互联网下半场的产品经理进阶之路

产品经理进阶不可错过的核心技能

100个知识点帮助读者

深入理解数据驱动业务增长内核

01

核心

通过本书你可以收获：

• 42个数据定义：联通线上线下，评估业务全局效能。

• 8个分析方法论：梳理产品功能布局，摸清用户流转路径。

• 16个必备公式：拆解用户关键行为，还原业务“故障点”。

• 34个实战案例：以L公司案例讲解如何应用数据知识点。

书中为读者搭建出一张完整的数据驱动产品增长全路径知识地图（又称4F模型）。帮助读者从零到一理解数据驱动的概念，并建立起数据驱动的完备知识体系。

数据驱动产品增长全路径知识地图项

34个实战案例全面解析数据应用

《案例 00：L 电商公司数据分析的背景介绍》

《案例 01：L 公司行动框架梳理》

《案例 02：L 公司当前业务现状调研》

《案例 03：L 公司当前的数据分析体系调研》

《案例 04：L 公司数据分析平台的规划》

《案例 05：L 公司的数据驱动决策》

《案例 06：L 公司的数据报表设计》

《案例 07：L 公司基于数据报表的分析》

《案例 08：L 公司数据底层取用逻辑改造》

《案例 09：L 公司电商平台指标库的梳理》

《案例 10：L 公司纵向指标维度定义》

《案例 11：L 公司横向指标维度定义》

《案例 12：L 公司数据采集定义》

《案例 13：L 公司埋点设计分析》

《案例 14：撰写数据埋点文档》

《案例 15：L 公司数据分析平台 2.0》

《案例 16：L 公司线下零售业务数据模型》

《案例 17：L 公司最小数据中台的建设》

《案例 18：L 公司电商的日常运营》

《案例 19：L 公司的商品运营》

《案例 20：L 公司杜邦分析实战》

《案例 21：L 公司的用户运营》

《案例 22：L 公司的产品运营》

《案例 23：L 公司漏斗分析实战》

《案例 24：L 公司提升平台单日用户加购量》

《案例 25：L 公司电商的黑客增长》

《案例 26：L 公司归因分析模型应用》

《案例 27：L 公司 AARRR 模型关键环节实战》

《案例 28：L 公司的 NPS 模型应用》

《案例 29：L 公司的 A/B Test 模型应用》

《案例 30：L 公司会员付费率增长方案》

《案例 31：L 公司会员付费率增长运营》

《案例 32：L 公司中的辛普森悖论》

《案例 33：L 公司 1.0 方案投放验证》

案例由浅入深，以虚拟L公司的数据体系搭建过程为主线，为大家演示如何从指标设计阶段到产出最终数据分析产品完整架构体系的全过程。

每个案例均有详尽的总结与建设日志，以供读者按图索骥学习数据分析平台设计过程。

搭建基于业务的数据驱动认知思维

本书不涉及晦涩的数学分析公式，而是以通俗的语言讲解如何用数据帮助产品迭代，帮助业务增长。为读者带来如下价值：

（1）观全景：基于4F模型数据进行业务分析，定位具体“故障点”。

（2）搭体系：从零到一建立数据分析平台，实现数据分析工具落地。

（3）看瓶颈：套用数据模型锁定业务增长点，探索各转化节点之间的关联，开拓新的增长点。

从业务赋能到数据产品体系设计，再到用户行为拆解，以及数据指标体系的搭建，多维度提升读者的产品能力，助读者快速提高自身产品核心竞争力。

02

四大篇章

4大篇章涵盖数据分析概念、应用与拓展

概念篇-数据产品经理概念概述

以产品经理分工为切入点，详尽介绍什么是高阶产品经理。

搭建篇-从零到一搭建数据分析体系　

为小白读者介绍在完全没有数据分析经验的前提下，如何实现完整搭建数据分析体系的全过程，从需求分析到方案设计，逐层深入。

应用篇-数据分析体系驱动业务决策

将数据分析概念学以致用，帮助读者了解如何使用数据分析平台来驱动业务决策，为读者介绍公司中日常运营与黑客增长两大核心数据应用场景，覆盖85%以上的实际工作场景。

进阶篇-跟CEO学习企业战略研判

除了讲解基础的数据分析技能外，本篇还为读者进一步深入探索了数据的意义，介绍数据分析是如何用于企业战略规划服务的。

03

行业专家倾力推荐

数据思维和增长思维是高阶产品经理的必备思维，也是最难知行合一的思维，本书作者通过全局、有趣的案例，抽丝剥茧直击本质。我向每一位产品经理或者从事产品的朋友推荐这本书。

——公众号“军哥手记”作者、饿了么前产品技术总监 程军

在当下互联网时代，企业之间的比拼已经由外部增长转向了内部运营成本的比拼，而要想实现运营成本的降低离不开数据驱动，这也对今天的全球互联网人在产品能力上提出了更高的要求，这本书是我看过的国内外文献中少有的从案例出发为产品经理讲解如何掌握数据思维的好书，值得推荐！

——David Lee 亚马逊（美国）高级产品经理

从本书的结构安排就能看出，本书最大的特点就是希望整合多个产品数据分析的知识碎片，从而帮助更多新人掌握数据在产品迭代中的作用，相信这本书是新人入门不错的选择！

——Get创始人兼CEO 任鑫

这本书从实战出发，为大家清晰地介绍了数据驱动业务的方法与思维，对0~3岁的产品人向更高层级成长有很大帮助，是一本不错的产品图书。

——单文彬 叮咚买菜高级产品总监

建立数据驱动的产品设计方法是互联网行业的产品经理必备技能。本书完整阐述了从零到一搭建企业的数据分析体系的步骤和方法。内容涵盖概念、搭建、应用、战略等核心内容。并结合实际的项目经验，深入浅出地讲述如何将数据体系方案落地，对于从业者有较大的参考意义。

——姜立国 叮咚买菜高级技术总监

04

目录

前　言

概念篇　　数据驱动产品设计概述　/　1

第1章　揭开数据产品经理的神秘面纱　/　3

1.1　市面上为什么有那么多类产品经理　/　3

1.2　公司内部的产品经理架构　/　5

1.2.1　公司内部的上层建筑　/　6

1.2.2　公司内部的底层基础　/　8

1.3　闭环产品体系设计模型　/　10

1.4　数据产品经理的能力模型与分类　/　12

1.4.1　数据产品经理的能力模型　/　12

1.4.2　数据产品经理的分类　/　16

第2章　数据产品经理的工作场景　/　18

2.1　数据产品经理的工作流程　/　18

2.2　业务演进对数据分析的需求　/　19

2.2.1　业务演进历程　/　20

2.2.2　企业战略业务演进历程　/　23

2.2.3　业务演进中的数据分析　/　32

搭建篇　　从零到一搭建数据分析体系　/　33

第3章　数据分析体系入门　/　35

3.1　为什么需要数据分析体系　/　35

3.2　数据分析体系概念的常见误区　/　37

3.3　数据分析体系构成框架　/　38

3.4　案例00：L电商公司数据分析的背景介绍　/　40

第4章　数据分析体系搭建路径　/　43

4.1　通用行动框架　/　43

4.1.1　搭建数据分析平台　/　43

4.1.2　案例01：L公司行动框架梳理　/　44

4.2　工作任务1：当前业务现状调研　/　46

4.2.1　产品生命周期概念　/　47

4.2.2　如何判断产品所处阶段　/　50

4.2.3　案例02：L公司当前业务现状调研　/　55

4.3　工作任务2：当前数据分析体系调研　/　60

4.3.1　案例03：L公司当前的数据分析体系调研　/　60

4.3.2　如何寻找北极星指标　/　62

4.4　工作任务3：数据分析平台设计　/　64

4.4.1　演进蓝图设计　/　65

4.4.2　案例04：L公司数据分析平台的规划　/　66

4.5　工作任务4：数据分析体系驱动决策　/　68

4.5.1　数据驱动决策思维的建立　/　68

4.5.2　案例05：L公司的数据驱动决策　/　68

第5章　玩转数据报表设计　/　70

5.1　数据报表设计　/　70

5.2　案例06：L公司的数据报表设计　/　71

5.3　数据报表分析法　/　73

5.4　案例07：L公司基于数据报表的分析　/　75

5.5　数据源管理　/　77

5.6　案例08：L公司数据底层取用逻辑改造　/　81

第6章　数据指标　/　87

6.1　指标是什么　/　88

6.2　指标的基本构成　/　89

6.2.1　指标的构成公式　/　90

6.2.2　案例09：L公司电商平台指标库的梳理　/　92

6.3　指标体系　/　96

第7章　从零开始设计指标体系　/　98

7.1　指标体系建立方法论　/　98

7.2　确定数据分析目标　/　99

7.3　纵向指标维度定义　/　100

7.3.1　为什么要定义指标体系的深度　/　100

7.3.2　案例10：L公司纵向指标维度定义　/　101

7.4　横向指标维度定义　/　102

7.4.1　指标的寻找方法　/　103

7.4.2　自上而下的指标寻找法　/　103

7.4.3　自下而上的指标寻找法　/　106

7.4.4　案例11：L公司横向指标维度定义　/　107

7.4.5　电商类业务常用指标库　/　111

7.5　拓展：指标体系的应用　/　112

7.5.1　99元健身卡的数据秘密　/　112

7.5.2　网盘容量免费大战的背后　/　113

第8章　数据采集管理　/　116

8.1　数据采集的常见方式　/　117

8.2　案例12：L公司数据采集定义　/　118

8.3　数据核心采集方式：埋点　/　120

8.3.1　原则1：反应事件　/　120

8.3.2　原则2：描述完整　/　121

8.3.3　原则3：用户追踪　/　121

8.3.4　案例13：L公司埋点设计分析　/　122

8.3.5　案例14：撰写数据埋点文档　/　125

第9章　拓展：数据分析平台2.0　/　128

9.1　案例15：L公司数据分析平台2.0　/　128

9.2　案例16：L公司线下零售业务数据模型　/　129

9.3　案例17：L公司最小数据中台的建设　/　134

应用篇　　数据分析体系驱动业务决策　/　141

第10章　数据驱动业务决策框架　/　143

10.1　什么是数据驱动业务决策框架　/　143

10.2　数据驱动业务决策框架的组成　/　145

第11章　日常运营的十八般武艺　/　148

11.1　案例18：L公司电商的日常运营　/　148

11.2　商品运营数据模型　/　149

11.2.1　案例19：L公司的商品运营　/　150

11.2.2　杜邦分析模型　/　155

11.2.3　案例20：L公司杜邦分析实战　/　156

11.3　用户运营数据模型　/　158

11.3.1　用户流失　/　158

11.3.2　用户召回　/　161

11.3.3　用户留存　/　161

11.3.4　案例21：L公司的用户运营　/　164

11.4　产品运营数据模型　/　168

11.4.1　什么是数据事件　/　168

11.4.2　案例22：L公司的产品运营　/　169

11.4.3　通用事件定义　/　170

11.4.4　案例23：L公司漏斗分析实战　/　171

第12章　数据助力实现黑客增长　/　175

12.1　什么是黑客增长　/　175

12.2　黑客增长的实现　/　176

12.2.1 黑客增长的核心6步　/　176

12.2.2　案例24：L公司提升平台单日用户加购量　/　177

12.3　案例25：L公司电商的黑客增长　/　179

12.4　用户增长数据模型　/　179

12.4.1　用户分层模型　/　180

12.4.2　用户生命周期分层　/　182

12.4.3　高阶分层模型：RFM　/　184

12.5　渠道增长数据模型　/　186

12.5.1　归因分析　/　187

12.5.2　常见的归因模型　/　187

12.5.3　案例26：L公司归因分析模型应用　/　189

12.6　产品增长数据模型　/　190

12.6.1　AARRR模型　/　191

12.6.2　案例27：L公司AARRR模型关键环节实战　/　194

12.6.3　NPS推荐值模型　/　198

12.6.4　案例28：L公司的NPS模型应用　/　200

12.6.5　A/B　Test模型　/　203

12.6.6　案例29：L公司的A/B Test模型应用　/　206

第13章　L公司数据模型综合案例　/　212

13.1　案例30：L公司会员付费率增长方案　/　212

13.2　案例31：L公司会员付费率增长运营　/　213

13.3　案例32：L公司中的辛普森悖论　/　218

13.4　案例33：L公司1.0方案投放验证　/　221

进阶篇　　跟CEO学习企业战略研判　/　225

第14章　数据驱动下的企业战略规划　/　227

14.1　企业战略规划是什么　/　228

14.1.1　企业战略规划定义　/　228

14.1.2　从两个维度读懂企业战略规划　/　229

14.2　为什么要懂企业战略规划　/　230

14.2.1 跳出工具人的设定　/　230

14.2.2 进入企业决策层　/　232

14.2.3 理解企业是如何运作的　/　233

第15章　企业战略规划分析　/　234

15.1　企业战略　/　236

15.2　企业经营阶段　/　238

15.2.1　产品阶段　/　238

15.2.2　运营规模化阶段　/　240

15.2.3　持续经营阶段　/　243

15.2.4　资本扩张阶段　/　245

15.3　企业经营管理　/　245

第16章　基于企业战略规划驱动产品设计　/　248

16.1　业务发展目标拆解　/　248

16.1.1　步骤01：明确企业战略指标　/　249

16.1.2　步骤02：拆解关键转化链路　/　250

16.1.3　步骤03：确定业务发展计划　/　252

16.1.4　步骤04：罗列业务干系人的影响　/　254

16.1.5　步骤05：制订产品计划　/　254

16.2　产品架构落地　/　254

附录　全书100个核心知识点速查　/　259

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