网易郑栋：大数据时代的产品经理生存技能是什么？

DTALK 2018 上海峰会讲者介绍：

郑栋，网易，数据科学总监,户增长产品、智能BI产品负责人

这些问题来自郑栋老师接受DTALK峰会组委会的线下访谈，本次DTalk峰会于今年12月8日在上海举行，精选了在第一线工作的数据专家分享前沿知识和创新数据解决方案。在为期一天的会议期间，听众有机会与500+数据工程师，BI，数据科学家和产品经理交流，分享数据经验以及职业发展，

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问题1. 现在的人工智能特别火，您认为现在的产品经理应该怎么去拥抱这个变化？

转型成一个AI 产品经理？拥抱变化，也许更多是有AI 思维吧，不过什么是AI 思维又成了个问题。

我觉得不管什么东西火，产品经理要站在用户的角度去思考是没变的。在产品规划设计中，能意识到数据的重要性，去思考数据智能（数据+算法）能怎么提升用户体验；不再局限在已有交互形态上，去思考语音、视频，甚至软硬件结合的交互方式，是否能帮助到用户使用产品等，都能算拥抱变化吧。

问题2. 对于用户端产品经理，应该如何利用数据来指导产品设计？

我觉得对于产品经理来说，最重要是要有数据分析的闭环思维：从发现问题出发，思考关联因素、进行数据比对、分析和找出原因、针对性进行产品设计或改进、上线评估、根据是否达成预期来决定下一个问题是什么。然后才是去学习和实践各种分析方法论，分析模型等。在产品迭代过程，整个分析和评估过程往往跨时较长，经常会出现，通过分析数据找到解决思路，调整了产品，就没有然后了。甚至，有时候会出现根据产品的已有规划或设计，“造”一个问题出来，用数据来佐证问题的有效性，就本末倒置了。

问题3. 产品经理想要设计abtesting实验，应该注意哪些内容？

控制试验的粒度、避免试验的相互干扰、如果使用定向，要注意同一试验不同方案的用户群选择是否影响效果评估、制定每个试验的核心效果评估指标（不能面面俱到设计一堆指标）。

问题4. 产品经理想要做一套推荐系统，应该怎么科学地定义用户标签和内容标签？

用户标签就是从用户的角度出发，通过不同维度来构建用户画像。用户画像一般有几大类，用户身份特征（人口属性等）、兴趣特征和行为特征，可能还会抽象出来商业属性，用来对用户在电商支付等业务的购买频度、消费能力、品牌偏好、优惠券敏感度等特征进行整合。在定义过程，要注意实效，有些标签长期甚至是既定事实永远不变，有些标签是有效期的，需要定期更新。 而内容标签更多是对海量内容，比如资讯进行分类信息处理，如何更好的通过自然语言处理进行文本/语义分类，如何识别实体词，进而建立符合业务需要的关键词体系。

问题5：怎么设计数据产品能更节省开发资源与时间？

数据产品要能抓住用户痛点，从用户的诸多业务诉求中找寻共性，确定核心需求就可用小步快跑进行产品的迭代。尤其对于一些业务强依赖的数据产品，如果不进行需求控制，一味求大而全，或者完全按照用户的要求来，可能花了很多时间用了很多资源做出了很少人用的功能。另外，数据产品也要能做到数据驱动，如果有翔实的用户行为分析数据，知道用户是如何使用产品，对产品方向和产品功能的把控，会更高效和敏捷。

问题6：算法，前端，后端，平台，数据，产品经理，商务，业务架构这些分工，他们是什么沟通协作的？

以我们团队来说，算法团队会负责智能图表推荐、智能问答查询方面的工作，前端主要负责产品前端和数据可视化，后端、平台等服务端团队，负责产品后台、数据源对接、多维查询方面的工作，数据团队负责实时计算、数据处理和建模工作，产品经理作为产品需求 owner 来进行产品功能规划、调研、设计和需求迭代。沟通协作大部分还是通过会议和 f2f 沟通来解决，当然，我们也有项目管理同事负责项目推进及各团队工作协调。

问题7：BI、数据分析和大数据之间的关系你怎么看，将来的BI会怎么样？

从字面来看，BI 可以理解为通过数据分析得出的结论（智能），而数据分析的对象是或大或小的数据集。对于我们自己的 BI 产品，我们定了这样两个产品阶段：现在是可视化、自助式分析，未来是智能化、探索式分析。

我曾经专门写过文章，谈了谈网易的大数据实践：数据采集与分析的那些事—从数据埋点到AB测试。

关于作者

本文内容来自郑栋老师，他是网易数据科学总监，用户增长产品、智能BI产品负责人，多年从事大数据技术相关工作，目前在网易管理用户行为分析、A/B试验平台、智能BI等数据产品，在大数据技术、互联网业务数据体系建设、团队管理方面有丰富的经验。

他是2018 DTALK 峰会的演讲嘉宾，并会在本次峰会分享“数据产品“+智能”实践“的主题演讲，分享的主要内容见下图（可以扫码获取大会详细日程）。

DTALK2018 峰会售票

本次峰会普通门票为人民币599元/人，2018年10月15日24:00前报名参加的，可享受早鸟价499元/人。

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