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产品运营是指什么(数据报表产品经理生存法则)
2022-10-25 12:37:51

数据报表产品经理生存法则

产品运营是指什么(数据报表产品经理生存法则)
  数据报表产品经理是很多转行或者入行数据产品经理的首选方向,但对于数据报表产品经理的理解很多都是局限于出数据,做报表的。本文对数据报表产品经理的主要生存法则进行了汇总,希望能够帮助你更进一步理解。

  数据报表产品经理是很多转行或者入行的数据产品经理的首选方向,很多公司或者求职者对数据产品经理岗位的理解也是如此,就是出数据,做报表的。

  关于数据产品经理的岗位分类往期文章做了很详细的描述不再赘述。在这个国际形式复杂,疫情反复的冬天,不管是毕业求职还是社招换工作,都切实感受到了寒意,不为贩卖焦虑,只是想针对数据报表这个方向的数据产品经理求职者一点点建议。

  从一个数据报表应用类的数据产品岗位招聘JD,我们来看报表方向的数据产品经理的工作职责和能力要求。这类产品的主要工作就是对接各个业务部门的数据报表或者数据调取需求,为业务部门设计指标体系,输出数据报表或者一些数据可视化Dashboard页面以及可视化大屏等(智慧城市大屏)。

  说白了,更像是作为业务人员和数据的一个桥梁,因为业务擅长的商业模式和业务流程,有了数据产品,可以更方便的和数据开发沟通。互联网行业是最早进行数据化管理、数据化运营的,七八年前,互联网企业就开始设置这类产品岗位为业务数据化决策赋能了。

  所以到现在不管是数据产品、数据平台的成熟度还是产品、运营人员的数据素养,都得到了很长时间的培养和进化。一个C端产品经理的能力要求不仅包括产品能力,也需要包括数据分析能力,如果他们可以自己确定指标和分析维度,纯粹的报表产品经理发挥价值的余地就越来越小了。

  所以,现在互联网行业的数据产品经理招聘,很少会有只做报表方向的,需要具备更多数据业务化、数据产品化的复合能力。

  当前来说,一些传统行业正在进行数字化转型的过程,从上到下开始意识到数据的作用,但业务人员的数据思维和数据能力尚不成熟,需要有对应的报表数据产品岗位来加速数字化转型的过程。

  还记得我刚入行做数据产品经理的时候,是在一家外卖公司做C端流量数据统计,每天的主要工作就是帮助C端产品经理,统计不同流量入口的流量转化漏斗,App新版本上线后,统计不同页面和功能按钮的PV,UV,下单转化率等。

  工作的主要流程就是,产品经理提一个报表需求,我要分析什么产品,看哪些指标,指标的统计逻辑可能会有分析师、产品经理、数据产品经理三方一起确定,比如访购率指标到底是订单数/UV,还是订单数/VV呢?

  对于外卖高频场景来讲,用户一天访问多次,可能会下多单,如果每天去重,那订单数多,UV只有一个,就不能准确地衡量流量转化率的情况。确定了指标和统计口径后,在没有前端开发资源的情况下,可能就是数据开发先清洗数据,再做一个自动化的邮件报表,每日邮件发送。前端资源排上期了,对于长期需要监控的指标,再做数据可视化页面开发。

  现在回想,如果现在的报表数据产品还是这种工作模式,那大概率会被优化。因为不管是C端产品经理懂点数据,还是数据分析/数据开发懂点产品流程和沟通技巧,数据报表产品都没有存在的必要。所以第一条,就是除了懂数据,你需要更加主动地去贴近业务,了解业务流程,从而可以站在数据专业视角,告诉业务,你应该看这么看数据,这么分析。

  在2015年前后,增长黑客理论催生出一个“首席用户增长官”的岗位,这个岗位的定位是通过数据分析找到产品用户增长点,推动产品优化迭代,促进用户增长。放到现在,这个能力可以成为数据产品经理的核心竞争力。

  也就是说,除了主动帮助业务建立他们所需要的报表体系、指标体系外,还要能够更加及时地帮助业务发现他们没有发现的问题。比如,构建指标预测、监控预警能力。以及指标异常波动的归因分析能力。

  数据报表产品经理掌握了数据资源,在了解数据和业务的基础上,需要站在产品的视角,抽象出可以帮助业务降本增效的数据产品,并主动产品从0-1的建设和运营过程。比如,通过指标管理系统的建设,提升指标开发效率,促进数据统计口径的统一。为C端产品经理提供用户行为分析的产品能力等。或者,为用户运营人员,提供基于用户画像的精准营销能力等。

  总的来说,数据报表产品经理只是数据产品领域当中的一个很窄的分支,适合入行但不适合一成不变的按部就班。否则就很容易被替代,一方面是自己每天找业务对个指标,对个统计逻辑,时间久了会觉得没有成就感,没啥成长,甚至是可有可无地没有存在感。

  另一方面,随着企业数据化运营的深入,自助式报表&BI可视化工具的完善,产品或运营人员自己设计Dashboard流程更短,岗位的替代性就很高了。如果你当前正处在这一岗位,就要考虑,如何才能挖掘自己的价值,让业务更需要你,而不是看起来的更像是一个“数据运营”。

  专栏作家

  数据干饭人,微信号公众号:数据干饭人,人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域,覆盖开发套件,数据资产与数据治理,BI与数据可视化,精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。

  本文原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

  题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

  该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

语义搜索中手动排序与智能推荐

产品运营是指什么(数据报表产品经理生存法则)
  排序与搜索是引导用户的风向,也是获得良好的用户体验的一大关键。本文对排序与搜索的逻辑与发展进行分析,更好地构建商品信息识别的架构,希望对你有所帮助。

  排序与搜索是用户快速触达所需信息的通道,也是引导用户走向的风向标,带给用户更好的体验。

  引导:指引用户向某个目标行动,在行动上帮助用户走捷径搜索引导:帮助用户更快的完成搜索过程,找到需求目标信息执行结果:帮助用户找到所需商品,并达成交易完成转化

  帮助用户明确搜索意图、节约用户搜索时间、提高搜索体验、实现更高效的用户与商品/商家的连接,进而获得更高的营收转化。

  在推荐的历史长河里,从以前的市场采购,当采购者表达了自身的采购需求属性后,业务员会根据需求,推荐相同性价比,材料的产品,任其挑选。

  而采购人员也会逛一逛就近的相同商店,进行货比三家,寻求最合适的性价比,直到网络时代的诞生,由线下转为线上,从传统到现代,从局限性到可选择性广阔。

  早期的推荐产品,主要靠平台运营人员,依靠业务知识进行手工配置,策略投放也是基于场景相关性的固定位置展示;。

  这一阶段主要出现在产品或场景构建初期,这时候条目量较小,主要是运营进行条目的筛选与选取,根据这些商品的点击、转化、订单数据进行排序,这时候往往此场景只有一份条目排序,用户访问此场景时,将会“千人一面”地展示这些商品。

  当然也会从业务角度选取重要且区分性较大的维度,穷举并构建若干列表;举个例子,比如不同地区,不同性别需求会有差异,比如美国人和英国人,男性和女性对于商品、需求都会产生差异化。

  人工排序:由运营手动调整商品的排序,当SKU少的时候,小百个的情况下,人工运营不算繁重,但是一旦商品量起来,有几万商品时候,会变得茫然无措。

  当然人工推荐和干预也不是一定存在弊端,在未来的很长时间都会继续存在,因为某些突发性的事件和时事热点在没有好的舆情监控体系下(如果有,可以借助此来做推荐),还是需要人工干预,因为热点带来的推荐效果也是很高的。

  自然排名的三点要素:

  “热、快、全”先做热、后做快、再做全,其中热指的是通过某几个维度选取并排序,快主要是考虑时间,全指的是个性化,热是实时热点。

  热门推荐简单的方式,可生成多维度的热门数据,热门数据有各种排行榜,比如点击的排行榜,购买排行榜等。当客户需要热门推荐的场景时可把热门推荐生成的结果直接返回给客户,另一方面,热门推荐也可以捕捉一些场景,比如处理冷启动;热门推荐的结果通常有一定理论依据,比如按购买、销量排序其实也是很多人容易接受的方式。

  在C端电商购物中,先根据用户点击率、页面停留时间、购买次数、综合考虑排序,要让大部分用户喜欢的产品排在前,但是“一千个读者心中有一千个哈姆雷特”,不可能有一个让每个人满意的排序。

  大部分品类默认最佳的排序,应该是一个考虑了销量、库存深宽度、新品、价格区间等若干个因素的权重,最后进行综合算法的排序。当然也有电商会将多种常见商品排序枚举给用户,把选择权交给用户,比如“销量、新品、价格、人工”等。

  按销量:对某个时间窗口内(近一个月、近一周等)卖得好的商品,这里会让新品几乎没有任何机会得到展示,马太效应较强按新品:按商品上新的时间排序(按上架时间)按价格:用户的购买力差异大,所以每个人对价格有不同的诉求,按价格排序其他维度:(评论,收藏等)其它相关产品诉求前期产品推广冷启动,没有足够的数据积累,热门排序以时间+人工运营结合排序,即新上架的排在前,随着中期数据积累及产品健全。

  综合人气指数排序:

  人气排序(按综合指数)则多维度考虑,前期“按时间顺序积累一定数据后”,“中期用户喜欢的产品”(即转化率高的产品排在前面,转化率高相当于详情页内评论、商品属性等信息对用户有吸引力), “后期在物料(如商品)数量积累到一定程度”,在「兼顾用户体验」的基础上,可以考虑「毛利率」,用户在信任该平台的时候,就可以推出「转化率+毛利率高」的产品,默认排序是转化好及毛利率高的商品排在前面。

  影响商品综合排序的因素有:单位时间的转化率、点击率、成交量、好评率、收藏量、退货率、上下架、单位时间的销量排名、复购率、页面停留时间、浏览量、SKU的齐全率、收藏排名、活动类型(满减/满返/折扣)、库存等,根据结合自己的平台列出影响商品排序的因素。

  用户输入了搜索词,系统通过搜索词找到与搜索词相关的商品信息,系统通过用户及商品的情况进行排序后展现给用户。

  语义搜索中,不单单考虑词维度的精确匹配,而是语义层面来做。增加搜索结果的相关性,提升用户体验外,也可以一定程度上遏制商家商品标题堆砌热门关键词的问题。

  搜索与检索溯源:

  商品信息=图片+标题+属性+交互(主图,图片内容),检索项包括但不限于;

  商品名称=商品标题、副标题,商品描述,商品参数、规格,商品品牌,商品品类,别名关联商品类型;

  遵循A9算法中,搜索、浏览、推荐;

  1、系统通过算法学习模拟,从用户第一次进入展示系统默认的样本,到第一次搜索关键词,或,点击浏览了某一个商品,从此刻起,开始有了第一个推荐标签;

  2、根据用户最近时间的浏览行为,或最近综合数据,最终实现,从手动排序的-【千人一面】到系统智能算法推荐【千人千面】,也是更好的引导用户的走向,带给用户更好的使用体验。

  专栏作家

  小镊子,人人都是产品经理专栏作家。养成挖掘性的思考习惯、综合、市场、运营、技术、设计、数据、擅长跨境电商,综合电商与商业模型。

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