写给数据产品经理新人的工作笔记 ｜01 成为数据产品经理 S2

问题：想要让负责一线运营的同事去接受一个非业务部门人员的运营建议，是需要好的工具和基础建设支撑的（比如好的报表和数据平台）。在业务人员看来，一些看似复杂的论证过程，只不过论证了一些他们已经知道的事（只是没能被精确量化）。

视角和专注对象：

数据产品经理的研究对象是“数据产品”，除了产品本身的逻辑，还要关注用户需求。并且要在满足用户需求、产品自身逻辑、后续的延展性、落地的成本和可行性之间，找到一个各方都可以接受的方案，并详细地定义它。
研究方法和工具：
产品经理的习惯动作是抽象和创造。抽象出满足业务场景的产品框架，根据这个框架创造出一个产品，还要在注定不一致的各个方面之间寻找一条落地的路。

工作目标：

数据产品经理的目标是为用户“使用数据协助完成工作”的诉求提供工具，是对数据分析过程的理解和对产品本身的数据分析、对平台用户的数据分析、对数据本身的数据分析（元数据分析），但这些分析都是为了定义数据产品而服务的。
“需求本身是否合理”和“现状下是否能实现”分开判断。需求不合理的就不实现；需求合理且现状可实现的就是眼下要做的，需求合理的但是现状不可实现的：明确问题是什么？是否解决？大概什么时候解决？

如何成为一名优秀的产品经理？
心里要有 Ownership，就是要用心。
什么叫用心？如果你千辛万苦、呕心沥血攒下几十万做首付买了套房子，你每天花很多时间在网上搜索，每天到建材城和卖建材的人斗智斗勇，用什么瓷砖和灯具，装什么马桶和家具，价格、材质、种类等等，无所不晓。我敢肯定，用不了多久，你就能成为一个装修专家，因为这是你自己的房子。只要心中有 Ownership，只要努力，哪怕是一个外行，也能够成为专家。我相信，如果一个人能拿出这样的精神来做产品，那么他没有理由不成为一个优秀的产品经理。
如果心中没有 Ownership，就是把自己看成是一个打工的，给老板打工，给领导打工，只要他们点头就OK，那永远都不可能成为一个优秀的产品经理。你可能会说，那我干别的，此处不养爷，自有养爷处。但只要抱着打工的心态做事，你到哪里都只能是混，要想出类拔萃，那就只能等下一辈子。
优秀的产品经理心里都有一个大我，他不是对老板负责，而是对产品负责，对用户负责，他甚至会把这个产品看成你自己的孩子。比如说，你如果是一个设计师，除了美化、润色、做方案，是不是也用心地去了解这个产品怎么回事？用户是什么样的人？用户为什么用这个产品？他在什么场景下用？这个产品给用户创造什么价值？如果说一个技术工程师只满足于堆出一堆代码实现了一个产品功能，但根本没有想过自己在这个过程中通过积极参与可以让产品得到很多改善，或者对于自己认为不对的地方，也不想提出自己反对意见，这样的技术工程师就不要抱怨自己是 IT 民工，因为这样思维方式就注定了他一定是一个 IT 民工。
将心比心，学会从用户角度看问题。
一个优秀的产品经理，除了心里有一个大我，敢于承担责任，心里还要有个小我，甚至忘我、无我，这就是说要将心比心，把自己当成用户，从用户的角度来看问题。用户体验这个词这几年很流行，但为什么叫做用户体验，而不是叫产品经理体验，或者叫老板体验？因为我们做产品，无论有多么好的技术，有多么好的设计，最终评价好还是不好的，是用户，不是产品经理，更不是老板。老板、产品经理、行业专家选择一个产品的理由，与用户选择一个产品的理由，很多时候是大相径庭。你觉得好的产品，用户不一定买账。如何学会从用户的角度出发，换位思考，说起来是一件很简单的事，但是实际上很难做到。因为每个人不管成不成功，都会积累自己的人生阅历和经验，他的思维会越来越惯性，突破既有思维模式难度大。通俗地讲，这就是自我太强大了。在这种强大的自我下做产品，产品做着做着就变成了给自己做。
要突破这种惯性思维，我的建议是，第一要多读书、多看报、多与其他人交流，用外来的一个崭新的思维力量来打破自己头脑里的框框。我建议产品经理们看报纸杂志的时候，少看行业类高端杂志，多看面向普通用户的杂志，类似《电脑迷》、《电脑爱好者》、《电脑软件》等，上面的内容对于技术员来说，可能简单得可笑，但这些内容真的是普通用户遇到的问题。多读这样的刊物，就能帮助你从用户的角度出发看问题，正如我2012年1月在极客公园的活动上所说的，只有这样做，你才能从用户需求中找到真正的创新。
第二要适度的患上精神分裂症。以我自己为例，按理说我是程序员出身，做过产品，懂技术，什么软件到我手里都不在话下。但是，当我看360软件的时候，我会不自觉地就像变了一个人，变成了一个不懂计算机也没有耐心的普通用户，稍微有地方觉得不顺眼或者没找到想要的功能，就要摔鼠标、砸键盘，心里有一种冲过去卸载的冲动。这是我多年练出来的宝贵经验，我认为其实任何人都能够做到。从用户角度出发来考虑问题，这对很多人来说不是能力问题，也是一个心态问题。所以，我教育公司里的很多人，要“像白痴一样去思考，像专家一样去行动”。这就是要求360的产品经理，要从对计算机一无所知的普通用户角度看问题，发现问题后，要像技术专家一样迅速采取行动。
处处留心，寻找改善用户体验的机会。
对于优秀的产品经理来说，改善用户体验的机会无处不在。一个优秀的产品经理，他的头脑是开放的，他的视野并不局限在自己的行业和产品上。前几年，我不幸摔伤了腿，架着拐杖楼上楼下跑，什么挂号、门诊、划价、缴费、拍片，要问很多人才能找到科室，要跑很多路才能把这些事儿办完。还有北京著名的西直门立交桥，司机上桥就跟进了丛林一样，等你知道走错了，已经来不及了。可以说，这些都是糟糕的用户体验。在日常生活中，用户体验无处不在。我们是产品经理，但当我们走出办公室，我们就是使用其他产品的用户。但我们不要做一个抱怨的用户，我们要提升一个层次，抱怨完了之后，想一想其他人是不是像我们一样去抱怨，我们应该怎么其改善。你可能会说，嗨，这些事又不是我管，说了也没用。谁说的？你不去尝试，怎么知道不管用？而且，这是一种思维训练，我相信如果你能看到道路、交通、遥控器、汽车驾驶面板等很多糟糕的地方，你肯定能找到自己产品需要改进的地方。
脸皮厚，不怕骂，没心没肺。
一个优秀的产品经理，最重要的一个素质就是具备强大的心理素质，不怕骂，而且善于从骂声中找到改善产品的机会。最好的产品虽然能解决用户问题，但它不是完美的。没有缺点的产品并不存在。优秀的产品经理追求的是极致，而不是完美。这就是说，做产品一定在某些打动用户的点上做到最好，做到连竞争对手都望尘莫及，甚至绝望到不再追了。这个时候，真正的用户使用产品不爽了就会抱怨，会骂；竞争对手也会雇很多人，模仿用户的口吻来骂。面对铺天盖地的骂声，有些产品经理会产生恐惧心里，觉得是不是产品在方向不对。这个时候，我会鼓励团队说，竞争对手是我们的磨刀石，负面的信息里，即使是对手的q稿，也要找到可以改进产品的启发点。我们一定要研究他们的骂声，想想产品有什么地方可以改进的，最后让他骂不出。这样，竞争对手就成了我们的磨刀石，把我们的刀磨得越来越锋利，我们手起刀落，就能把敌人斩于马下。
没心没肺的另一个含义，就是不怕失败。因为好的产品是不断打磨出来的，好的用户体验绝对不是一次到位的。真正创新的产品，在刚问世的时候一定是粗糙的、丑陋的，看一看第一代苹果电脑、Windows的早期版本、苹果的第一部手机等等，粗糙、丑陋不要紧，可以改进，关键是一定要解决用户的问题。
一个产品最后能成功，靠的不是一招制敌，更不可能是一炮而红，它至少经过三年五年不间断的打磨、不间断的失败、不间断的尝试。没有坚忍不拔的心态，一个产品经理很难做出来好产品。有人说，做产品应该像做艺术品一样，但艺术品可以只展示给少数人看，甚至艺术品是艺术家孤芳自赏，做给自己看的。但是，判断一个产品是否成功，终究还是要看它在商业上是否取得成功，因此它必须要获得大众的认同。因此，产品经理必须要跟大众沟通，，要能忍受来自各种用户建议，哪怕这种建议看起来多么乖张；要能忍受竞争对手的骂声，哪怕这种骂声是谣言。《弟子规》里面有句话说：“闻誉恐，闻过欣。”这么高的道德要求，咱们普通人很难达到。但是作为产品经理，我们可以抱着一种欣喜的心态来看待批评，因为我们都知道，批评存在着改进产品的机会。
所以，优秀的产品经理要有一颗粗糙的心，要能够做到没心没肺。

数据pm重产品设计，数据分析是数据pm的基本技能；工作职责是数据平台的搭建、数据策略制定等；
数据分析重分析，属于后置性工作，工作职责是，通过数据结论，为产品、运营、市场提供数据支持。

1 推荐环节
在推荐这个环节，最关键的问题就是如何推荐用户感兴趣的美食，只有把用户感兴趣的美食推荐给用户，成单率才会高。
所以，在这个时候就会用大数据产品的智能推荐系列产品。
2 接单制作环节
在接单制作的过程中，商家会面临如何根据用户的喜好来制作美食。
这时，我们可以通过用户画像，掌握用户口味、喜好，用户画像系统会把用户平时喜欢的常点的菜品做记录，然后通过大数据分析来标记用户，对此用户喜欢的口味、菜品，我们都能清楚掌握。
3 物流配送环节
在物流配送环节最典型的问题：如何在保证用户体验的同时，最大程度的提升配送效率。
这个时候就需要用到调度系统这种数据产品。
4 优惠环节
优惠环节的关键问题是：如何用最少的这种优惠来刺激用户，产生更多订单。
这个时候我们常用到的是智能营销类数据产品。
首先，在数据质量层，外卖会有数据质量监控系统、埋点系统来保证数据质量，确保提供准确，安全，稳定的高质量数据。
其次，在数据工具层会提供大数据分析平台，用户行为分析平台，实现平台，用户画像平台等平台，提高内部人员获取数据的效率，让内部人员的决策更加科学。
最后，在数据应用层，也是大家在日常生活中经常接触到的，那么它会有智能调度、智能推荐、智能营销这些数据产品。
融合真正的业务场景来驱动业务的发展，就是最上层的一个数据应用。
结合刚才的案例，大家可以思考一下什么是数据产品？它有什么作用？
带着这个问题进一步往下看，首先数据产品的定义是应用场景+数据+产品化=数据产
从狭义上讲，数据产品经理是负责实现数据产品工具，用它满足特定的数据使用需求的一个岗位。
狭义的数据产品经理主要承担的责任以及工作主要有三类：数据质量产品、数据工具产品、数据应用产品。
从广义上讲，数据产品经理不限于实现数据产品工具，还需要完成数据分析、运营等数据相关的工作，负责公司的数据服务。
广义的数据产品经理主要承担的工作和职责包括四类：
第一类是数据生产，例如写一些生产数据的脚本、产出数据报表、维护数据生产流程；
第二类是数据提取，比如负责对业务提出的数据需求提取数据；
第三类是数据分析报告，例如日常的一种业务分析报告、日报，并形成业务结论；
第四类是数据运营，比如建设数据指标字典、运营指标字典和数据运营等等。

数据分析师：偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;
咨询顾问：面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)
数据产品经理：一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。(相对来说并不需要对从业者要求很高的数据分析或统计能力，属于目前市场上为数不多但高工资的职位)

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