玩家，我们进入的话有哪些优势、以新方向和我们的定向是否一致。

• mvp实验：选择最有潜力的机会点进行mvp验证，设置验证的指标，再决定是否大力投资新机会点或调整业务方向以开辟全新的市场机会。

从以上内容来看，产品分析和创意与执行力之间不是非此即彼的关系，产品分析更像是创意和执行力之间的过程。产品分析是对创意的检验、也是保证执行力不走偏的罗盘，产品分析的过程和数据都是在校准执行的方向和执行力度。

一款产品的成功，离不开对产品持续不断的分析。