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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:
  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。
一個優秀的數據產品經理是怎樣煉成的?
  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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