大家好，小品为大家解答以上问题。产品数据分析新手入门，产品数据分析这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
解答：
1、 数据分析的“深度不足”是产品无法展现的重要原因。3354大多数企业搭建的数据分析平台只能看一些统计指标3354，不足以指导产品改进，促进销售。
2、 产品数据分析的三个层次
3、 对产品用户和行为数据的研究大致可以分为三个层次：宏观层次、微观层次和中间层次。
4、 1.宏指令级
5、 它由一系列数据指标组成。比如每天的活跃用户数、新用户数、订单量、点赞数和点赞数、第二天或第七天的留存率等。这些指标可以帮助你从整体上把握产品的运行状态；
6、 2.微观层
7、 它由每个用户及其在产品中的行为的详细数据组成。例如，每个用户的年龄和性别……当他打开应用程序时，他做了什么，购物车里有什么商品，等等。这些数据可以帮助你深入了解和理解每个用户和他的行为。
8、 3.中
9、 中间层由一系列相互关联的分析方法、模型和相应的数据组成。比如行为分析、漏斗、留存、细分、画像洞察等等。
10、 决定成败的“中间层”
11、 “中间层”是至关重要的一层。——对你的产品和业务目标的大部分分析都需要在中间层的方法模型的支持下完成。这是因为：
12、 宏观层面的数据指标过于笼统。虽然它们可以帮助你了解产品的整体情况，但很难基于这些指标直接构建实用的产品改进策略。
13、 但是微观层面的行为数据量太大，海量的细节让人无从下手。
14、 如果中间层能够基于丰富的维度提供有效的方法和模型，你就有机会一步一步地向下钻取有问题的宏观数据指标，逐步缩小问题的范围和人群，甚至在微观层面洞察相关用户和行为，直到你对问题产生的原因有一个清晰的认识(或者有效的猜测)3354，然后构建产品改进策略并逐步改进，产品才有机会成功。
15、 相反，如果中间层缺失，或者提供的方法模型无法支持你充分分析问题指标，那就只能回到“看数据，摸不着头脑”的老路，产品快速增长，最终成功的几率就会降低。以想象中的“视频分享社区”产品为例：
16、 1.找到问题所在
17、 数据显示，这款产品的运营负责人发现，只有20%的新用户在注册第二天进行了回访(“宏观层面”指标“次日留存率”较低)。
18、 2.深入分析
19、 接下来，她将某一天的新用户分为两组，即“第二天回访的用户”和“第二天不回访的用户”(中产阶级)，并从各个维度(中产阶级细分、群体画像、行为分析等方法)对这两组用户进行了分析比较，发现这两组用户的一个典型区别是：
20、 回访用户在第一次使用时，往往会“至少拍一个视频”和“微信朋友圈”。
21、 然而，大多数不回访的用户在第一次使用时“不拍视频”或“没有朋友圈”。
22、 基于以上差异，运营负责人大胆猜测，——首次使用时的“拍摄分享”会影响第二天及以后的留存率。
23、 于是，她进一步从两组中各选取了少量用户，并查看了他们的行为记录(微观层面的用户和行为细节数据)，发现第一次“拍摄并分享视频”的用户，在收到朋友圈好友的评论时，往往会返回应用，以便查看或回复评论。而且，获得更多评论的用户很快就会“拍新视频”，而“不拍分享视频”的用户情况正好相反，运营负责人的想法也通过这些详细的数据得到了验证。
24、 3.改进产品以获得推广
25、 运营经理与产品经理和其他团队成员交流了她的发现。
26、大家一起基于这个发现，对产品本身进行了更为深入的分析，并选取了部分用户进行了电话调研。然后，大家制定了提升产品的策略：
27、4. 收获结果
28、随着产品用户的快速增长，产品团队的负责人很快与投资人敲定了新一轮融资，产品迈向成功……宏观层的指标相对容易得到。而选择或构建合适的分析工具将中间层和微观层「解锁」，才是决定数据分析成败的关键！
本文就为大家讲解到这里，希望大家看了会喜欢。
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