工作总结:数据产品经理的点、线、面、体

导读:数据产品经理入门方向如何选择,职业路径如何规划?本文作者主要结合自身8年数据产品工作经历,为想入行做数据产品的毕业生或想转型做数据产品的XPM、开发人员X参考建议。

一、单点切入

上一篇文章介绍了数据产品经理的分类,要想开始入门从事数据产品经理工作,需要结合自身优势来选择某一个点来切入。

比如,开发套件的目标用户多数为数据开发人员,非技术出身的同学,如果一开始就选择开发套件相关的领域,将会非常吃力,根本就不知道不同数据源同步配置参数、ETL开发过程、任务调度策略是什么,学xí和适应过程非常困难。

建议是无技术背景的同学可以尝试从数据分析&应用型的产品入手,如数据可视化、精准营销平台等更贴近X的模块。

毕业时拿到了汽车之家、搜狐、美团的校招offer,薪资相差不多,分别是做商业化产品、社区产品和数据产品,因为在校期间运营过一个3万+粉丝的X号,每天对粉丝增长、阅读量、转发量等指标非常关注,最终选择了去美团做数据产品,主要是C端数据统计。

近两年的时间主要是做App数据分析产品,包括每个版本迭代功能的效果统计、主liú程转化漏斗、liú量入口及转化分析、渠道分析等。对接的主要X方是C端产品经理、产品运营以及其他关注liú量数据的分析及管理层。

在这个阶段,从职场小白、产品菜鸟逐步到可以X负责liú量数据产品X,积累了最初的产品经理工作liú程及基础能力、数据可视化产品实战经验、指标X及埋点解决方案。

总结下来,数据可视化产品模块,需要了解X场景和核心KPI,围绕KPI确定好指标、统计口径、分析维度,输出报表需qiú文档、产品可视化需qiú文档,推动开发变现和数据产品的曰常运营。

需qiú缺口上,看数据是基本诉qiú,岗位需qiú量大,能力和技术要qiú上,相比其他模块的门槛也更低。

二、多点成线

因为家庭原因从X辗转到了X,从原来负责单一C端liú量统计,到负责整个数据分析应用平台,是一次多点成线的转变。用户覆盖更多了,从管理层、产品、运营、X、客服等多工种。

数据产品功能及应用场景如下:

  • KPI实时分析:X核心指标的实时可视化展示,考虑实时数据存储和计算的资源成本,主要对核 心KPI进行实时监控,或作为X形象公共的产品;
  • 经营概况:为管理层XX运营健康度评价的数据可视化产品,指标维度粒度较cū但指标覆盖要全面,如覆盖交易、营收、供给、X、营销等各个方面,具备从宏观到微观的数据评价(X表现好与坏)以及联动和下钻分析能,便于发现问题,定位问题,找到目标责任人解决问题;
  • 商品X分析:主要X于XX人员,XX目标达成、产品销量分析、地区分析等不同维度的曰周月报及分析能力,辅助X人员数据化管控工作过程;
  • liú量分析:X于产品及运营,XApp、PC、H5、小程序等不同终端的产品liú量监控及用户行为分析能力,帮助产品发现liú程问题,优化功能迭代或用户增长;
  • 营销管理:用户画像(X基于用户画像的人X泉限能力,驱动精细化运营精准营销)、活动效果分析(活动liú量、转化率、ROI、留存率);
  • X分析:产品shòu后X统计,如投诉订单数、投诉率、投诉解决率、评价数据挖掘等;
  • 竞争情报:基于爬虫爬取数据,进行相关功能产品化、可视化,如竞品X量及增长趋势概况(市场占有率分析)、竞品资源分析(资源覆盖度、供给与动销、产品比价),辅助管理层及X制定市场竞争战略。

三、连线成面

无论是点还是线更多的是聚焦于当前领域以及该领域更加全jú的视角,随着工作年限的增加,对大数据的理解的深入,需要对当前领域的上下游有更多的认知。

如:数据可视化应用,数据的生产过程是什么,数据如何从X系统产生后,清洗加工输出到前端的可视化界面展示。数据可视化常用数据查询解决方案有哪些?Hadoop生态动物园大家族到底有哪些物种,数据除了做可视化决策分析,还能发挥什么价值?

这一阶段,主要是从应用端开始下沉到底层的数据加工liú程的平台化工具,近2年比较火的数据中台,核心思想是效率的提升和成本的降低,如何X中台的产品X,来降低数据开发过程的成本,提升X快速获取和使用数据的效率?数据价值也会从决策支撑,到X赋能,数据智能。

四、小结

数据产品经理工作过程的点线面,每个阶段都有不同的侧重点,点的阶段强调的是在垂直领域的深入,线的阶段是从点到线的延展,要具备更全面的视角和思维能力,面则强调的是系统上下游的联动与边界,更加注重系统化思考和不同形态产品实践的综合能力。

不断挑战自己,跳出舒适区,才能快速积累更加全面的大数据产品经验。

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