数据产品经理是做什么的？

作为一名 B 端产品经理，一直致力于研究企业内部效率工具的实施与搭建，热衷于使用以数据指标为引擎的各类增长方法。应该说，平时我的工作方法与数据产品经理非常接近，今天看到这道题，忍不住顺手答一下，很多想法不太成熟，还请数据大佬们轻拍。

一. 什么是数据产品经理

数据产品经理，可以说是产品经理与数据分析师融合的一个职位，要是在小公司，懂 SQL 的产品经理一个人把这仨职位全包圆了。但在大公司里，面对庞大的数据量和错综复杂的业务线，分出了这么一个新职位，数据产品经理。

业务产品经理：业务产品嘛，大家都很熟悉了，他们更多从用户需求出发，专注在某个范围内进行需求设计，比如金融产品、社区产品、视频平台产品等，最终交付的是需求设计文档。

数据产品经理：具有数据分析能力的产品，从相对全局的角度，通过分析来自不同数据源的数据，结合业务场景和需求，在更宏观的层面对数据进行分析，建立指标分析体系，交付的是指标字典，将定义好的指标字典，接入可视化指标提取工具，再根据指标字典进行管理和优化。

数据分析师：偏向分析，熟练掌握 SQL，Excel，Python，R语言，数据统计，数据挖掘等。交付的是基于公司现有数据对未来的预判，并根据预判，设计改进方案。数据分析师不需要像数据产品经理那样站在市场、销售、运营、技术等综观项目等全局视角做增效减损的实施改进方案。

二. 数据产品经理的日常

我们来举个数据产品经理日常工作的例子，这是一个真实案例的极极极简版，为了方便理解，我只抽出数据产品经理的关键动作，实际数据产品日常工作比这要复杂的多。

这是一个产品广告投放推广全流程案例，案例中的推广产品，卡拉云是一款面向程序员、产品经理的企业内部工具搭建平台，只要会写 SQL 就能使用卡拉云快速完成内部工具搭建与部署。我们一起看看数据产品经理在整个投放、获客、转化的推广全路中，做了哪些分析和优化。

数据产品经理：用户决策购买过程优化

1.用户在广告分发渠道看到卡拉云广告，点击跳转至落地页，使用手机号注册卡拉云。

2.运营部根据用户注册手机号，致电给用户进行第一轮筛选。将使用场景符合卡拉云、用户特征符合付费用户画像的用户记录下来，转至销售部门。

3.销售邀约线下 Demo，寻找用户当下需要解决的问题，并给出使用卡拉云解决当前问题的具体解决方案。

4.解决用户实际问题，转化为付费企业版。

我们来看一下，针对这个活动，数据产品经理通过全链路分析法如何处理这次营销活动的数据，在发现问题后通过产品优化帮助公司增效减损。

用户决策购买过程数据分析概览图

• 落地页新注册用户，即广告转化的有效用户
• 运营致电筛选潜在付费用户
• 销售线下邀约见面，当面 Demo
• 解决实际问题，升级为企业版付费用户

数据产品经理基本分析思路：

发现问题 → 验证问题 → 优化问题 → 交付增效减损方案

发现问题：针对推广获客链路进行优化

数据产品并不一定非得等数据糟糕到无法直视或者突然出现异常时，才开始采取行动。针对一次营销推广活动的链路进行数据观察及优化，帮助公司增效减本是我们每个人的价值。

验证问题：

数据产品最常用的全链路分析法，将每个转化动作进行拆解，分析每个关键节点的数据，是否可以有更好的优化方案。数据产品从「运营致电初筛」、「销售邀约」、「付费转化」等一系列购买链路，分析每个关键节点的数据（数据指标），分析执行者动作对转化的影响（业务场景），找到问题所在进行验证。

优化问题：

1.运营团队致电初筛

在这个环节中，我们可以非常细颗粒度的分析致电问题，但我们应该抓大放小，先解决最容易解决，见效最快的问题。

在这组数据中，「接通无效」居然占到37.5%，这么大比例的无效电话，这么精准的注册用户被浪费了。为什么会有这么大比例的接通无效电话呢？除了观察数据，也要自己打几个电话试试，有理论也有实践才能更好的定位问题。

在注册卡拉云账号的流程中，填写手机号只是作为常规的登录名填写，用户没有预期自己留下的私人手机号，会被用作营销电话，突然接到营销电话，打破了心中的预期。37.5%的无效接通有较大一部分属于用户预期偏差造成。

当发现这个问题时，我们在注册流程中，添加了引导语和问题选项，在给用户拨打电话前，让用户有预期会有数据专家打电话过来帮助一起解决面临的问题的。

添加引导语后，「接通无效」从37.5% 降低至 7.45% ，大比例的降低，帮助公司挽回了广告损失（减损）。

2.销售见面邀约

对于 To B 的企业软件，如果可以线下当面 Demo 并针对企业方当前遇到的问题给出解决方案的话，是最容易做到付费转化的，也就是说，见面是付费转化的关键。

我们可以看到见面邀约成功率各销售之间差异非常大，在没有见面之前，电话邀约大概率只跟话术有关，这样大的差异，只要修正了销售话术，成功率低的销售应该很容易追平至平均水平。

观察分析发现，高成功率销售着重询问目前企业碰到的问题，并快速形成一套解决方案在电话中告知用户，卡拉云如何快速解决企业面临的内部工具搭建问题，然后再进行见面邀约。

在进一步总结销售话术并普及给所有销售后，邀约成功率大幅提升。在这个环节帮助公司增加效率 / 效益。

3.销售线下成交转化

有意尝试用户（注册用户）、运营团队电话初筛，销售了解公司问题并构建解决方案后的见面邀约等三层筛选后，面对升级总价也不太高企业付费版的转化，47.83% 无购买意向 到底是偏多还是偏少呢？如果要改进，应该从什么地方下手呢？ 欢迎评论区讨论。

通过以上极简版数据驱动的案例，我们可以大体窥探数据产品经理的日常工作。也能很明确的发现业务产品经理、数据产品经理、数据分析师三者之间明显的差异。

三. 数据产品经理的价值

「发现问题 → 验证问题 → 优化问题」以帮助企业减损增效为核心价值。

发现问题

数据产品需要在浩如烟海的企业内、外部数据中，结合业务场景给出核心数据指标。对于公司整体给出北极星指标，北极星指标指引整个公司前进。比如，传闻程总初创滴滴时，看的北极星指标是「用户叫车等待时长」，这个关键指标完美覆盖了所有业务线的核心指标。（这个比较好理解，不多解释。如果没有理解，欢迎评论区留言讨论）各业务线给出核心业务指标，形成指标字典，全自动或半自动监控指标变化，当指标异常时，寻找异常问题的可能性，帮助公司增效减损。

验证问题

有了北极星指标及各业务的核心指标，数据产品经理根据这些指标，发现可能的问题后，开始设计实验验证问题，一般会首先从较宏观的全产品链路进行分析，发现各环节可能的问题（前文案例是从有效用户获取到销售成交，整个过程各步骤可能的问题进行分析）

再从不同部门，对项目的影响进行问题组成因子分析（前文案例从广告投放落地、运营电话初筛、销售邀约转化成交等步骤进行逐步拆解分析），得到可能的问题方向后，开始进行问题优化。

优化问题

增效减损是优化问题的关键。

减损：在前文案例中，注册页面增加关键信息提示，让用户有会有数据专家致电的心理预期。帮助运营团队大幅增加有效通话，减少广告购买用户没有充分转化的损失。

增效：销售邀约见面销售，改变话术，从问题入手，成交转化率大幅提升，这是增效。

优化问题围绕着增加公司效益/效率，减少公司损失展开。

四. 一线互联网公司数据产品经理面试问题

我们来看看互联网公司在面试数据产品经理时，主要围绕哪些问题进行展开呢？

腾讯科技 - 波洞星球数据产品经理

1. 请简单做个自我介绍
2. 你是如何认识数据产品经理这个职位的？
3. 你是如何建立分析体系的？
4. 结合自己的工作案例，讲讲你是如何设计指标字典？
5. 埋点的数据是如何上报处理分析的，阐述下大概的流程。
6. 数据报告都应该注意哪些方面，你是如何根据案例设计数据报告的？

今日头条 - 数据平台数据产品经理

1. 简单介绍下自己的经历
2. 某某项目你遇到哪些问题？是怎么解决的？如果再次让你做怎样做的更好？
3. 建设大数据分析平台一般都经历哪些阶段？你是如何设计产品的？
4. 当你做一个产品在会议上，你提出一个需求，团队里面有人提出了反对意见。这个时侯你要怎样与反对的人进行沟通或者说服他？
5. 你是如何看待今日头条的？以及数据平台的数据产品经理这个岗位。
6. 你未来有什么计划？

阿里巴巴 - 饿了么数据产品经理

1. 为什么做数据产品经理？
2. 重点讲一下你认为不错的项目
3. 你是怎么进行数据治理的？
4. 你是如何建立分析体系的？
5. 结合自己的工作案例，讲讲你是如何设计指标字典？
6. 数据产品经理需要具备哪些能力？
7. 你工作中遇到的挑战有哪些？是怎么解决的？
8. 未来职业规划是怎样的？

美团点评 - 外卖数据产品经理

1. 请简单介绍下自己
2. 为什么要考虑换一份工作，美团有哪些地方吸引你？
3. 请重点介绍三个你做过的数据产品/项目，并描述清楚项目的场景、要完成的任务、采取的行动和可量化的结果。
4. 针对项目遇到的问题，你是如何协调解决，推动项目顺利交付的？
5. 埋点的数据是如何上报处理分析的，阐述下大概的流程。
6. 平时还有其他爱好吗？
7. 有什么想问我们这边的情况嘛？

网易 - 网易新闻数据产品经理

1. 你是如何认识数据产品经理这个职位的？
2. 未来数据产品这个行业的机会在哪里？
3. 阐述一个SQL 语句应该具备的基本关键字。（考察对SQL 的理解能力）
4. 你是如何分析业务中遇到的问题的？
5. 如何设计一款针对新闻行业的数据产品？讲一下设计思路？
6. 你对网易新闻是怎么看的？你认为数据在其中可以起到什么作用？

携程 - 度假数据产品经理

1. 请做下自我介绍
2. 过去工作中，遇到最大的困是什么，如何解决的？有什么收获
3. 如何解决指标口径不一致的问题？
4. 假如让你设计一款服务于旅游供应商的数据产品，你准备如何做？
5. 了解哪些数据产品，简单说下优缺点
6. 评价OTA业务好坏的指标体系是什么？
7. 未来职业发展规划是什么？

同程旅行 - 数据中台产品经理

1. 介绍一下个人情况
2. 过去项目中，你觉得最成功的哪个，为什么成功？
3. 数据产品经理、数据分析、产品经理岗位的区别与联系？
4. 对数据中台的理解
5. 如果让你做数据中台相关的数据产品，你会规划哪些平台？
6. 产品意见和开发冲突时，你是如何解决的？
7. 过去工作中，你觉得项目管理过程中做的最好地方是哪里，有什么方法
8. 如果让你设计一款精准营销平台，你会如何规划？
9. 大数据从生产到应用的流程是什么样的？
10. 判断和确定需求优先级的方法有哪些？

不论是业务产品、数据产品、数据分析，他们各自有自己的方法论和面向的方向，但无论怎样，核心仍然是帮助企业解决实际问题，增加效率/效益，降低损失。

五. 扩展阅读

• 如何设计出色的网站后台原型？
• 产品经理需要懂技术吗？懂到什么程度？
• 作为产品经理大家的sql水平是怎么样的？
• 如何从0到1设计B端产品？

参考：感谢各位前辈，给我们这些新人的细心指导

• 数据产品经理 - 实战进阶 - 杨楠楠等
• 数据产品经理必修课 - 李鑫
• 数据产品经理的前世今生 - 老读悟
• 暑期&校招季，大厂数据产品经理面试真题 - 数据干饭人

如果我的回答对你有帮助，还想深入了解更多信息，请访问我们的网站「卡拉云」

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