数据之于产品经理就像听诊器之于医生，它是用来诊断产品问题的重要工具。
相信大家有个共识：无论是工作汇报还是跳槽面试，我们都需要用数据来论证自己的观点——因为逻辑自洽的表达能让人理解你的主观想法，但真实客观的数据才能让人彻底信服你的观点。所以定位产品问题的第一步也是最重要的一步，是对数据现状进行全面分析。
那么应该看哪些数据，拿到数据后又该如何看呢？这就要回到产品定位了，产品目标是由产品定位决定的，而衡量产品目标所用到的指标就是你需要看的数据。
通过拆解核心结果指标，能够快速定位到当前存在提升空间的过程指标。通过多维度下钻分析，比如分端、分流量渠道、分用户类型等维度，能够定位到具体存在问题的场景，并通过对场景的用户需求分析，进一步挖掘出可以发力的关键机会点。
举个例子：
商品详情页是电商中展示商品属性、评价、价格等商品相关信息详情的页面。它的定位是帮助用户快速获取商品信息、做购买决策。因此其产品建设的目标就是提升用户决策效率，核心观测指标是商品详情页访问到支付的用户转化率。
这个结果指标又可以拆分成商品详情页到提单页访问、提单页到收银台访问、收银台访问到支付完成几个细分节点的转化率指标，也被称为转化漏斗。通过对转化漏斗的拆解，能够定位到当前转化率折损最大的环节，比如商品详情页到提单页访问，也就是提升空间最大的过程指标。
然后拆分不同维度来对比这个过程指标。比如分端，包括APP、小程序；分流量渠道，包括搜索、首页、外投渠道；分新老用户等，观察不同维度下的指标表现。
定位出流量占比高，但转化率低的端和流量渠道，然后去分析用户从这个端；这个渠道进入商品详情页的场景，去实操体验这个过程，很容易就能分析出指标偏低的原因，也就是产品可以做工的关键机会点。
通过数据分析挖掘产品机会的方法，就是通过数据的层层拆分和下钻，定位到数据表现不佳的关键节点，并进一步找到数据表现背后的本质问题。