外部调研结束后，接下来的内部数据分析则需由产品经理、行业专家和数据分析师共同配合完成。产品经理首先提出业务需求，并及时帮助数据分析师理解需求目标，然后数据分析师在充分掌握的基础上，将其转化为内部数据挖掘的分析目标，最后与行业专家确认所构建出的业务模型。同时，通过内部数据分析，产品经理还可以了解不同用户群体对产品的使用情况，以及从用户使用特征的角度来划分市场。
开展内部数据分析，通过研究用户的使用行为，重点在于发现产品的用户特征模式。首先确定分析角度，一般会包括年龄、性别、职业、收入和用户价值等，价值等级可以由ARPU值(产品从单个用户获得的利润)来衡量，接下来确定分析维度，通常会包括产品的用户总量、新增用户量、使用频次和使用时长等。
依托内部数据，按照不同维度和角度，对目标用户展开全面深入的分析。通常会先将维度与角度之间进行交叉组合，然后逐一归纳总结出其中所代表的用户行为特征和业务发展模式。同时，还可以进行有针对性的对比、排名和趋势分析。与日常运营分析相比，内部数据分析则会考虑得更为全面系统，并可以根据业务经验进行原因挖掘及影响评估，及时发现问题并解决问题。
在产品的导入时期，新产品上市之后，主要是扩大市场份额、提高产品知名度，因此需要重点监测用户规模的变化趋势，趋势分析主要是观察某个时间范围内特定指标的变化范围。以指标新增用户数为例，比如分析某地区新产品最初数月投放使用的新增用户信息。如上所示，图中折线综合了产品1月至7月的用户的增长数据。总体上看，新增用户数发展态势理想，产品投放后的用户反馈效果较好。
为了解用户规模的发展趋势，可以针对当前时间周期开展针对性的新增用户环比分析。如上所示，经过对各个月份的新增用户数的汇总，表明当前时间段内产品保持稳定的增长速度，值得注意的是，虽然目前的市场是在不断的扩大，但是增长速率略有下降。在这种情况下，就需要产品经理根据经验来判断该下降幅度否属于正常范围的波动。如果数据变化幅度过大，则需进一步进行异常动因分析并挖掘背后深层次的原因。
有时还可以根据不同细分渠道进行新增用户数环比排名。其中渠道A和H的新增用户数与往期排名相比保持不变，比较稳定;渠道B上升速度较快，但是渠道E的排名跌幅较大，从往期的第二名降至本期的第四名。在这里，需要重点关注该渠道的用户行为特征，分析其排名下降的原因。
实际工作中，除了新增用户数外，产品经理应该分析更多相关指标，全面掌握用户使用产品过程中遇到的问题，并从用户需求、产品设计、竞争环境等角度分析问题所在。
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