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产品7年|我建议产品经理应该学习的数据体系知识
2021-12-02 09:44:37



现在做产品经理,不像前几年产品经理爆火,如今2020年的产品经理在招聘要求上,功能产品经理已经很难进入到产品经理的岗位了,更别提大厂的产品经理。

结合自己过往的经历以及现在在团队项目负责人里,数据对我们做产品到底怎么起到作用的,分享下我们建立产品经理数据体系可以从下面的维度。


1.最基础的数据层面是可用数据


使用数据并不是专业词汇,但背后却是产品经理数据驱动第一层意识,指的是能不能拿到真实有效的用户数据,比如app的注册数就不是一个真实数据,如果一个人告诉你有100万的app注册数,其实本身没有难度,但如果告诉你有激活数有100万,那就不一样了,是非常厉害的,完全本质的区别。

还有我们做产品运营难免会遇到消息通知、站点、和短信推送等,推送成功数、和推送数也是2个完全不一样的概念,前者这是产品经理们自己YY的数据,后面才是系统成功运行下的触达率。

有了使用数据,才会接下来说我们的用户行为数据、业务分析数据、和相关的漏斗图转化模型。这是一切的基础,这一点在许多不是产品经理但有过互联网工作经验的同学,意识比较强烈,但对于很多小白、和新人来说这一点是容易搞混淆的。

2.基于埋点下的用户行为分析数据和业务数据


不管是app还是小程序还是什么其他形态产品,基于用户行为下的数据采集都是通过这类技术方案实现的,当然市面上有很多宣称不用埋点的技术方案,世纪上本质是就是全埋点,仍然是通过对页面、按钮、和导航栏、弹窗等等用户需要交互的组件进行监控,产品经理要清楚埋点的逻辑就可以了,但具体怎么埋、代码怎么写的,不需要过分纠结。做产品的同学我们用数据驱动做产品,而不是为了数据去做产品。

初级的数据埋点: 在产品部分关键流程部位植相关统计代码,用来追踪统计用户的操作行为,统计关键流程的使用程度。
中级的数据埋点: 在产品整体流程中植入多段代码追踪用户连续的操作行为,建立用户操作模型来分析用户在使用产品中的各种操作行为。
高级的数据埋点: 与研发及数据分析师团队合作,通过数据埋点还原出用户画像及用户行为,建立独立的数据分析后台,通过数据分析、优化支持产品。

数据就是一个冷冰冰的数据,反应了客观事实,但产品要实现的价值往往还要考虑人感性的一面,所以产品经理以数据驱动为基础,但仍然要保持感性去主导未来产品设计可以凸显这样的价值。

业务数据很多人会觉得这里很难,主要是市面上存在的业务千千万万,没有那个同学可以永远的保持专一在某个业务上。所以在产品工作中,我们往往会把和钱、业务员系统运作相关的数据统称为业务数据。

比如订单系统的订单数据、医疗门诊系统的病人预约数、门店系统的访客人数,这都是业务数据。

因为每个业务都不一样,业务数据是个性化的,本身每个每个业务的系统也不一样。业务数据也是标准的,因为业务数据总是要看转化和ROI,投入产出比是业务数据始终观察的下锅。

大部分产品经理做产品驱动,就是以这两部分数据做支撑,逐步的观察每个版本的效果逐步优化,达到数据更好的效果版本。


3.如何构建自己的数据体系知识


数据体系知识可以分为下图,从基础认知到实操。底层是数据采集原理到数据使用状况进行分类,中间层我们把数据分为产品数据、用户行为数据、业务数据,有时候我们会把产品数据和用户行为数据合并为用户数据。


在数据驱动方面,产品经理的面试官会比较常问的问题

“如何达到对应产品数据指标?你们如何通过数据来发现产品中的问题?你们如何评判产品的效果好坏?“

以上问题目的是评判产品经理的数据体系知识和数据意识,当然有过自己履历有过类似的功能设计、或业务经验也是非常重要的

因为很多产品经理只是知道数据指标名称、和计算意义,但怎么具体用来帮助做产品设计实际上是缺少经验的,或者很多人根本不知道用数据来优化产品的设计方案。只是知道数据变多了,变少了。

注意,冷冰冰的数据是没有任何意义的。我们要从数据里找到规律和数据告诉我们下一步的产品迭代方向。

这也是如今产品经理竞争力最强的一方面,用数据驱动。每一个案例都可以花非常多的时间和经历来说数据驱动的方向。

小到一个页面、大到一个从0到1的全新产品。都可以用数据来做基础铺垫,要有数据体系知识,首先要知道数据的分类,和数据的形成技术规则。

所以我建议要做数据知识的,首先学习sql语句下的增删改查操作,至少可以随时有数据查询的条件,这样既可以降低开发沟通的成本,还能减少数据抽集的时间。


-END-

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    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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