Question

所谓数据优先，是指当产品经理考虑一个功能的去留、优化方向甚至优先级时，他需要以数据作为关键参考因素。

一个功能上线了，却没有人使用，那么对于产品经理来说，这就是一种失败。一旦发生这种情况，产品经理就需要思考用户不使用这个功能的原因，是因为需求本身是臆想出来的所谓“伪需求”，还是在功能设计或者引导使用上发生了偏差，需要修正。

对活动运营人来说，活动效果是否符合活动策划时的预期，这需要看数据。活动数据同时也会帮助活动运营人确认这个活动是否可以被固化，并通过长期的运作成为节日；活动数据也可以让运营人了解活动本身有哪些需要改进的方面，便于后续开展工作。

我们来看一个虚拟的数据切片（见表3–3）。

表3–3 数据切片

我们继续做数据分析。

我们可以从上面的数据看出，自2018年9月23日起，人均订单数出现了明显的提升——经历了国庆节的下降调整之后，依然保持了不错的上升趋势（见图3–16）。

再来看人均金额和单均金额（见图3–17）。我们发现，虽然单均金额涨幅不高，但人均订单数的提升，影响了人均金额，因此人均金额有较明显的提升。

假设9月23日所在的这一周，正好是你策划的提升人均订单数的活动在线上运行的时间节点，那么从数据分析中可得到一个相同的结论：这个活动的效果相当不错。因为它同时满足了活动上线立竿见影和活动下线趋势保留这两个要求。

 

图3–16 人均订单数的变化趋势（2018年9月20日—10月7日）

 

图3–17 人均金额与单均金额的变化趋势（2018年9月20日—10月7日）

这时，我们就要问自己一个问题：既然这次活动能够提升并且在一定程度上保持人均订单数的增加，那么下一次活动我们要怎么去改进呢？有没有更好的方法来提升销售额呢？这就是数据优先、推动迭代的思维。