数据型产品经理的前世今生

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1、数据型产品经理的前世今生Nancy导读：互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。1、什么是数据产品要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示

2、者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，这类产品往往大都在数据外面穿了一层外衣，使非专业的用户并不能直观的感受到数据的存在。除此之外的，便是狭义范畴的数据产品，比如大家熟知的淘宝数据魔方、百度指数、电商的CRM平台、各种公司内部的数据决策支持系统等都是数据产品，我后面会有个结构化的分类介绍。2、为什么会有数据产品人们日常的商业活动都是“决策”和“行动”的螺旋上升过程及交织在一起的子过程(图1)，主过程里的决策表示内心拿定一个主意要怎么做，要达

3、到什么样的目标，行动是具体的执行过程，比如用户要解决出行不方便的问题，他的主决策可能是“买一辆适合自己的轿车代步”，而在具体行动过程中，马上又会面临“买什么车”、“在什么渠道买”等子决策问题。所有的决策以及行动中的子决策过程都是基于“某种参考”的，最简单的参考可以是自己的直觉，好一点会依赖“过来人”的主观经验，但拍脑袋决策越来越难，所谓专家也屡屡被打假;而最优的决策需要依靠“证据”，定量的证据即时数据，随着数学、统计学、计算机科学的普及，数据在决策优化过程中的价值越来越大，在大数据时代尤其如此。决策过程中，数据的价值可以通过什么来体现?不外乎

4、三种：a.数据本身、b.数据服务、c.数据产品。举个例子来说，如果某用户想知道明天的天气是否适合出行，他可以直接看明天的气温数据，这个就是数据本身在发挥价值;他也可以咨询相关的数据分析师或咨询顾问，由他们提供人工的数据服务或解决方案来判定明天的天气;第三种方式便是使用数据产品，它把数据、数据模型以及分析决策逻辑尽可能多的固化到一个软件系统中，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。3、数据产品的分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型(如静态报表、D

5、ashBoard、即席查询)，到多维分析型(OLAP等工具型数据产品)，到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品、使能型数据产品等。(如题图所示)。由于报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。所谓定制服务型数据产品，是基于用户的深层次需求，构建最适合当前业务痛点的数据模型、产品设计、可视化方案等。在这里数据产品充当的更像是服务提供者，而不是一个通用的工具。智能型数据产品则会更多的将大数据的智能性融入产品，并

6、与决策逻辑结合起来，发挥作用。比如，你可以有一套传统的会员营销系统，允许你按自己的规则筛选目标用户;而也可以在更智能的数据产品中这样来实现：输入你的营销目标及参数，比如要开展双十一母婴市场的促销活动，系统可以基于以往海量数据计算出应该选择什么品类的商品，在什么用户群中，以什么形式开展活动效果会更佳。现有的大多数数据只是告诉你现在或未来的情况是怎样的，问题痛点出现在哪里，但却不能给出更完善的建议，甚至支持一个建议的执行。使能型数据产品要做的就是这样的工作，它不仅可以告诉你，哪些用户流失的倾向性大，还可以直接引导用户展开后续补救的执行流程，哪些细

7、分群体需要通过促销活动刺激，哪些需要服务关乎，哪些需要为他提供专享的VIP业务，哪些需要更好的互动等等。4.数据产品需求把握的特殊性一个真正好的数据产品要首先把握一个核心——找到用户的真正核心需求、痛点。这句话对于非数据产品的产品经理来说简直就是天经地义的废话。但对于一个数据产品经理而言，得来却不那么容易，有其特殊性。第一个特殊性，是需求层次特殊性，数据产品的用户中往往会有很多内部用户，他们对数据、数据分享、数据处理的理解和熟练程度各有不同，因此会提出各种不同层次的需求，概况起来大致包括：1).业务/管理需求;2).分析需求;3).数据需求。

8、举例来说，某电商要改善全体用户的订单转化效率，这个便是第一类需求;为了完成此目标，会有很多工作要做，也会有很多分析需求随之产生，比如分析商品详情页的跳出趋势，便是第