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数据驱动为什么要基于数据产品?

数据驱动为什么要基于数据产品前两天看到有人在问“数据产品最重要的才干

是什么,偏技术还是偏业务?或者其他方面?”我以此话题作为开篇引入。我们不讨论
‘最重要’的才干

是什么,这是伪命题会以偏概全,我们把才干

问题拆分来看到再决议
倾向
问题,而说到这就不得不从产品的基本

构思和设计来说起。回归实质

,我以为
:产品的构建就是数据流的走通,对一个产品的设计构思或者说构成
产品的过程,理论

上就是构建业务逻辑流程让数据走通。由于
产品的目的是让业务完成
的,而业务完成
就是信息流、物流和资金流。所以一个产品经理要对数据流或者说信息流有掌控力,对一个产品的迭代就是对信息流经过
程和传输逻辑的优化。当信息流经过
程明晰
简短抵达

最优这就是一个好的产品,你去看一款好的产品一定是简单、易懂、好用。像微信,就是这么简单的一款产品极大的降低了信息流通本钱
,并没有很复杂的机制来提升用户粘性,很单纯。这也是为什么往常

的产品要做减法而不是加法。假定

没搞分明

信息流向,就是在给产品挖坑,后期就像随时会解体

的水坝一样风险
。大禹就是个很棒的产品经理,信息流就像洪水,构建的产品就是大禹治水的方式,疏而不堵。转回数据产品,数据产品是经过
构建数据流对数据的应用和管理,因而

从产品的形态、构成和逻辑上会比普通
产品更复杂,假定

在数据层面再加上物流(交流
)、资金流(买卖
结算)的概念,那就相当于把信息流的物流和资金流描画

出来。就像元数据的概念一样,是描画

数据的数据,可想机制的复杂。描画
信息流的物流和资金流的过程就很像区块链的概念,因而

目前的数据买卖
大都会触及
到区块链,这是另一个话题以后有机遇

再聊。大家可能觉得
会有些绕,但是了解

了便会豁然开朗

。构建数据产品要站在‘数据’管理者的角度去思索

问题,不是‘产品’管理者,大部分

的通用型产品不会或不用去思索
数据的规范

、类型、规范

、模型和质量等问题。而这却是数据产品思索
最多的问题,所谓底子没打好,怎样
去思索
灵活

应用呢?因而

数据产品所具备的不只
仅是数据运用
场景,并且产品经理要从数据运用
角度切换,这样你才干
开辟

方向和视野。当数据基底夯实,就能够

依此去扩散应用场景,数据产品就能够

朝各个应用方向扩散。很多人可能对数据基底没大有概念,我举个最简单的例子:在你日常工作中肯定遇到一个场景——就是和他人

谈论

一个指标或者一个KPI称号
相同,但说到最终
发现算法却不一样。就拿‘用户生动

’来说,不同业务对其的定义都不一样,到底是按用户登陆来算?还是按用户访问来算?还是按置办

来算?特别
是范围
越大的公司这种问题会越大,由于
信息不对称,沟通本钱
也直线上升,公司范围
和问题本钱
成正比。这种常见的问题不用说数据应用了,呈现
一个指标大家都随声附和

不知其所以然。我之前了解

到阿里近两年开端
着重于数据应用的研讨
,就是由于
他们内部经过长时间对数据基底的改造,构成
了一套OneData的数据体系,规范

了整体的数据规范

和管理,最大水平

消灭了信息不对称构成

的本钱
。因而

有底气往数据应用方向研讨
展开

,就像那句老话讲的“学好数理化,走遍天下都不怕”。

ps:这里说一下数据运用
和数据管理角度的转变所带来的不同,单纯的数据运用
会慢慢

形生长
期的需求惰性,就像流水线消费
一样,不时

承接需求,消费
需求。但是流水线过程中不严重的瑕疵,却忽视

而过,只是为了完成。这是人的惰性,不可避免

。管理的监视
要尽量减少致使

根绝
,但只对最终
的结果检验管控没办法

发现其中隐性的问题,那么就需求
像6Sigma管理理念一样,层层把控,降低过程失误,进步
整体质量率,这样就会引导你往整体和大局方向去思索

和规划。当数据基底夯实后,那么就需求
丰厚
的学问
视野和业务场景积聚
去思索
应用方向,怎样
应用?怎样
衔接
用户处置

他们的痛点?而数据应用不是拍脑袋就能够

想出来的,要分别

自身

数据运用
的阅历
和目前用户及环境的现状来思索
融合

。依据

上面所说:假定

不懂技术,很难去了解

数据管理和信息流(数据流)的规划处置。而数据管理需求
,基于你对技术的了解

和管理学问
、阅历

(阅历

除了自身

积聚
,也可经过
用户诉求来总结)的分别

。当数据产品的生命周期渡过
初级阶段,后面就需求
和业务强关联。而想要拓展更多的应用和业务场景,那就需求
你丰厚
的视野和学问
体系。因而

,当时我的回答

是:

“不懂业务,产品无法落地。不懂技术,何为“数据”产品?倾向
的话还得看产品所在的生命周期,目前国内的环境来说,还处在产品打磨阶段,所以可能更倾向
技术。”

文章至此,或许你也就明白了数据驱动为什么要基于数据产品了。

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