数据产品经理是做神马的?

我的昵称“不写程序的数据工程师不是好产品经理”,从某种程度说明部分的定义,数据产品经理这个职位,其实很跨界:需要懂程序,做数据收集及清洗;需要懂产品,了解内外部用户需求和理解市场;需要懂数据,用数据的方式证明、证伪及发现问题。

因此,个人觉得数据产品经理的几大职能:解释、验证、探索及传播。

解释

产品每天都要面对的问题会有:流量怎么暴涨(或暴跌)了?新上的渠道效果怎么样?用户的ARPU或者人均PV怎么上升(降低)了? 数据产品经理,需要基于数据解释产品或功能的某项核心指标(包括收入、DAU、ROI等等)的走势及背后的原因,往往需要细化到多个维度(比如:时间、区域、渠道等)。基于这些解释,做事后总结或者提前预警,试图保证产品及功能在正确的轨道上发展。 下图是某服务的实时PV数据,并有今日数据与昨日数据的对比。数据产品经理应该学会经常阅读和理解数据并培养对数据的直觉,当数据出现异常的时候,能迅速往下深追找到真正的理由。

验证

产品,特别是互联网产品,按照天或者周的速度在更新和迭代,各种功能及改进都在高频率得上上下下。

对新推出的功能或者改进,验证其效果或者影响,使用的方式包括:简单的时间维度或者地理纬度或者渠道纬度的对比,复杂一些的做AB Testing。Facebook在AB Testing方面积累深厚;对于各种UI方案甚至小到文案及颜色,都需要进行AB Testing来选出最优方案。数据产品工程师,需要在验证的过程中屏蔽各种噪音来排除对真相的干扰。同时,在数据不充分或者无法实现AB Testing的情况下,找到噪音最小的方式来逼近真相。 近年来推出了不少专业做AB Testing的工具,包括比较红火的Optimizely。不过它是一个付费服务,具体收费标准见下图。

探索

产品经理每天都在琢磨用户需求、刚需、痛点、实现…… 通过研究内外部的数据(比如:用户的使用行为数据及搜索词等,百度指数及贴吧发言等等),数据产品经理探索规律和探索用户的需求,通过数据的方式进行初步验证;或者满足一定的功能,通过数据挖掘的方式满足功能需求。之前提到的案例(机器学习数据挖掘类工程师平时主要的工作内容是怎样的? – 何明科的回答)就属于探索一类。

下图是深圳市早晨高峰时段某类人群出行的热点图,通过热点分析,试图找出这类人群的居住和上班的聚集区,为某个O2O服务提供最佳的线下布点机会。

传播

图文并茂并结合数字的文章(被称之为Infographics),凭借其直观易读和理性化的呈现方式,越来越受读者的喜欢,并逐渐成为内容制作者青睐的方式。大致类型如下面的文章(自我推销一下自己的文章,制作工具主要使用文图): 数据产品经理基于内部丰富的数据并结合外部的数据,制作有见地有传播性的图文文章,并便于在朋友圈及知乎等地传播,为自己产品赢得口碑和品牌增值。 下图是使用文图这个工具的交互界面。

数据产品经理之自我修炼

最后,“数据产品经理”涵盖两个关键词:“数据”和“产品经理”。后者已经被说烂了,不再赘述。而前者的修炼,主要专注在数据方面,包括下图的各个环节(摘抄自中国目前数据分析数据挖掘市场情形是怎样的,机会多吗?前景如何? – 何明科的回答)。

不过,对于产品经理而言,沉淀及存储比较偏工程,可以集中在分析、理解和可视化方面。可视化本来也是需要一定的编程技巧,但是随着工具的发达(包括Tableau以及上文提到的文图),让门槛大大降低,无需太多编程技巧也可以被数据产品经理轻松掌握。“光说不练假把式,光练不说傻把式,又说又练真把式”,会做漂亮的数据报表才能凸显公司的技术实力和品牌价值,对于数据产品经理来说,也是需要修炼的一课。下图是使用文图这个工具制作漂亮的图文报表的示例。

文 | 何明科

来源 | 知乎

问答原文:https://www.zhihu.com/question/23165279/answer/81334982

end

原文发布于微信公众号 - CDA数据分析师(cdacdacda)

原文发表时间:2016-02-19

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