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月薪高达60k的数据产品经理是一份什么神仙工作?
2020-05-06 18:37:16


本文 2725字,阅读完预计需要一碗泡面的时间(7分钟)


这段时间,之前认识的好几个产品经理小朋友来找我诉苦:阿姨,我已经xx天没找到工作啦!我可怎么办啊!焦虑的情绪一如言表。


另一方面,我每天打开boss直聘,都有数十份毛遂自荐的产品经理简历扑面而来,经过几个月的筛选,我发现合适的实在是凤毛菱角,索性就把职位关闭了。我在想,产品经理们在痛斥工作不好找,另一方面用人单位(我)总是招不到合适的人,这到底是谁的错?

一方面,经济不景气的大环境下,各企业对于新产品的投入变得更加谨慎,这让前几年成长起来的一批产品经理几乎无用武之地;拿苹果应用商店的应用数量举例,在2016Q3到达顶点220w后,到2019Q4已经下滑到180w款;2020年情况恐怕更糟糕(来源:艾媒数据中心)。




另一方面,C端产品同质化日趋严重,仅能做功能需求的初级产品经理恐怕较难生存,例如,随便打开一个电商APP,短视频APP,从功能界面上你能看到区别吗?哈哈哈哈~



所以,这样想来,再用以前的思路去找产品经理的工作怎么可能找得到?八爪鱼先生的8年好男友人设都崩塌,市场对产品经理的需求发生了本质的改变呀。


用接地气的话解释这个情况:产品的野蛮生产时代结束了,用数据来驱动各个行业前进的数据化进程正在到来。

我在某招聘网站搜索广州“数据产品经理”岗位,5-10年工作经验的薪资最高已经开到了60k。



某职业信息网站公布的信息:广州地区数据产品经理岗位的平均薪资,20k




同一地区的产品经理的平均薪资:14k



这个时候你心里是不是有一句台词,wk,同样是产品经理,怎么差距这么大?所以,我们必须要相信这句话:时代的洪流下,选择大于努力。



聪明的小朋友一定会问:丽莎阿姨,我连产品经理的工作都不好找,怎么就确定能找到数据产品经理的工作呢?我在这里回答,是的!能!而且,数据产品经理对天赋的要求并不比产品经理高。


来,把你的小手手交给阿姨,让我们一起奔向60K~



数据产品经理≠数据+产品经理



很多人有一个认知误区,认为数据产品经理就是和数据打交道的产品经理,其实不尽然。我们来看看某企业的数据产品经理岗位描述:




用一句话来概括,数据产品的主要职责就是:搭建以数据来驱动公司业务决策的环境,需要关注数据的收集及清洗;创立储存与使用数据的工具;需要用数据的方式证明、证伪及发现问题。


如果把数据比作水,你就是一个这个水厂的老板,要告诉大家哪里可以获得水源,用什么仓库来存储这些水,然后用一套指标监控告诉大家水是不是合适饮用,并且还要把水煮开,二次净化或者合成饮料给不同的人使用。





数据产品经理的工作职责



首先我们来看看产品经理的工作职责:产品规划、版本迭代、原型输出、项目管理、上线运营、资源整合、版本复盘等等;而数据产品经理的工作职责和产品经理有一个本质的区别,那就是:


不需要围绕产品来展开工作,仅以数据和业务为出发点


总结为以下几点:


采集数据:



一个公司的数据通常包含以下几类:用户数据,产品数据,供应链数据,销售数据,市场投放数据等等。数据产品经理就需要站在业务的角度来思考,这么多数据里哪些是最重要的数据?





哒哒!丽莎阿姨给你一个万能公式,四步拆解法:


目标--北极星指标---数据指标---需要采集的数据


举个例子:市场经理小A在各渠道投放了一条产品广告。


  • 目标:更好的投放效果

  • 北极星指标:获客成本<用户生命周期价值

  • 数据指标:获客成本=投放总支出/获客量;获客量=页面浏览量×点击率×转化率

  • 需要采集的数据:渠道来源、页面PV/UV、按钮点击数、用户设备信息、地域信息、注册数、激活数等等。


所以一个合格的数据产品经理,应该给出企业中各个场景下的数据采集模型与上报方式。


举例:下方就是我们产品的其中一个版本的数据上报表。





建立储存数据的工具:




如果是初创公司,找一个可以快速使用起来的数据工具非常重要。像growing IO,神策,诸葛io、友盟等等都不错。


啊~~~一分钱广告费都没收啊~~~




如果公司已经发展到一定的规模,一定要搭建一套自己的数据后台系统,因为每个业务都有本身的特殊性,只有自建的数据系统才能帮助你更准备的抓取数据。


自建的数据产品工具的规划操作方式和产品经理是一样的,本文就不再赘述了。


怎么使用数据:


俗话说的好,数据越多烦恼越多,最大的痛苦莫过于:在一堆数据面前无能为力。而你的任务就是让大家通过一套“数据指标”体系就能看明白产品当前是不是健康的。




同样,用三步法来构建:


  • 第一步:找到能直接衡量产品运营“健康度”的指标,例如:收入、消费量、停留时长、产品流量、使用次数等

  • 第二步:找出会影响这些指标达成的过程指标,例如:影响收入的指标,页面展示数量,点击转化率,用户复购率等等

  • 第三步:进一步将相关指标进行细分拆解,这样更有利于定位与发现问题。例如:页面展示数量相关的有页面的打开时间,新增用户情况,渠道来源情况等


举个例子,我们一个英语社交学习的APP,关键数据指标如下:



当然,关键指标体系需要随着产品成长而成长的,在每一个阶段都可以调整。



用数据驱动产品:



例行的工作就是每周数据汇报与数据复盘;只要你有心,多做核心数据的对比,从数据中找到异常情况,并深究原因,就能发现机会或者风险。这个时候创造的价值可大了去了。



产品新人如何准备?



看到这里,对数据产品经理的基本情况是不是已经很清楚了呀?这个岗位真的很简单,你服务的对象就是公司内部团队和业务本身,一切都是有迹可循的!而且能力完全可以从一个行业平行迁移到另一个行业,对产品经理本身的天赋要求真的不!高!呀!



如果你是一个产品萌新,已经确定想转行做数据产品经理,那么丽莎阿姨告诉你一个大宝藏,B站!你只要搜一下,数据分析,就有各种由浅入深的数据分析学习视频,应有尽有。




数据分析会用到的几个日常工具:


  • Excel:适用于基础数据处理,和日常数据汇报。

  • power BI:微软的数据可视化工具,简直太N了,搜一下网上教程,两天就能上手

  • SQL:主要用来查数据,入门不难,精通就比较靠个人学习能力了,但产品经理使用场景并不多,推荐一个学习网站: SQLzoo

  • Python:主要用于重复的图表统计,B站上也有免费学习视频,非常容易上手。



其实,上面介绍的这些都是一些辅助工具,工具的掌握与否对你的能力提升帮助并不大。那我介绍个P啊~~


最后我再问你一句:现在你觉得,数据分析是一个思维还是一个方法?


私信告诉我你的答案呗~~~好好准备,月薪60k不是梦~加油呀!


END



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给可能是东半球最棒的丽莎阿姨点个在看呗~

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