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很多初级产品经理认为,产品只需要写好PRD文档就OK了,为什么还要经常做数据分析,表示无法理解。殊不知数据分析是每个产品经理入门必备的重要技能。

一、为什么数据分析是产品经理必备技能

1、从行业前景看,数据分析对从业者有重要作用

从社会发展来看,时下最火的行业当属ABCD四大行业。ABCD都是啥行业?发展前景怎么样?

 

ABCD分别代表AI技术、Block区块链、Cloud云服务、Data大数据。大数据作为时下发展前景较好的行业之一,它的兴起吸引众多用户的的关注和围观。而今在知乎上搜索“数据分析”话题,关注话题量的用户高达380万人,话题用户数是其他3个行业话题用户总数的12倍。从数据对比看,数据分析对所有从业人员占有不可比拟的作用。


薪酬一般跟从业者的价值成正比,资历越高,薪酬越高;岗位越稀缺难度越高,薪酬越高;行业发展前景越好,薪酬越高。目前各大招聘网站上,数据分析的岗位招聘需求和薪酬较多,平均月度薪酬在20K-40K之间,远高于其他岗位薪酬水平,大数据的发展前景甚是光明。

 

2、数据分析让产品拥有较高的技术壁垒

善用数据者得天下,没有哪一款产品不需要关注数据。大数据衍生出的千人千面算法推荐,用户精细化运营等,极大提升用户体验,深得用户喜欢。个性化的算法试验,让今日头条异军突起,行业地位拔地而起,更奠定大数据在各行业中的价值。今日头条APP更因为个性化数据算法开发,筑起了产品护城河,大数据推荐壁垒也让后来的产品竞争者无法超越,稳居资讯类产品的NO.1。

 

二、产品经理可利用数据做什么?

一)利用数据迭代产品

从来没有一款产品初次上线就几近完美,且后续不需要持续迭代的。目前国内公司多采用小步快跑方式,1周1次或3周1次的迭代频率,持续优化产品。至于每个版本需要迭代什么功能,哪些需求优先级高哪些优先级低,需要产品经理和项目经理至少提前一周制定好计划。

《精益创业》书中有这么一段话:

成功地执行一项无意义地计划,是导致失败的致命原因。如果企业费尽心思开发出来的产品没人想要,那么是否按时、按预算完成计划就无关紧要了。

 

可见有意义的迭代计划才能引导产品走向成功,那么产品经理制定迭代需求依据是什么?并不是老板的需求就必须优先迭代,也不是看产品经理的个人喜好,恰恰需要产品经理根据产品数据排出需求的优先级高低。

 

二)利用数据洞察用户

用户行为复杂,每个用户在不同场景下会衍生出多种数据和行为情况。大数据告诉我们的信息不一定正确,所以我们要利用数据洞察用户,挖掘用户真实的产品诉求。

 

1.用户不知道自己想要什么

不管你信不信,很多时候用户根本不知道自己想要什么。因此很多产品经理总喜欢引用《乔布斯传》里的这段话来支撑自己不做数据分析和用户洞察,企图通过创造一个新产品让用户明白自己需要什么。

 

有些人说:“消费者想要什么就给他们什么。”但那不是我的方式。我们的责任是提前一步搞清楚他们将来想要什么。我记得亨利·福特曾说过,“如果我最初是问消费者他们想要什么,他们应该是会告诉我,‘要一匹更快的马!’”人们不知道想要什么,直到你把它摆在他们面前。正因如此,我从不依靠市场研究。

 

如果只停留在语句表面意思去理解,用户的确不知道自己想要什么,直到乔布斯将产品展示在他们面前。然而,乔布斯之所以能创造出新的用户想要的东西,恰恰是因为他自己基于很长时间的市场研究和用户洞察(日常基于大样本的用户行为观察和分析,堪称行走的数据库),结合当时先进的科学技术,创造超出用户预期的新产品。

 

消费者跟产品经理不同,消费者不知道现在的科技可以做什么事情,他们不会去要他们认为不可能的东西,而产品经理需要了解科技能干什么,用户真实需要什么?如果没有长期深层次的用户洞察和行业研究,没准乔布斯给用户生产的也是马,是用户洞察创造了新的伟大的产品!

 

2.用户反馈的需求脱离使用场景

数据也会说谎,数据并不代表用户的真实需求。

日常见过很多问卷调查或者市场调研,直接询问用户想要什么功能。用户天马行空的YY,并言之凿凿地告知调研人员——他想要的东西长这样,很迫切需要这个功能,想想这画面是不是有点熟悉。

 

分享一个视频,需求方跟产品经理说,他想要用蓝笔画出7条互相垂直的红线?(戳视频,很认真的想让你笑。PS:由于视频链接无法直接打开,请自行复制链接查看https://k.sina.cn/article_2490586113_m94735401033008rph.html)

 

视频中,甲方并没有意识到提的需求脱离了使用场景,缺乏逻辑性,并坚信自己的需求是合理可执行的。虽然案例并没有提到该需求是基于数据提出的,但生活中很多这样滑稽的例子和问卷调查数据,我们需要透过数据洞察用户真实的诉求。

 

三)利用数据验证产品

为什么体量越大的产品,每上线一个新功能,都需要先灰度测试?目的是要对比线上版本和灰度版本的使用情况。

 

新功能迭代一般会出现3种情况:要么用户不喜欢使用数据下降,此时解决方案是继续优化需求或下架功能;要么是新功能上线后效果超乎用户预期,此时可以逐步放开灰度测试的用户量,直至最后用户量100%铺开,所有用户可使用新功能;要么就是数据几乎无变化,产品经理迭代了一个失败的功能。


由此可见,数据对比是验证产品正确与否的标尺,任何不基于数据对比拍板的需求,通常都比较容易出错,且不负责任。

总之大时代背景下,数据分析对各行各业有重要作用,尤其是产品经理入门必备技能。产品经理作为公司的mini CEO,应该懂数据分析,挖掘数据背后的价值,为公司创造更多伟大的产品。

 

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