一個優秀的數據產品經理是怎樣煉成的？

來源：GrowingIO 編輯：陳新濤時間：2016-04-06 22:04:23 閱讀：次

　　近些年來，隨著Growth Hack、精益化運營、數據化運營等概念漸入人心，數據產品這個名字被提及的次數越來越多。

　　但究竟什么是數據產品？數據產品如何來解決商業問題？如何現在最火的商業概念如Growth hacking 等落地的？如何設計一個能夠滿足用戶需求的數據產品？本文將和大家一起分享這些問題。

　　什么是數據產品？

　　簡單來講，就是以數據為主要自動化產出的產品形態。這里強調自動化產出概念，是為了區分像 Gartner 之類的數據研究咨詢公司，跟類似GrowingIO 這種實時互聯網分析產品相比。顯然，他們的報告也可以理解為以數據為主要產出的產品，但并不具備自動化產出的特性。

　　明確了概念后，我們就可以對它拆分細化。從用戶群體來區分，可以分為三類：

　　企業內部使用的數據產品，如自建BI和推薦系統；

　　針對所有企業推出的商業型數據產品，如 Google Analytics 和 GrowingIO；

　　用戶均可使用的 Google Trends 和淘寶指數等等。

　　在以上舉的例子里，推薦系統可能會讓人有些費解。其實，同用戶畫像，搜索排序類似的算法一樣，它們本質上是根據用戶數據和相應的數據模型，建立的一套評分標簽體制。因此，在很多企業的劃分里，也是屬于數據產品的范疇。但個人經驗所限，本文暫不涉及此類產品。

　　為什么需要數據產品?

　　來自硅谷的新一代數據分析產品GrowingIO 創始人張溪夢非常推崇德魯克的一句話：If you can’t measure it, you can’t improve it（如果你無法衡量，你就無法增長）. 這與 Growth Hack 核心理念---數據驅動增長，不謀而合。

　　增長讓企業經營者的念念不忘，而實踐的曲線，就潛藏在數據產品中。

　　舉例，在Facebook中，直接匯報給 Mark Zuckerberg 的 Growth Team 就專門下轄了 Data & Analysis 和 Infrastructure 兩個數據團隊做數據的采集計算和展示。他們會對 Facebook 所有的數據進行監控，以及根據效果持續優化。

　　Facebook對 Data Driven 重視到了什么程度？一個VP帶領的30人團隊做了一年的主頁改版，在三個月內灰度上線過程中因數據表現不佳，直接回滾。對比之下，國內的人人網照抄那一次改版后，沿襲至今。可以這么說，Facebook 高速穩定的增長背后，數據產品功不可沒。

　　Facebook Growth Team

　　（圖來自前Facebook 工程師、峰瑞資本技術合伙人覃超）

　　如何設計數據產品?

　　對于產品設計來講，一些固定的步驟必不可少。厘清這些內容后，大到系統級的產品規劃，小到功能級的產品設計，概念上都會清晰很多，我們將它抽象成了五個步驟：

　　面向什么用戶和場景

　　解決什么問題/帶來什么價值

　　問題的分析思路是什么

　　需要用到什么樣的指標

　　這些指標該怎么組合展現

　　1. 面向什么用戶和場景

　　任何產品設計均需要明確面向的用戶和場景，因為不同用戶在不同場景下打開你產品的姿勢也大不相同。

　　不同用戶有不同的價值。這個方法主要面向第一類即企業內部產品。這里并不主張職位歧視，只是從數據能產生的價值來看，高層的一個正確的決斷可以節省下面無數的成本。

　　不同層級用戶關心的粒度不一樣，永遠要提供下一個顆粒度的分析以及可細化到最細粒度的入口。數據分析本質上就是不斷細分和追查變化。

　　不同類型的用戶使用數據的場景不一樣，要圍繞這些場景做設計。如 Sales 類型的客戶，他們更多的場景是在見客戶的路上快速看一眼數據，那么移動化和自動化就很關鍵。在設計的時候，原則就是通過手機界面展現關鍵指標，不涉及詳細分析功能。而且在某些指標異動時能及時通過手機通知。而辦公室的數據分析師，則必須提供PC界面更多細化分析對比的功能。

　　要了解自己的用戶，必須和他們保持長期有效的溝通。如 GrowingIO 的PM，每周都會有和銷售和客戶溝通的習慣，而且每位PM入職后，必須兼職一段時間的客服。只有這樣，PM才能更好的了解用戶以及他們的使用場景，設計出更好用的產品。

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