北京活动总结：菜鸟到大牛，产品经理的晋升之路

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首先，我们对LinkedIn产品很熟悉，我们知道这个产品的受众是招聘人员。招聘人员分为两类：一类是猎头，猎头专注于高薪、对他回报高的职位；另一类是公司HR。这两类人心态和工作习惯是不一样的。对于公司HR，在招聘旺季，他会收到不同部门的招聘需求，因此对于公司HR，在招聘旺季他们对LinkedIn招聘平台的使用会有大幅上升，在淡季则会迅速下降，对于猎头来讲，这个变化相对平缓；

我们根据对市场的了解，做出一个假设：这个数据的变化是和公司HR有关的。美国的季节性招聘变化很明显，7-8月份开始校园招聘，到10月份达到高峰，然后到12月份圣诞节有所下降，进入来年1-2月份又起来，到3-4月份又下降。根据我们的假设，我们从数据中去寻找原因，很快就找到了原因。产品使用率的变化，是和公司HR有关。所有的分析都是基于你对业务的理解和已有的假设

接下来，我给大家分享一些做产品分析的方法：简单趋势：实时快速了解产品使用，便于迅速迭代；多维分解：根据多种维度分解指标，了解详细差异；漏斗洞察：按照已知转化路径，分析每一步骤转化情况；用户分群：聚合符合某中特定行为／画像的用户；细查路径：探索性了解某组用户的行为轨迹；留存分析：了解行为／行为组与回访之间的关联；A/B测试：对比不同产品设计／算法对结果的影响；（A/B测试有一个缺陷，它是具有时效性的，并且需要流量的。所以做A/B测试，需要给足自己时间。建议小型公司慎用A/B测试）

举个例子。我们新上线了一个技术论坛的功能，对于这个功能，我如何使用数据分析的方法来驱动产品设计呢？

Step 1：了解基本趋势；

简单来说就是看有没有人用，PV、UV多少；

Step 2：深入了解流量分布；