身为产品汪，总是要不断地输出产品需求，那么多的需求，都是从哪里来的呢？拍脑门想的吗？一般来讲，输出产品需求时会从三个角度去想：数据分析，用户反馈，以及主观判断。
今天呢，简单地聊聊第一个角度，数据分析。
数据分析是指对自有产品或竞品的历史数据进行分析，从而推导出产品需求。
既然是数据分析，那么首先咱们得先有基础数据，这个是原料。在输出产品需求时，将我们所关注的数据，让技术帮忙埋点，即所谓的数据埋点，这样就可以拿到基础数据，有了原料，就能开火做饭了。
最简单的数据分析应该是入口类的数据分析，入口用于引导用户进入某功能页面。
比如，我们设计一个VIP功能，要引导用户了解、开通VIP，这个时候我们可能会在个人中心、首页、甚至是闪屏等其它地方加上VIP页面的入口，那么哪个入口贡献最大呢？于是我们要去关注每一个入口的点击量，点击量偏低的入口，就说明在那种场景下，用户可能并没有意愿去了解VIP功能，那么这个入口可能就产生了浪费，可以将其取缔或是换成其它功能。这类分析，最直观、也最简单。
第二类应该就是“漏斗分析”，用来分析用户一连串的操作。
比如设计一个分享功能，用户的操作流程可能是“点击分享按钮-选择要分享到哪里-在第三方页面执行确认操作-分享结束”，这种相对就复杂一些，并且涉及到第三方的数据我们可能还拿不到，漏斗分析的主要目的是观察操作流程中，哪一步转化率较差，正常来讲两个步骤间转化率应该在70%以上，如果转化率明显低于平均水准，那么就要针对这一步骤实施优化，或者是压缩步骤等等。
第三类，在实际应用场景下，许多数据并不像上面说的那么简单，可能是二者结合的比较多些。
还是回到最开始的VIP场景，比如说从闪屏带来了9000人，从个人中心只带来了1000人，但是前者进到了VIP页面后都跑了，转化率极差，以实际开通VIP人数来考量，可能后者的贡献度较大。如果是这么想，这个流程就不是简单的“a-b-c”了，虽然都进入了VIP页面，但是得根据不同入口，拆分成“a1-b1-c1”、“a2-b2-c2”这样了，在最开始的数据埋点中就要做好标记，方能支持这种情景下的数据分析。
当然，也还有更复杂的。
假设咱们做一个流失用户的分析，可能既要观察流失用户最后一步操作是什么，又要考虑用户最后连续几步的操作是什么，这会有N多种排列组合，难度系数一下子就上去了，排列组合过多，按照上述方法拆分埋点估计技术会打你，那该肿么办呢？
讲道理我也不知道该怎么处理……我的办法只能是“抓大放小”，定义几个最常见场景，其它场景都定义为“其它”，这样先走一步看看，后面视第一步的分析结果而定了，不行的话就把“其它”场景再“抓大放小”一次……
鄙人今年相当的精力投入到了数据的汪洋大海，时常也是感觉摸不到头绪，所以文章开头也说了，只是简单地聊一聊。至于另外两个需求来源，用户反馈、主观判断也会陆续发出来，欢迎小伙伴们一起讨论。
Thank you for reading！
