说白了，数据埋点就是在产品流程的关键部位植入相关统计代码，用来追踪每个用户的行为，得到统计数据。数据埋点不可能一次就把所有的关键部位都想到，产品经理可以先进行主要需求的数据埋点，比如大家关注的uv、pv，注册量、日活数等等。再迭代产品以后，我们可以根据初步的数据进行细化，是一个先主干后枝叶的过程。除了拜托程序员哥哥做数据埋点以为，还可以使用第三方工具，比如：友盟、百度移动、App Annie等等。

拿着这些数字、图标，我要干什么——数据分析结果

没有建议或解决方案的数据分析就是瞎扯淡。

在用这些数据直接得到开头提到的第一个问题［我要分析什么］的结果之外，更要分析背后的原因，从根本上分析与解决问题。

所以，作为产品经理脑子里要时常充满“为什么”：为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，是什么原因导致的这个结果，为什么结果与预期的不同。

通过数据结果，我们要能够做到了解现状、找出业务变动原因、对于未来的发展预估等，要思考数据背后的事实与真相。

不论是在埋点的前期还是得到结果后的分析，都可以使用成熟的营销理论模型来套。

例如：PEST分析法就可以作为我们的理论参考依据。(下图为境外租车的pest分析)

政治(Political Factors)：国家是否出台了相关政策，对于本产品是有促进还是有制约？相关法律有哪些，是否有影响？

经济(Economic Factors)：GDP及增长率如何？进出口总额是否有变化？消费指数有何变化？失业率如何？居民可支配收入是否增长？

社会(Sociocultural Factors)：目标用户的人口规模、性别比例、年龄结构、人口分布、生活方式、购买习惯、教育情况、宗教信仰等方面

技术(Technological Factors)：技术的发展、传播、更新、商品化速度、技术发展趋势、国家重点支持的项目、研发、专利等

从这四个方面来进行数据结果背后的分析，虽不能说特别全面，但也基本概括了。我们不能够为了数据分析而分析，数据分析最终结果是为了产品设计与迭代服务，是为了驱动产品的改进和用户增长为目的。最重要的是从中得到结果，数据优秀继续沿路前行，数据不好，根据分析结果优化调整。

作为产品经理，我们需要在“产品——数据——结论”这一螺旋式上升的行为中，利用数据来优化我们的产品，确定产品迭代的方向，提升用户体验。做到有理可依，从而提高产品经理在整个环节中的话语权。