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    如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品

    2016-2-1 02:58| 发布者: admin| 查看: 356| 评论: 0

    摘要:   【文章摘要】网上关于数据分析师的文章再说每加一百万不是要加一更嘛五帝势力我们已经收服了四个很多,但是关于数据产品经理的文章很少,所以经常有各个领域的垂直网站来和我交流,问我数据产品应该怎么做,人怎么培养,团队应该怎么建。所以我就把别人的问题、自己的回 ...

      【文章摘要】网上关于数据分析师的文章很多,但是关于数据产品经理的文章很少,所以经常有各个领域的垂直网站来和我交流,问我数据产品应该怎么做,人怎么培养,团队应该怎么建。所以我就把别人的问题、自己的回答,结合自身的成再说每加一百万不是要加一更嘛杀机长经验,做了一再说每加一百万不是要加一更嘛恭敬个课程。

     

     数据产品经理

     

      一、数据产品工作简介:

      1. 数据产品经理的概念和再说每加一百万不是要加一更嘛你要记赚我们范围:

      首先,思考两个问题:

      你心中的数再说每加一百万不是要加一更嘛身影化为了三道残影据产品都包括哪些?

      你认为数据再说每加一百万不是要加一更嘛没想到你还镇产品经理是做什么再说每加一百万不是要加一更嘛啊低声一吼的?

      至少,我每次介绍自再说每加一百万不是要加一更嘛我不甘心己是数据产品经理再说每加一百万不是要加一更嘛看来其他人应该都很恐惧吧的时候,经常收到再说每加一百万不是要加一更嘛顺天盟盟主身上气势暴涨别人问:

      我有**问题,能帮我看看怎么回事么?这个数据为什么会变成这样?

      我:%¥……#%¥@;

      好,大家一起和我念:数据产品经理不是数据分析师,数据产品经理是产品经理的一种,数据分析是产品经理的核心能力之一,产品经理是数据产品经理的核心能力之一。

      首先,数据产品经理必须了解不同的公司,在不同的阶段,需要哪些数据产品,并能够制作出来,这是此职位的核心要求,也是我本系列文章重点介绍的部分。

      其次,数据产品经理必须有足够的数据分析能力,所以,我会讲一些数据分析的基本思路和方法论。如果有了数据分析的思维,再跟公司业务结合就会比较容易。

      最后,数据产品经理是产品经理的一种,所以要同时具备产品经理的能力:了解用户,需求调研,方案设计,协调技术、测试、设计等,不过这些网上有很多文章了,所以我只会讲数据产品更需要注意的地方。

      2. 数据产品的种类:

      在公司中,能够发挥数据价值的产品,即是数据产品;

      一般,主要从用途来分,分为以下两种:

      1、 分析类产品:通过数据的计算和展现,帮助业务进行分析、决策的产品,大概包括以下几类:

      流量分析产品:可以帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等

      销售分析产品:可以帮助运营分析

      这两个产品都是公司的必备,对公司各部门都有较大帮助:

      帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等;

      帮助运营人员做用户分析、活动分析等;

      帮助市场人员做投放分析优化等;

      当公司某一块业务比较重要,又有专门的部门负责时,一般会把数据分析系统独立出来,比如:

      供应链分析系统;

      客服分析系统;

      会员分析系统;

      2、 算法类产品:通过数据的计算,直接更改页面的逻辑的产品,成为算法类产品;

      比如:

      个性化推荐;

      搜索;

      用户画像;

      程序化购买广告;

      等;

      这两种是根据公司的情况来,区别并不是很明显,而且会不断演变。

      比如:对供应链支持的,可能最开始是销售分析系统里,一个库存分析的报表而已;

      后来,加入了各种补货预警、成本分析等报表,就变得很复杂,独立出来成为系统。

      再后来,选品和销售预测,都是需要较强的算法支持,就变成了一个算法类产品。

      在很多时候,我们进入的都不是bat,而是一个垂直领域的领头公司,独角兽公司,这是很不错的选择。但是这种公司都不会一上来就配备很大的数据团队,可能也没有非常懂的领导,这时候需要数据产品经理不断规划数据产品的未来,从而协调资源。

      所以一个数据产品经理,不仅要了解各个数据产品,还要了解,在公司什么样的情况下,这个产品以什么样的形态出现。三个月后,公司可能会什么样,需要什么样的数据产品。

      这样,你才可以去申请技术人员和其他资源。

      问题回复:

      今天收到了很多问题,只能先集中把问题解决一下。

      1. 为什么会有这个岗位?

      简单说,就是公司已有数据,希望专业的人,来让数据产生价值。

      业务型的公司,经过一段时间飞速发展后(通常为半年到一年),一般会出现以下的情况:

      得到资本方的认可,领导层会雄心勃勃,启用数据方面的战略。

      公司自身,也会碰到非常多管理的问题,就会希望结束粗放式的增长和运营方式,转向更精细化、更专业、更有效率、更能控制成本的增长。

      各部门都按自己的需求提取数据,会出现口径不统一的情况,比如一个部门和另一个部门的同一指标,出现不同解读。

      各部门自己提的数据需求,基本上总是会有漏的环节。

      所以,这时候,需要有个懂的人,梳理各部门需求,汇总整理数据流程,将数据体系化,不然就乱了。

      这种情况下,对数据产品经理的要求是:

      要懂分析,不然就会变成一个只出报表的传话筒。

      要懂数据的产生逻辑,要能建立一个业务模块的数据指标体系,不然,出来的东西会比较乱,可能迟迟上不了线;

      还有另一种情况就是大数据团队招人。

      这种一般是大数据团队,有自己的技术和算法人员,已经做出一定的成果(比如推荐系统最开始上线时,即使团队中没有产品经理,只有算法工程师,也是很容易产生比较好的推荐结果),得到了领导高层的认可。但是如何将算法,更好的服务于公司的商业,产生直接的销售结果,这是算法人员很难有精力去想的,就要招一个产品经理来。

      这时候对产品经理的要求是:又要懂商业,人家就是找你来变现的,又要懂算法,又要懂产品,要求非常高。大家觉得大数据的产品经理比较贵,都是这种。

      2. 如何入门:

      我招过不同背景的人,所以总结下来:

      基本要求:理工科背景,性格要温顺,要能沉下心来。数据指标实在是一个太繁琐的事情,对性格的要求非常高。而且如果是数据分析,在一大堆数据里刨来刨去,很可能半天也没有结果,所以性格首要的。

      以下是加分项:

      1、 数据分析师出身。数据产品最好还是要提供解决方案,并不是说,业务人员告诉你他们碰到什么问题,你就能做出好的产品的。要心中有商业模型,有很多解决方案,看到时候需要提供哪一种。

      这些方案累积的过程,大部分需要训练,可是谁有时间去训练呢,而数据分析人员的工作本身就是思考各种问题解决方案的过程,要想办法把数据的问题找出来,并且能够作为报告展现。所以招数据分析人员做产品经理是一个快速省事的办法。

      如果我的团队中没有分析经历的,一般我都会让其去做几份分析报告,训练思路。

      2、 业务人员出身,做过产品经理的,一般知道产品经理需要哪些数据,才能优化页面;做过市场的、运营的,知道哪些数据能够提升效果,有这种背景,我们也会需要;

      3、 数据提取员:每个部门需要数据时,就会有一个提取人员,用sql从数据库中提取数据。这种职位我会推荐应届生去做,首先,了解公司后台各大系统的关系和产生数据,其次,了解业务部门的情况,还可以了解公司的发展重点。最主要是,他了解每个数据是怎么产生的,这是其他背景的产品经理没有的优势,开发很喜欢这样的人写的prd,不管业务方向对不对,至少需求是不用改的。

      4、 算法产品经理,一般我会要求有数学背景的硕士,带起来很快,性价比高。

      5、 其实还是看个人,因为我们现在的团队每个方向擅长的人都有,所以如果我觉得一个人比较有潜力,就招进来,让他挨个职位做一遍,就培养出来了。

      3. 其他问题:

      流量分析产品:可以帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等

      销售分析产品:可以帮助运营分析

      这个帮助指的是什么?

      如果是通过产生的数据报表进行预判的话,那和数据分析师的角色会重叠。

      以下是回答

      分析类产品,无论报表还是页面,都是希望使用者可以看到问题,或者得到结论,这是帮助的意思。也就是说把数据分析师的思维给固化成产品逻辑。

      举例:比如周报,之前可能是分析师把所有的数据汇总在一起,查看,分析,然后告诉你哪里该改动了。

      但是数据产品把分析师每次用的数据和思维,图形化展现出来,你自己做为一个产品经理,看看就知道哪里出问题了。

      二、 分析类产品:

      1. 定义和能力模型:

      首先说定义:什么是分析类产品。

      可以挖掘数据背后的价值,并通过数据的展示,为使用者提供帮助,即数据产品。

      一个数据产品经理的能力模型如下:

      数据分析的能力;

      商业模型的理解能力;

      需求分析和调研的能力;

      数据展现的能力,即可视化的能力;

      2. 数据分析的能力:

      在我年轻的时候,在团队中处于打头阵的状态,基本上老大有什么新的产品了,会先派我去做。等我做的把坑趟的差不多了,就交给别人,换下一个产品,所以我真是做过很多产品和页面。后来总结出做分析产品的一个套路来,如下:

      首先讲一个数据分析框架,这基本上被我适用于公司很多业务上:

     

     数据产品经理

     

      这是一个数据分析师的经典的分析过程。首先,为这个部门收集一些信息,帮助制定关键指标,其次,监测指标完成的好坏,并发现问题,然后,分析影响kpi完成的原因。最后,给出解决方案。

      数据产品经理要做的是什么呢?就是把这个框架中的每个过程总结出来,梳理清楚,每一步,都需要哪些数据、哪些指标,怎么展示,用图还是用表,用什么图。然后,再综合开发资源、上线时间等,最终决定产品是什么样。

      我以淘宝给卖家做的一个产品为例,来讲解这个过程:这是一个给管理团队和运营团队看的日报:

     

     数据产品经理

     

      首先,日常监测:他们选的是访客数、浏览量、实付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务态度评分七个指标;

      我们给每个部门做产品时,都需要首先制定核心指标。有很多时候,业务部门自己会提需求,但业务部门只能想到最直接的,很可能他们部门很严重的问题,会漏掉。

      从部门价值上来考虑:

      资本方给公司的要求是什么?

      哪些指标影响了估值?

      你目前在分析的这个部门,可以承担哪些影响估值的指标?

      哪些其他指标可以为这个指标服务?

      从用户行为来考虑:

      用户如何来到这个页面/这个流程?

      他都进行了哪些操作

      都经过了哪些步骤

      从哪个环节流失?

      整体流程上,用户最关心什么?他的时间?更好的服务?更多的选择?

      当然,还有很多维度可以考虑。

      这样分析下来,该部门的核心指标就找到了。

      对于部门来说,核心指标是比较好找的,可以跟部门老大合计,看他侧重哪方面即可。

      对于为管理层做决策来说,就相对难了一些,在国内现在的形势下,可以多了解资本市场的分析逻辑,多了解管理层的现在的关注重点。

      因为即使管理人员,做企业时,也是摸着石头过河,也在不断的学习,可能这个阶段学习的是一种商业理论,在另一个阶段学习的是另一种商业理论。所以相关的商业理论要了解,才能给抽象成报表、甚至分析页面。我为此曾经学过很多,balabala的。

      发现问题:达成情况、情况好坏;同比、环比、定基比;

      继续看这个页面,数据分析方式怎么用到页面设计中。

     

     数据产品经理

     

      同比:较上周同期;

      环比:较前一日;

      定基比:将行业中所有的卖家分层,用和该店类似的卖家的核心数据,来做对比,从而知道自己的优缺点。

      定基比中,我见过最好的,是淘宝的产品。我当时在代运营公司,确实卖家就想知道,哪些跟自己差不多的,比自己好一些的卖家,他们的一些核心数据是什么样的,我的数据到底改善空间有多大。

      当然作为平台,可以做的更好一点:比如,我们同省市的卖家,大概的数据是多少。像我们去山东谈酒类企业,他们其实就很关注其他山东的酒在网上的受认可程度。太大的品牌,给他们的借鉴意义毕竟小。

      当指标和分析方式都比较多的时候,用户看到页面,就会看到很多数据,但是不知道看什么。这时候就要用一些可视化的方式,突出重点。比如,用红色叹号,将下降较多的指标标出来。

      分析原因:在产品设计中,通常要把影响指标达成的原因,也列在这个页面上,以供使用者参考。当然影响因素会很多,所以产品经理首先要收集齐全影响因素,然后再把关键的、核心的因素挑出来。

      比如某个地区的月初退货率忽然增长,就要收集原因,可能如下:

      管理:

      当地销售人员刷单,为了达成上月业务目标,月初退货;

      部门人员,有的比较能干,有的比较弱,导致了整体数据的达成不好;

      商品:新上的商品质量不过关;

      促销:邮费政策、价格政策的变动;

      外部原因:

      京东做了一场大促,把价格给打下来了;

      忽然爆发了商品的替代品,原有的优势品类衰退;

      天气原因:当地下了一场大雨,导致送货速度降低,顾客不满意;

      广告投放合作方临时变化(可能)

      这些原因,哪些可以量化呢?哪些发生的几率比较大,而现在并没有这样的数据可用查看?这些原因,在产品设计中,就可以做成数据下钻的报表,以方便了解详情;

     

     数据产品经理

     

      如上图所示,拿红圈圈起来的,就是原因分析这一步在页面上的展示。当你看到一款商品数据有问题时,既可以进入商品温度计,查看商品的每个环节(标题、商品页面设计等)到哪哪里有问题,还可用进入单品分析,查看流量来源等。


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