数据产品经理:实战进阶
第1章 全面认识数据产品经理
数据产品是一种降低用户使用数据的门槛,并发挥或提高数据价值的产品类型,与之对应的有用户产品和商家产品等。负责设计、维护和优化数据产品的人,我们称其为“数据产品经理”。
一个完整的数据产品通常由采集清洗、计算管理、分析展示和挖掘应用四个部分组成。
根据产品的使用对象,我们可以将数据产品分为三大类:用户数据产品、商用数据产品和企业数据产品。
我们一般采用准确性、及时性、全面性、易用性四个维度来评估数据产品,排列的顺序也是其重要性的体现。
用户数据产品
用户数据产品细分为指数型、统计型和生活型。
商用数据产品
这类产品的特点是集合了数据清洗(不包括采集)到数据展示、数据挖掘等近乎全链条流程,数据工作者可通过该类平台一站式解决所有问题。
企业数据产品
企业数据产品,由企业自建自用,主要目的是降低员工使用数据的门槛,辅助人员作出决策和提高业务效率。
首先,企业数据产品承接了来源众多的业务需求,在抽象和管理上难度较大,很容易产生冗余浪费,历史依赖混杂不清,整个BI平台变成数据的垃圾场、泥沼地。其次,数据开发工作长期来看是个细活、脏活、累活,要想长期保证数据安全、质量和规范,需要设计各种机制进行监测,并不断优化。最后,在发挥企业数据资产价值的路上,我们还需要不断丰富场景,设计与开发符合业务场景的数据产品。
数据专业能力
数据专业能力的核心部分是数据产品设计能力、数据分析能力,如果还有余力,可以再多了解大数据技术架构及数据挖掘算法等方面的基础知识。
数据仓库是为了提高数据分析效率的产物,其权威定义是“一个面向主题的(SubjectOriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合”。它用于支持企业或组织的决策分析处理。通过设定业务主题域,将数据库表分为明细层、聚合层、应用层和维度表等来实现对其分层管理。
数据产品包括采集清洗、存储管理、展示分析、挖掘应用四个环节
第2章 数据分析方法论
数据分析的基础流程
1.发现问题
2.定位问题
3.分析问题
4.提出有价值的数据结论
有价值的数据结论
正常来说,有用的结论就有两种:增加收益和减少损失(下文用“增减思路”替代)。如果一个数据不能帮助你得到上述结论中的任何一个,说明这个数据价值不够大,不应放在你输出的结论中。
假设业务目标为增加收入。如何得到数据结论呢?
数据分析基础方法
全链路分析

全链路分析的步骤如下:1)梳理链路关键节点,确定每个节点指标;2)进行节点洞察,分析每个节点的数据,查看问题点和增长点。
组成因子分解
影响因子拆解
枚举法:
第3章 产品路线图
制定产品战略目标-收集并整理需求-确定优先级-规划路线图
制定产品战略目标
产品愿景-产品目标(为了达到产品愿景,所需要达到的一个或多个目标):用户满意度;产品指标;业务指标;技术改进;推广新服务-产品路线图-产品迭代计划与任务

收集并整理需求
用户/客户反馈
竞品分析
销售人员和客户服务人员
行业分析

头脑风暴
数据反馈:行为数据,用户信息数据,交易及日志数据
确定优先级
价值与复杂度模型:商业价值,复杂度/投入成本
加权评分:

KANO模型

SWOT分析
四象限分析法

规划路线图
产品路线图包括版本目标、核心需求、时间周期、里程碑


第4章 数据埋点体系

数据产生价值的前提是数据源可信任,而埋点的意义就是解决数据源可靠性的问题
类型:
WEB埋点 WEB埋点主要是通过在页面中注入一段JS代码,然后对收集的数据进行上报的技术 主要关注的是各种指标和漏斗分析法 漏斗分析法主要是指有递进关系的页面之间用户的流失率
APP埋点 通过在代码中加入特俗的代码或者引入一个SDK,对APP中的信息进行收集的一种技术
接口埋点 通过日志系统存储
目标收集
用户信息 目标及事件
任何有交互的元素都是需要考虑是否进行埋点
字典管理
埋点管理平台
埋点可视化管理模块
埋点状态监控模块
埋点测试模块
埋点技术
javascript 埋点
app埋点:有埋点技术 无埋点技术
第5章 数据中台
中台是一种企业战略 数据中台战略是在企业的全域范围内,已业务为目标的数据价值最大化,而中台战略就是企业的资源价值最大化。

中台是技术与业务的综合体
中台不是因为技术而起,也不是去解决技术问题。中台因业务而起,也因业务而定。
数据中台的产品形态

统一指标平台
统一标签平台
可视化报表平台
智慧营销平台
数据中台的产品思维

如何搭建数据中台?
定战略-改组织-深业务-做统一享服务

第6章 数据指标体系


数据指标的类型

数据指标体系建设的方法与步骤
方法:
北极星指标
会指引我们根据业务构建指标体系的方向,告诉我们什么是最重要且最能反映业务的指标。

海盗—AARRR模型


前年等一回—GSM模型

第7章 A/B测试系统搭建

A/B测试场景
界面实验
功能试验
人群试验
算法试验
A/B测试流程

A/B测试系统设计
试验管理
分流模块
业务接入
数据采集
结果分析
第8章 数据管理

主数据管理
元数据管理
第9章 数据服务

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