作为产品经理，我们会利用一切机会更多地了解客户，因为了解他们的需求对于打造有用的产品至关重要。这意味着要进行客户访谈，要开展调查，要查看产品内分析。我们从产品分析中获取的数据可以告诉我们用户实际上是怎样使用产品的，而不是他们想要做些什么，他们认为自己会怎样使用产品，或者我们认为他们会怎样使用产品。

软件开发的不同之处在于对敏捷方法的使用，这在建房子中一定可以用到。敏捷可以让多个团队快速做出响应。那么，基于频繁和持续交付的敏捷方法如何能与长期的全局规划共存呢？既然我们已经知道唯一不变的就是变化，那么还有没有可能在长期时间内创建现实的预测呢？

作为产品经理，诸如“用户每天花多少时间使用特定产品？”、“他们最常采取什么操作？”以及“哪些功能使用最少？”之类的问题越来越有助于您了解用户并探索如何提升他们的体验。通过本文，我将解释什么是产品分析以及为何要使用产品分析；如何真正了解用户以偿还“共情债”；以及如何使用分析来帮助指导新功能的开发

我们现在开始！

产品分析是一个分析用户如何与产品或服务互动的过程。产品团队可利用该过程来跟踪、可视化和分析用户参与度和行为数据。团队可利用这些数据来改进和优化产品或服务。

为了从数量上了解用户使用产品的情况，第一步是使用产品分析工具。这样做的目的是为用户在产品中的每一个操作触发一个事件，从而汇总使用某项功能的用户数量和使用频率。例如，如果要跟踪用户点击特定按钮的次数，则可能会触发名为“big-red-button.click”的事件。由此，您可以了解哪些功能需要改进，哪些是最重要的功能，并利用这些信息确定更改的优先级。

在 Atlassian，我们会努力让每个人都能尽可能轻松地获取数据，并运行自己的查询和报告。我们会使用一些内部开发的工具来提供这些服务，但也可以使用 Google Analytics 之类的工具帮助您入门。由此导致从开发人员到项目经理再到设计的所有人都能提出关于使用情况的问题，并尝试理解我们所构建内容的影响。

我们来看一个新术语“共情债”。

产品内分析可通过两种方式帮助您偿还共情债：一是通过概念测试和客户访谈等活动收集的定性反馈；二是通过产品分析和 NPS 调查等产品内活动收集的定量数据。

例如，Confluence 已经存在了很长时间，其很多功能几乎与分析无关。其中之一就是仪表板，大部分人都是从这里出发开始使用 Confluence 的。我们从客户访谈中获得了一些关于仪表板的反馈，但我们没有进行所有必要的产品分析，以真正从量化的角度去了解使用情况。我们还有很多未解决的问题，比如：

• 仪表板的使用量达到了多少？在一般的 Confluence 会话中，人们通常会访问几次仪表板？

• 人们使用仪表板的实际目的是什么？是为了获取所有的更新信息？还是为了获取热门信息？亦或是为了导航至某个区域？

• 人们希望在仪表板上获得些什么？我们能否根据人们访问仪表板后所采取的操作来确定显示哪些内容最好？

这些是我们在开始对 Confluence 中访问量最大的某个页面进行更改之前，需要回答的一些基本问题。如果您没有对产品进行分析，甚至没有想要改变的特定功能，那您就是破釜沉舟，您做出任何决策应该都会非常担心。是时候去偿还共情债了！

在我们的仪表板测试中，我们了解到用户在仪表板上最常执行的其中一项操作是查看“收藏页面”。这是一个非常重要的发现，我们在初始假设中可能没有预见到。我们因此得出一个非常重要的要点是：要尽快偿还您的共情债，如果您还没有进行产品分析，请尽快添加此项工作，并开始利用数据来帮助您做出明智的产品决策。否则，您只能在黑暗中做出重要决定。请记住，分析永远不会骗人！分析能够准确显示出用户使用产品做了什么，如果挖掘地更深一点，还可使用分析了解用户真正的需求。

添加产品分析不仅非常有助于了解用户对现有功能的使用情况，还极其有助于测试新功能和体验。如果您对自己功能的使用有一个非常明确的目标，那么进行产品分析将有助于您践行那句古老的敏捷真言：快速失败和迭代，直至取得成功。

我们使用的流程经常是这样的：

• 就产品变更做出明确的假设，比如“通过增大评论框的尺寸，我们预计评论量将提高 5％。”

• 以最低可能成本构建这一变更的实施方式，同时加载我们所需要的任何分析事件，方便我们验证所做出的假设。

• 通过 A/B 测试，先对一部分客户部署变更。

• 不采取其他行动，静待结果出现。

• 对结果进行细分（如果变更比较复杂，则寻求分析师的帮助），然后确定所做变更是否有效。

对于仪表板变更，我们最终会设计三个非常“自以为是”的仪表板，每个仪表板用于提升不同的用例和行为组合。我们会在整个流程中运行这些仪表板（不过我们的假设会稍微复杂一些），并且效果非常好。但是，我们也知道（有时是通过一种艰难的方式知道）有一些常见的陷阱是您在以这种方式测试新功能时需要考虑的。

我上面已经提到，掌握数据信息固然很好，但完全由数据驱动有时会导致您忽视您为用户创造的整体体验。当需要做决定而您又没有掌握所有数据时，完全依赖数据也可能会造成严重后果。

产品分析揭露了人们对产品，甚至特定功能的使用情况的原始现实，但可能只能提供一维的信息。如果能够将您认为从产品分析数据中获取的信息与从客户访谈、概念测试研讨会和辩论中得出的定性反馈相结合，您将能够更全面地了解当下发生的情况，继而打造出最棒的产品。