案例聊聊利用数据分析四步法梳理业务需求（内附案例数据表下载）

数据分析在产品迭代中的应用摘要

产品工作中常见的问题如对业务方案的预判、为何这么做的合理性反馈、输出详尽数据报告等，实质上是数据分析的挑战。为解决这些问题，本文介绍了一种分析思路。

第一步——获取核心数据

数据分析首先需要明确分析目标即核心数据，它通常只有一两个，例如电商产品可能关注GMV和用户获取。清晰核心数据有助于后续迭代和测试。

第二步——挖掘关联数据

辅助性数据服务于核心数据，需要通过核心数据来挖掘周边的数据。例如新用户获取数据下降，需分析推广渠道、转化率等原因。

第三步——历史数据梳理

对比当前与历史数据，分析优化空间，并追溯至产品模块和功能，形成产品迭代方案。重要的是需要有意义的数据沉淀。

第四步——产出数据成果

通过前三步梳理后，对核心数据路径中的转化率、渠道数据等进行优化。结合竞品分析制定优化策略，并考虑外部因素影响。

实际案例中，电商产品的核心指标如利润提升，关联数据包括GMV、订单量和成本控制。通过二级关联数据分析，优化策略的制定与执行。

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