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一个优秀的数据产品经理是怎样炼成的?

来源:GrowingIO 编辑:陈新涛 时间:2016-04-06 22:04:23 阅读:
  近些年来,随着Growth Hack、精益化运营、数据化运营等概念渐入人心,数据产品这个名字被提及的次数越来越多。
  但究竟什么是数据产品?数据产品如何来解决商业问题?如何现在最火的商业概念如Growth hacking 等落地的?如何设计一个能够满足用户需求的数据产品?本文将和大家一起分享这些问题。
  什么是数据产品?
  简单来讲,就是以数据为主要自动化产出的产品形态。这里强调自动化产出概念,是为了区分像 Gartner 之类的数据研究咨询公司,跟类似GrowingIO 这种实时互联网分析产品相比。显然,他们的报告也可以理解为以数据为主要产出的产品,但并不具备自动化产出的特性。
  明确了概念后,我们就可以对它拆分细化。从用户群体来区分,可以分为三类:
  企业内部使用的数据产品,如自建BI和推荐系统;
  针对所有企业推出的商业型数据产品,如 Google Analytics 和 GrowingIO;
  用户均可使用的 Google Trends 和淘宝指数等等。
  在以上举的例子里,推荐系统可能会让人有些费解。其实,同用户画像,搜索排序类似的算法一样,它们本质上是根据用户数据和相应的数据模型,建立的一套评分标签体制。因此,在很多企业的划分里,也是属于数据产品的范畴。但个人经验所限,本文暂不涉及此类产品。
  为什么需要数据产品?
  来自硅谷的新一代数据分析产品GrowingIO 创始人张溪梦非常推崇德鲁克的一句话:If you can’t measure it, you can’t improve it(如果你无法衡量,你就无法增长). 这与 Growth Hack 核心理念---数据驱动增长,不谋而合。
  增长让企业经营者的念念不忘,而实践的曲线,就潜藏在数据产品中。
  举例,在Facebook中,直接汇报给 Mark Zuckerberg 的 Growth Team 就专门下辖了 Data & Analysis 和 Infrastructure 两个数据团队做数据的采集计算和展示。他们会对 Facebook 所有的数据进行监控,以及根据效果持续优化。
  Facebook对 Data Driven 重视到了什么程度?一个VP带领的30人团队做了一年的主页改版,在三个月内灰度上线过程中因数据表现不佳,直接回滚。对比之下,国内的人人网照抄那一次改版后,沿袭至今。可以这么说,Facebook 高速稳定的增长背后,数据产品功不可没。
Facebook Growth Team
  Facebook Growth Team
  (图来自前Facebook 工程师、峰瑞资本技术合伙人覃超)
  如何设计数据产品?
  对于产品设计来讲,一些固定的步骤必不可少。厘清这些内容后,大到系统级的产品规划,小到功能级的产品设计,概念上都会清晰很多,我们将它抽象成了五个步骤:
  面向什么用户和场景
  解决什么问题/带来什么价值
  问题的分析思路是什么
  需要用到什么样的指标
  这些指标该怎么组合展现
  1. 面向什么用户和场景
  任何产品设计均需要明确面向的用户和场景,因为不同用户在不同场景下打开你产品的姿势也大不相同。
  不同用户有不同的价值。这个方法主要面向第一类即企业内部产品。这里并不主张职位歧视,只是从数据能产生的价值来看,高层的一个正确的决断可以节省下面无数的成本。
  不同层级用户关心的粒度不一样,永远要提供下一个颗粒度的分析以及可细化到最细粒度的入口。数据分析本质上就是不断细分和追查变化。
  不同类型的用户使用数据的场景不一样,要围绕这些场景做设计。如 Sales 类型的客户,他们更多的场景是在见客户的路上快速看一眼数据,那么移动化和自动化就很关键。在设计的时候,原则就是通过手机界面展现关键指标,不涉及详细分析功能。而且在某些指标异动时能及时通过手机通知。而办公室的数据分析师,则必须提供PC界面更多细化分析对比的功能。
  要了解自己的用户,必须和他们保持长期有效的沟通。如 GrowingIO 的PM,每周都会有和销售和客户沟通的习惯,而且每位PM入职后,必须兼职一段时间的客服。只有这样,PM才能更好的了解用户以及他们的使用场景,设计出更好用的产品。

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