數據產品經理，如何修煉才能成為一名優秀的數據產品經理

來源：整理時間：2023-03-12 19:49:30 編輯：好學習手機版

1，如何修煉才能成為一名優秀的數據產品經理

對數據敏感，對運營熟悉（統計數據維度），對數據流熟悉，另外若是大的項目，則要了解系統的架構，數據怎樣產品，怎么傳輸，怎樣存儲，怎樣處理。數據產品的話，有時要到數據庫查數據 SQL的語句要熟悉例如 group by ……在工作實踐中多操作，多總結。此外還有與同行交流了。

先做人，再做事；做好團隊管理，首先要做好表率作用，以德服人，以理服人；再是要學習團隊管理的知識，比如，溝通的技巧，制度的嚴明，獎懲的嚴明等等，太多了，在網上下載一些企業管理視頻學習，或參加一個企業管理課程并將之應用，

如何修煉才能成為一名優秀的數據產品經理

2，埋點數據產品經理必備的技能

數據是數據產品的根基，而埋點是數據的起點；如果沒有埋點，那數據產品則是無源之水。可以說埋點是互聯網行業里遇到的關鍵且無法繞過的問題。以下是企業不同位置的同學內心OS：業務同學對于埋點是什么都不知道，也不清楚要埋什么；所以往往會做了功能但是沒有做埋點，在需要進行數據分析的時候去找數據團隊要數據，數據團隊會反問：“你們埋點了嗎？” 數據產品，因為他們對于業務的認知并不深刻，所以經常會出現漏埋、錯埋的情況，導致最后無數可取的結果。業務開發，本質上他們是解決業務相關問題，數據開發對他們來說一個比較額外的工作，所以他們的開發成本會隨著埋點需求而增加，也有可能伴隨項目延期的風險；其次過得的埋點開發需求也會導致代碼的冗余。數據分析，他們更多地是用數據，數據埋點的規則找不到，以至于無法很好的通過數據驅動進行分析。外部數據的交互：比如API數據的傳輸、數據文件的傳輸等；目前某平臺的大數據標簽系統就是通過這種方式傳輸補齊企業的人群標簽等。而數據產品在整個數據鏈路上來說，基本可以劃分為以下流程：首先數據采集我們要從不同的端采集不同的數據，然后進行數據清洗加工處理（ETL），然后匯總到數據倉庫中，供用戶分析、用戶畫像、精準營銷等使用；我們知道數據采集、數據埋點的重要性后，在實際的業務功能需求提出的時候，一定是要提相關埋點需求的，那在做數據采集我們需要遵循怎么樣的流程呢？以上環節缺一不可，只有規范的流程，才可以在最后的分析中發現正確的現狀問題。現在互聯網行業主流的埋點方案主要分為四種： 1. 第一種：代碼埋點，代碼埋點又分為前端埋點和后端埋點；前端埋點是通過前端的代碼埋點來監控用戶觸發某個頁面的數據采集前端埋點的優點很明顯，但是缺點也很明顯，由于前端埋點的數據是通過延遲上報的機制，比如用戶點擊某個頁面按鈕它不會立刻上報，而是累計到一定的值以后才會按批上班，受限于當前網絡情況，如果遇到網絡堵塞等問題就會數據丟包，因此前端埋點丟失率比較高，一般在5%~10%。而且前端埋點如果有漏埋和錯埋的情況，那就要通過app發版進行優化，而客戶端發版就要很久的時間。優點是在每次用戶觸發這次請求，都會觸發埋點代碼進行數據統計，所以無需發版，及時觸發及時更新。缺點是服務端埋點需要依賴服務請求，無法覆蓋所有前端交互，以及對于用戶路徑采集也比較弱。 3. 第三種：全埋點；是目前互聯網做用戶增資的企業提出的一種埋點思路，通過埋點SDK接入，針對頁面所有的采集頁面元素的瀏覽和點擊行為做統一的收集，不是按次和需求采集，而是提前全部采集優點是開發成本高，SDK接入后后期維護成本也低，且埋點流程也很簡單；先采集后定義，在一定程度上能避免漏埋錯埋。缺點是數據的冗余，導致很多數據并無用處，且數據采集范圍僅僅是頁面可見元素，比如像曝光這種就無法采集到；數據準確性也有問題。 4. 第四種：可視化埋點；也是接入埋點SDK，但是并不是隨時隨地采集，而是按需采集，通過可視化圈選觸發埋點采集優點是操作簡單，且按需埋點不會采集無效數據，開發成本比較低；并且數據埋點是可支持撤銷操作的，總體來說比全埋點數據量會小很多。缺點：歷史數據是無法恢復的，因為在我們圈選動作之前的數據是無法進行采集的；統計范圍僅支持頁面前端的動作，比如曝光也是無法采集到的。選擇埋點方案的參考主要基于三點：比如我們可以根據業務發展階段來定，比如說現在業務發展較快，版本迭代速度快、開發投入成本高，那我們做客戶端埋點和服務端埋點是不太適合的，因為可能沒過多久版本就更新了，所以全埋點和可視化埋點比較適合；那對于比較強的業務數據分析場景來說，需加上前端客戶端埋點；以及需要考慮分析深度，如果僅僅是想看用戶前端行為路徑的，那全埋點和可視化埋點就能滿足需求，但是如果分析業務全流程那一定是需要配合上代碼埋點。我是比較推薦全埋點+代碼埋點組合，如何服務端能做，優先服務端做，這樣數據準確度會更高。事件是埋點里最核心的要素，如果我們要清晰的定位埋點，就要從6個維度進行定義，我們可以總結為who、when、where、what、why、How；這幾個元素就構建了事件的基本要素。那對于埋點事件主要可分為三類：通過以上我們基本就可以判斷出我們需要記錄用戶什么行為，采集什么數據，for后續的什么分析了。寫在最后，在工作生涯中，過往的坑告訴我，一個好的埋點管理平臺是多么的重要。首先流程線上化，我們往往在一封封埋點的郵件中迷失自我，但是如果是線上申請，那需求申請、處理、接入、驗證、測試就非常方便和快捷，規避信息溝通中的缺失；其次可以管理規范，埋點都統一管理，信息集中管理，方便后期的分析和使用；最重要的是監控實時化，減少漏埋、錯埋的問題。當然如果沒有埋點管理平臺，確定下規范的埋點流程，選擇適合當下業務的埋點方案，我相信你也一定也可以做好埋點以及通過數據完成豐富的場景分析！作者：Goodnight；專注用戶、產品等運營領域。題圖來自 Unsplash ，基于 CC0 協議

埋點數據產品經理必備的技能

3，后臺產品經理就是數據產品經理嗎

這是完全不一樣的概念，后臺產品經理指的是怎么搭建后臺，對這塊的工作進行統籌規劃，目的是作出產品或者功能。數據產品經理，一般做得更多的數據分析，需要什么數據接口，應該來說兩個崗位有重合的地方但是著重點不一樣

你能問這樣的問題，說明你還是個菜鳥，可能你也并不知道這兩個職位的職責。一般很少有菜鳥直接做市場運營的，做這一職位基本上要有5年以上的行業經驗的積累。菜鳥如果要做市場運營一般要從基本的執行開始，比如說跑腿的活文案等等在這個過程中積累經驗和人脈。而產品經理對于職業的選擇更為穩妥一點，因為最終發展還是定位運營層面的職位。

后臺產品經理就是數據產品經理嗎

4，如何做一個好的數據產品經理

數據經理需要做什么？明確產品目標，需要何種數據方式呈現目標是否完成，數據挖掘需要怎么做。1.明確目標明確是否偽需求。明確方式，可利用最小可行產品，即以最簡單的又擁有最基本剛需的功能，能夠迅速推出，并收集用戶回饋。最簡單：可以是一個概念視頻，一個簡單的產品原型分析，一個最核心功能的app推出。查看市場反饋如何，節約成本和時間。獲取種子用戶：愿意付費的爬蟲匹配需求用戶，郵件聯系杜絕測試，競爭公司的蛀蟲精英最好，像是知乎用戶回饋：不要大力出手。不然預值提高，容易失望。回饋方式清晰，留下好的快速第一映像。及時更新。注意自動安裝。獎勵。反饋有獎，推廣有獎勵運營推廣。場景運營。采用入口，如出租車接口。ip效應。滴滴請明星。語言轉化注冊率。免費注冊，獲得創新產品試用資格！2.數據呈現注意有效數據提取，如注冊轉化率和日活，月活。數據是合理性的體現，也可以是騙人的手段。AARRR模型吸引用戶：廣告，地推，口碑推廣獲取用戶：頁面跳轉入口用戶激發行為：點餐，詢問，這是最為需要測量的數據。轉換付費：最核心的變現。什么行為觸發了付費行為。推廣：獎勵。剛需，蘋果手機，口碑。mvp模型。使用頻率熱力圖a/b測試

各有各的好處。數據挖掘工程師：針對大數據進行價值的挖掘，要董很多與數據庫有關的知識，同時還需要會spss、sas等數據統計軟件，要求數學邏輯思維要很強，對數字敏感。產品經理：一個優秀的產品經理不僅僅只是產品研發，還要需求調研——產品規劃——產品功能設計——團隊開發——產品測試——產品發布，以及產品運營、推廣等也許這些事情都不是產品經理自己親力親為，但產品經理一定會提出很多可執行的方案和思路。兩個職位都很鍛煉人，我個人比較喜歡產品經理的職位。產品經理書目推薦《谷歌和亞馬遜如何做產品》《產品經理手冊》《參與感》數據挖掘書目推薦《大數據時代》