“許多類似的產品都有這樣的服務 ?！币苍S老板就會這么跟你說 。但這不能成為我們就一定要提供VIP套餐服務的理由 ， 我們還是要看看我們的用戶是什么樣的 。
可以先統計下當前用戶購買理財產品的行為數據 ， 看看大部分買的額度有多大 。其實 ， 額度背后代表的是這些用戶的收入水平和對理財的態度 。
比如粗暴一點假設 ， 我們看用戶的行為 ， 過去99%的用戶都是奔著投資5萬元 ， 鎖定期6個月 ， 年化收益率5%的產品去的 。
這些行為代表什么呢？從生活經驗判斷 ， 對年化收益率要求不高 ， 對流動性也要求不高 ， 對安全性要求比較高的人 ， 應該都是普通的上班族 。這些人在理財方面非常保守 ， 而且還比較年輕 ， 理財額度并不高 。
具體的驗證可以通過訪談和調研來完成 。假如結果顯示 ， 這些用戶群體基本都是畢業三年內的職場新人 ， 理財行為非常保守 ， 而且還比較年輕 ， 理財額度并不高 。
這時回過頭來看 ， 這個VIP套餐服務的吸引力就特別有限了 。僅從用戶特征來看 ， 幾乎就可以給這個創意判死刑了 。
從已存數據中分析用戶需求或者痛點 ， 找到用戶行為偏好 ， 精細化用戶群體 ， 了解用戶 ， 才能判斷業務模式的可行性 。而不是理所當然覺得用戶會使用這個功能 。
4. 通過數據分析找到機會點在剛做支付業務時 ， 首先就對Top10、各端做了支付成功率分析 ， 很快就發現某些國家的轉化率是低于其他國家的 ， 自此這些國家被列為重點和困難國家 。我們的機會點也是優先提高這些國家的支付轉化率 。
再比如做商城購物流程優化項目時 ， 首先拉取了商詳頁-購物車-結算頁-收銀臺-支付成功 發現商詳頁和結算頁轉化率兩個環節在整個路徑中轉化率更低 ， 因此馬上定出了事項優先級 ， 優先解決這兩個頁面的轉化問題 。
職場中如何價值更大化？可不就是發現最嚴重的問題 ， 找到更大的機會點 ， 把資源用在刀刃上 。
5. 結語管理大師德魯克說：“不能衡量 ， 就無法管理 ?！?br />
產品經理完拍腦袋、憑感覺、憑經驗做決策的時代已經過去了 。如果你還沒有數據思維或者數據分析相關的能力 ， 被時代淘汰真的是 ， 早晚的事！
產品經理不需要成為數據分析方面的專家 ， 但什么時候分析數據、分析哪些數據、如何分析數據、如何用數據輔助決策、如何用數據驅動業務 ， 這些問題是產品經理必須要回答的 。
二、數據分析的框架我以支付業務為例來講解 。
用戶來到支付收銀臺后 ， 在頁面上有很多點擊行為 ， 比如選擇各種支付方式 ， 微信支付、ApplePay 支付等最后完成支付 ， 也有可能點擊左上角返回鍵或者右上角訂單中心離開當前頁面 。
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這個過程會產生很多數據 ， 從數據大類上分成：用戶數據、行為數據和業務數據 。
誰（用戶數據）做了什么（行為數據）結果如何（業務數據）？
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用戶數據指用戶本身的特性 ， 如用戶畫像 ， 使用你產品的用戶男性多還是女性多 ， 年齡多大等 。
行為數據指用戶使用產品在頁面上的各種點擊行為 ， 在頁面上停留時長等 。
業務數據指用戶行為之后 ， 實際產生的結果 ， 業務數據會落庫業務數據表 。分析業務數據的意義 ， 可以衡量商業價值 ， 是業務最終呈現結果 ， 用以推動公司業務的發展 。
用戶數據和行為數據通?？梢詮牡谌綌祿ぞ?nbsp;， 如友盟、Google Analytics 直接獲取 ， 業務數據一般要內部建設 。
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今天重點講業務數據搭建完整過程 ， 以阿里云的Quick BI為例 。
在整個數據分析的框架中 ， 分為五大層次 ， 依次是：數據生成、獲取數據、數據建模、數據分析和數據應用 。
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