从0到1,我在4个维度建立数据产品

     分类 [产品经理]
2024/4/16 11:55:21 浏览量  590 喜欢  66
导读:最近我们做数据功能的案例经验

从0到1,我在4个维度建立数据产品

最近我在做产品的时候,带着团队迭代我们工具的数据分析版块。

因为在迭代以及内测过程中,踩了不少坑,于是分享出来,写给那些打算转型数据产品经理的同学。

了解最真实的数据产品经理工作内容,以及避免走我们相同的问题。

1.数据产品经理项目背景

关注我的朋友应该知道,我们正在做新媒体运营工具蓝泡,而新版本恰好我们要开始为新媒体运营者提供数据分析能力。我们以公众号开始切入提供数据分析服务。

普通用户来看公众号数据,是以文章的阅读、点赞、评论相关数据,但是站在内容撰写者,公众号的数据分析不是以文章的每一篇,而是通过大量的相同类、不同类、长期积累文章所分析出来的。

所以要还原他们对数据需求最原始的场景,我们这款工具才会有人使用,才能说成功。

由此,这篇文章希望阅读的同学可以学习到,数据产品经理如何还原业务的使用场景,而不是把冷冰冰的数据展示出来,这种不叫数据产品,而是数据报表。

下面我分享数据产品4个维度,帮助建立一款从0到1的数据产品

1.摸清楚数据指标的实现与不能实现

数据产品经理需要明确数据指标,从开始需求调研到的数据指标,再到技术调研筛选出若干可以满足的数据指标,最后再用户需求、技术实现找的平衡。

其中在需求调研时候,我们会使用竞品分析,“别人做什么,我也要做”。

但是我们难以洞察别人数据指标背后的实现技术原理,要么你认识内部人,要么就只有不断地去了解背后的相应技术供应商。

比如在微信数据指标里,现在就有非常多的第三方数据供应商,他们可能会以给腾讯有相关合作关系,可以获得公开数据。

从0到1,我在4个维度建立数据产品

 

▲公众号数据指标

 

作为产品经理,我们要清楚需要多少成本才能拿到所需要的“源头数据”,以及源头数据所对应的时效性如何、计算规则、刷新频率等,有了数据但是在技术规范上不满足,仍然没有办法给用户提高一个基础体验。

 

比如有的数据第三方平台,提供的数据是要一个星期才能汇总,这就不满足我们作为日更的新媒体运营人员需要的数据场景。

这也是为什么现在工作5-10年的产品经理薪资待遇仍然是稀缺,尤其是有某个垂直业务经验的,因为他走过的研发细节是适用于行业规则的,让公司在行业法规、政策上都会少走弯路。

清楚常用的单元模块、数据指标,针对公司团队、产品现状,决定优先选择哪些数据指标。

2.没有数据的操作与页面

我们做数据产品经理,最难的就是去考虑数据异常情况,这也是其他类型的产品经理同样最难的。所以我们经常会说判断一个产品经理“优秀与否”就是看他能不能去提异常流程,能够提的越多,就自然说明经验更高

甚至有的面试官会要求求职者回答“异常”来进行面试校验

正常的界面其实站在产品规划里只算一小部分,我们都知道我们想要的是什么,而异常往往是没有想到的结果,所以我们在互联网公司里,就会通过产品团队内部需求评审、产品与开发部门评审进行过滤,但即使这样这种“异常”操作也只有实际才能发现出来。

如下图,是我们蓝泡新媒体插件提供的公众号数据分析服务,公众号没有认证的小伙伴只能通过手动数据导入,完成数据可视化。

从0到1,我在4个维度建立数据产品

 

蓝泡创作数据手动导入

 

以上是我们近期的数据分析版本,我们要区分不同公众号账户类型所涵盖的数据指标,找到不同账户之间的共有的数据指标,才能够给这样一个互联网产品的"所有用户”提供一个稳定的服务。

3.梳理数据产品页面的默认状态

除了异常外,数据产品经理还要提前定义出产品的默认状态,当然不仅是数据产品,所有类型的产品经历都应该给用户提供默认页面状态,让用户在第一次注册进入产品,也不需要担心找不到位置,以及不知道如何操作。

从0到1,我在4个维度建立数据产品

▲图片来自网络,APP的开启引导页

 

如上图是某些APP在新用户或者新设备下载安装后给予的开启默认引导,需要用户滑动几个页面后才能够进入到正常首页。

对于资深用户来说,默认引导是一个灾难,因为他非常清楚产品的功能,甚至已经养成了固定使用一些功能的习惯。

所以引导页面的设计,是产品经理不可或缺的产品设计部分,这里就是围绕用户体验,我们可以使用非常多的相关方法,涉及到用户路径分析、KANO模型分析需求等等,我们就不一一列举了。

4.数据产品的优化内容:指标调优

相比其他类型的产品经理,数据产品经理的产品优化聚焦在用户数据指标的调优上。核心是达到前期用户需求调研下,提供用户数据场景所关注的指标,毕竟实际使用以及产品规划肯定是有巨大差距的。

很多产品经理是没有这个机会的,因为他们在产品上线后不久就离职了,或者项目因为迟迟不盈利就解散。

数据指标调优本身上是需要长时间的运营,得到一定数量的用户反馈才能得到的,而不是几个产品经理就可以自我反馈得出的。

越是在产品上线后期,越需要用户反馈

数据指标的调优不仅是数据指标的计算规则,还要剔除一些不重要的数据,调整之前产品规划中失误的部分。

以上4个部分,就是我做数据产品经理在0到1里面所经历的感受,当然我做过的数据产品还不止这一个,但即使这样,在面对一款新的产品,因为涉及到的领域、产品形态、时间年代不一样,你都需要重新来学习。

毕竟互联网行业,可能3-5年就是一个时代。

今天的分享就在这里。

 

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