光环大数据带你一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品

编辑:光环大数据 来源: 互联网 时间: 2017-11-29 14:39 阅读:

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,结合自身的成长经验,做了一个课程。后应PMCAFF之约,在这里把课程讲稿连载。

 

 

一、数据产品工作简介:


1.数据产品经理的概念和范围:


首先,思考两个问题:

 

1、  你心中的数据产品都包括哪些?

 

2、  你认为数据产品经理是做什么的?

 

至少,我每次介绍自己是数据产品经理的时候,经常收到别人问:

 

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。

 

以后的更新会先解答问题,再连载内容。

 

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:

 

1、  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。

 

2、  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。

 

3、  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。

 

4、  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:

 

1、要懂分析,不然就会变成一个只出报表的传话筒。

 

2、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。

 

 

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