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线下课程|从十七年产品管理经验中我们能学到哪些产品总监必备的
发布时间:2019-03-16 点击: 次   编辑:admin

  看完淘宝的某个扫地机器人后,再浏览今日头条,发现中间穿插了扫地机器人的商品推荐。

  这些现象背后是庞大的数据平台系统。数据分析驱动整个产品的前端销售和功能迭代、未来发展方向。

  用户画像筛选、用户需求记忆、www.ag88.com,精细化运营推送、数据循环积累和决策等全部依赖于数据分析的结果,并服务于产品线的战略方向和定位。同时数据埋点和数据调整方向又被产品战略所影响。

  优秀的数据分析和数据驱动能力是中高级产品经理在团队和业务管理中专业性的重要体现。

  当前产品经理岗位细分越来越多,数据型产品经理的相关文章和书籍也不断火热起来,那么从产品经理的角度,需要掌握哪些数据技能?

  对此,从事互联网工作超过17年,拥有极为丰富产品、运营、数据分析和团队管理经验,原迅雷产品总监、原YY语音、腾讯高级产品经理@BLUES老师给了大家一个分享参考。

  除此之外, BLUES老师也分享了自己对产品总监需要具备的数据分析能力的一些思考。

  这些思考也在一定程度上回答了这个问题:站在产品管理者的角度,如何搭建产品数据体系,才能更好的驱动产品战略的发展?

  基础的数据平台建设工作,包含数据平台建设,数据规范,数据仓库、产品数据规范,产品ID,用户ID,统一SDK等。

  很多公司的数据无法有效利用,就是缺乏统一规范,产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报,没有标准化的SDK和上报协议,并且数据散落在各个部门产品的服务器,无法构建结构化的数据仓库。

  做数据平台的架构,很多人会理解为高大上的技术活,其实整个数据平台价值的体现,需要公司各个部门的配合,例如关键数据指标体系的建立,需要从各个部门业务指标进行提炼,并得到业务部门认可。

  常见的关键指标有:DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率(7日、14日、30日累计留存率),新增用户,有效新增用户,活跃转化率,付费转化率,收入指标,ARPU人均收入,渠道效果数据等。

  有了数据平台,则需要进行数据指标体系规范,统一定义,统一维度区分,就可以很方便的进行标准化可配置数据报表设计,直观的可视化输出设计,包括行为、收入、性能、质量等多种数据类别。

  数据报表的产出以及可视化程度均来自于对业务的深度理解和战略定位,明确产品生命周期中各阶段用户的关键路径和战略方向,才可以找准核心数据指标,从而实现可视化报表的产出。

  在建立数据平台和可视化基础上,对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析,输出日报、周报、月报、各种专题分析报告。常见的数据分析工作如下:

  业务长期健康度分析,例如从用户流动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康度;

  用户画像也是常见的数据分析方式,包括用户如性别、年龄、行为、收入、兴趣爱好消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等,反映用户各种特征,以达到全面的了解用户,针对性的为用户提供个性化服务的目的,通常每半年做一次用户画像的专题分析。

  基于数据基础上搭建的精细化运营平台,主要的平台逻辑多数是进行用户细分,商品和服务细分,需求筛选和记忆,通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐。另外还有针对不同产品生命周期,用户生命周期构建的产品数据运营体系。

  用户的云标签系统是构建精细化运营平台的基础,通过多种手段进行用户标签分析,做到内容与商品的精准推荐与分发。

  广义的数据产品非常多,例如搜索类,天气预报类等等。这里主要讲狭义的数据产品,以BAT三家公司的数据产品为例进行分享。

  中小创业公司尤其需要学会利用多方数据产品来为产品和运营行为服务,更高效的实现数据监测和多维度分析。

  战略分析与决策层,更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似,最大的差异是数据来自于大数据。

  有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。

  傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的,“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做,这样导致发现问题的效率较低。

  建议是,能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”,在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。

  在变化极快的互联网领域,在业务的战略方向选择上,数据很难预测业务的大发展方向,如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来,估计产品经理们会笑了。

  从本质上来说,数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用,但在产品策划、广告创意等创意性的事情上,起到的作用较小。不过一旦产品创意出来,就可以通过灰度测试,数据验证效果了。

  大数据,很大的一个问题,是产生数据的人、收集数据的人、计算数据的人、应用数据的人,通常是多个角色,甚至多个部门,产生数据断层,因此,很多公司的数据流程都不顺畅,很多数据都没有得到有效的应用。

  首先是数据理念提升,公司管理者首先提升数据意识,引入数据人才,建立数据流程,统一数据管理体系,让数据的产生到应用,给个团队目标一致,提升合作效率。

  很多人有用数据的需求,但没有养数据的理念和过程,连保存数据的成本都舍不得付出,这样是难以获得高可用数据的。阿里的“存、管、用”是阿里巴巴运营数据的三板斧。

  思考,学会关窗口,正如产品界面,需要有焦点意识,聚焦核心问题解决,抓核心指标。

  手机客户端的数据物理盲点须尽可能避免。如果是在网页端漏报数据,比较容易补救,如果是在手机客户端漏报数据,补救的成本和难度就非常大,一个客户端升级问题就是数据上报的很大障碍。

  避免办法,一是尽可能的想清楚业务衡量指标,二是严格按照数据需求进行数据上报测试。

  透过现象看本质的方法,最简单的就是,不断的用逻辑方法将问题进行分解,直到不能分解为止,然后从根本去解决这个问题。联想到以前上过的一门思维课程《问题解决的优势思维》。书中的案例是电商成交额的变化原因分析,需要从UV、浏览转化率、购买转化率、笔单价、人均笔数进行综合诊断,找到根本原因。

  最后关于3年以上产品经理的系统学习和成长,BLUES老师也给予了一些建议:

  3年以上的产品经理要从技术、审美、交互、运营、数据、项目管理等多个方面提升个人能力,从专业人士走向通才成长。珍惜自己每一次的项目机会,与同行交流,与业内老兵学习,海量健康大数据带来投资机遇 哪好好思考自己的能力体系,找到短板,针对性提高,会获得更快的成长。

  为了让中高级产品经理更顺利地走过职场中的瓶颈和困惑期,BLUES老师和另外3位一线互联网实战派导师,与起点学院平台,历时一年半共同打磨了一套系统提升3年及以上中高级产品经理职场能力的体系课程“产品总监修炼之道”

  我们希望借助2天线年线上视频课程以及后期持久的社群平台学习氛围,在产品经理的职场发展道路上给予他们更多的帮助,让他们更快的成长。

  知道问题是什么,为什么,怎么做。参课后学员可以更清晰的知道当前自己处于什么样的状态,存在哪些问题,是什么原因造成的,如何去解决,有哪些尝试的方向。

  更清晰的知道,产品总监需要哪些能力,距离优秀产品总监的差距在哪里,怎么去针对性提升。

  一线导师资源,系统课程内容,丰富的增值服务,系统搭建3年以上产品经理的职场晋升能力模型。

  课程从四大版块阐述了产品总监必备的核心能力体系,在详解了系统思维框架之外精讲了多个行业产品战略的跨界打法和落地实操技能。

  四位老师在每个板块领域都有知名代表作和丰富的实操经验与理论积累,我们邀请了他们为大家分享他们是如何成功晋升为总监的,并分享这一路上他们走过的坑和凝练的知识体系。

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