2021年,年薪50W,这是产品经理的新出路?(接着发红包)
最近后臺又收到很多粉絲工作不順、壓力山大的苦水:
▎入行兩年,薪資8K,漲薪太難......
▎天天和各種人撕逼,真的不想干了......
▎公司裁員,產品經理成了第一批......
今天我們不妨換個角度來聊聊,產品經理到底怎么了?
從我們進入互聯網時代,社交、娛樂、生活等應用產品,每年上新超百萬,怎樣讓用戶選擇我們成了一個問題。
這時,極致的用戶體驗便有了價值,產品思維、互聯網思維開始大行其道,市場上對產品經理這個崗位也就有了大量的需求。
▲圖片來源于網絡
但是最近一兩年呢?
整體來說,新的APP在減少,迅速崛起的明星產品更少。產品經理也不再吃香,漲薪難、晉升難、找工作也難,究其原因有三點:
1、互聯網紅利消失,用戶增長方式改變。
2、頭部產品已成型,短期幾乎無法超越。
3、大數據時代傳統工作方式的更新換代。
互聯網紅利的消失我們沒辦法阻攔,但大數據卻很有可能給產品經理帶來下一個紅利期。
其實早在2015年,馬云就曾預言:在未來,這世界最珍貴、最稀缺的資源,不會是石油,而是數據。
▲中國國際智能產業博覽會線上峰會截圖。
5年后的今天,數據已覆蓋到我們工作中的每一個場景。對于產品經理來說無論是用戶需求、競品分析、還是對產品走向的決策。
這一切的核心都是數據。
因此【數據能力】毋庸置疑的成為了當代產品經理最需要掌握、最有潛力、也最有"錢"途的能力之一。
Part.1
不懂數據的產品經理
寸步難行
1、面試被問到啞口無言
我一同學找工作,發現產品經理崗位幾乎都要求“具備一定的數據分析能力”。
于是他在簡歷里加了一句話“負責部門相關的數據分析工作”。萬萬沒想到,給自己挖了個大坑。
面試當天,面試官問道“你在以往的工作中是如何進行用戶流失預測的?用哪些模型?如何進行數據采集?如何驗證模型的有效性?”
面對面試官連珠炮一樣的問題,滿頭冒汗的他,最終只是敷衍幾句便知道自己沒機會了。
2、辦公室誰都可以Diss自己
最近我們公司一個產品經理被新來的技術懟得生無可戀。
在公司產品經理和業務撕*、和技術撕*、和UED撕*......可以說是常態。
但這次產品經理提的需求,被新技術通過數據分析一一駁回,懟得無話可說。
時間稍長發現自己在團隊里越來越沒有話語權,誰都可以拿數據說事兒,自己還無力反駁。
仿佛掉到食物鏈的低端,誰都能Diss自己!誰都能踩自己一腳!
3、從產品總監到被優化邊緣
工作3年多的產品經理許璐,一直勤勤懇懇、任勞任怨。原本有望升至產品總監,誰想公司卻突然空降一位新總監。?
這個總監利用數據智能平臺,設計了一套推薦系統,極大提高了產品的市場占有率,得到了老板的肯定。
本來以為自己很穩定,結果因為缺乏數據能力,晉升機會沒了不說,還失去了自己的原有位置,甚至更有被優化的可能。
大數據時代,如果產品經理不懂數據應用,在職場將寸步難行。
Part.2
退潮后的至暗時刻
機遇在哪里
在互聯網行業內,產品經理是一個嚴重依附整個行業浪潮的工種,而現在他們必須要面對退潮后的至暗時刻,和大數據時代新一波浪潮的巨力沖擊。
大數據下的產品設計和優化是基于數據而高于數據的。企業需要的是一個懂數據分析、可以利用數據驅動產品設計優化,并高效提升客戶體驗的產品經理。
▌?通過各大招聘網站就不難發現,現在的產品經理招聘JD中均有【數據分析】這項能力要求。
▲數據來源拉勾網
▌?在《2019產品經理生存報告》中關于產品經理必不可少的核心競爭力中,【分析能力+數據分析】兩項相加占比更是超過90%。
▲數據來源《2019產品經理生存報告》
▌?報告中還提到一點,在面對未來的不確定性,以及對工作環境、工作內容的危機感,超過95.5%產品經理充滿了焦慮感。
▲數據來源《2019產品經理生存報告》
由此可見,產品經理的職業發展確實出現了拐點,不再像幾年前一帆風順。
唯一可以打破困境、消除焦慮的辦法只有抓住大數據的機遇,以【數據能力】增強自己未來職場的核心競爭力,才能脫穎而出。
Part.3
如果你還是個“畫圖機器、傳聲筒”
就真的危險了!
作為產品經理,如果你已經工作了三五年,在以數據為基礎的今天,還是一個“畫圖機器、傳聲筒”的話,就真的危險了,你需要馬上提升這三項能力:
1、數據分析工具
這是基礎不用說,但不要以為只會 Excel就行了,SQL、Python、PowerBI、Tableau等常用的數據查詢和可視化工具都是必備武器,想提升能力應對復雜業務場景,只會一兩種可還遠遠不夠。
▲利用Python讓你的產品數據一目了然
2、掌握數據分析方法和模型
用戶數據運營模型、用戶流失預測模型、混合矩陣模型、卡諾模型、漏斗模型、指標體系搭建、探索性分析......這些由平庸邁向卓越的綠色通道,你通關了嗎?
▲利用漏斗圖分析電商各環節問題
3、具備數據意識
運用各類高級可視化圖表闡釋業務場景和數據邏輯,能夠輕松通過數據講故事,緊抓老板眼球,才能在公司獲得更大的話語權和晉升機會。
▲數據可視化讓你的故事更有說服力
那怎么能快速掌握這三個能力呢?
想要快,就不要自學,誰網盤還沒有幾十個G的資料呢,最后不還是留著過年嘛!
想要實打實地學真東西,實打實地提升數據分析能力,就得找對地方。
今天我把「開課吧」專為產品人打造的「用對數據:3招搞定業務實際問題」直播課推薦給大家。
由百度技術學院特約講師親自授課,僅需3個下班后的空閑時間,就能讓你快速提升數據能力,從此告別面試被問倒的尷尬、開會沒有話語權的囧境,幫你輕松實現職場進階、高薪收入,遠離被優化的風險。
「用對數據:3招搞定業務實際問題」
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專享價僅需?9.9 元?售完即止
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課程內容全是干貨
1大熱門項目:數據驅動增長——某美妝電商的運營增長案例
3天深度剖析:用數據描述商業活動——指標體系搭建與關鍵指標抽取、數據可視化與探索性數據分析、數據分析報告的撰寫策略與方法。
6大分析法:相關性分析法、分布分析法、對比分析法、多維分析法、交叉分析法、時間序列分析法。
7大可視化圖表:相關熱力圖、用戶流轉地圖、直方圖、條形圖、多變量圖、折線圖、散點圖。
數據分析全流程:業務分析→數據可視化→數據洞察→決策分析→用數據講故事。
3天深度剖析,層層進階,質的飛躍
Day1:找病灶——用數據描述商業活動
你是不是也在為業績目標發愁,搞不懂用戶為什么流失?更讓你頭痛的是找不到重點。一張用戶流轉地圖,向你全面展示用戶旅程,通過用戶行為流轉數據,迅速鎖定問題關鍵環節。
向左滑動查看全圖
▲全域用戶數據流轉地圖
Day2:查病因——數據可視化與探索性數據分析
造成這些問題的背后成因是什么?是貨不對?是人群獲取不夠精準?是平臺產品體驗不好?通過抽取上下游環節數據,直觀明了分析出各個環節的優勢以及劣勢,精準定位問題成因。
▲銷售額與轉化率分析-散點圖
Day3:?開藥方——數據分析報告的撰寫策略與方法
撰寫數據分析報告,用數據說話,通過可視化圖表闡述復雜的業務問題,得出有效結論,給老板決策提供有力支持,這樣的你距離升職加薪還遠嗎?
▲相關性熱力圖分析哪幾種產品組合售賣效果好
你將收獲
1.?了解產品崗數據分析全流程,熟悉數據分析知識體系,從此用數據說話,做事有理有據有方向。
2.?獲得多樣化簡單上手的“數據處理與分析工具”,在真實工作場景中馬上運用起來,讓產品人效率倍增。
3.?一套完整的基于數據的業務分析報告,掌握用數據分析手段洞察商業價值的秘籍,為業務決策提供有力支持,提升產品經理的核心競爭力。?
三大課程特色
1.?實操+課后練習題+講師點評
任何職場上的能力,都需要通過實操才能確認是否真正掌握。本次直播課為了讓你更好地掌握數據分析,我們會用實戰作業幫助你更快進步,同時講師會對你的作業進行點評講解,解開你的疑惑。
▲課后練習部分截圖
2.?教你熟練掌握更多炫酷數據展示方式,全方位碾壓小伙伴
3.貼心助教老師在線答疑
除了強大的教研團隊及優秀講師以外,每位學員同時擁有專業的助教老師、活躍的學習群,遇到問題,助教在線為你及時解答,還可以隨時感受到來自小伙伴的激勵。
▲老師在線答疑
硬核專家團隊傾力打造
這款課程由國內知名數據應用專家團隊領銜研發,還有10余名國內外名校應用統計學研究生參與到課程的打造中,可以說是多位大咖的心血精華。
強大背景,定是你不二之選
「開課吧」于2013年8月正式上線運營,是中國較早專注IT互聯網和數字化領域的在線教育機構之一。今年8月26日獨立獲得A輪融資5.5億元人民幣,是新職業在線教育歷史上罕見的大單筆融資。
為用心回饋用戶,「開課吧」將大量資金投入到提升師資、課程質量和服務體系上,旨在幫助更多人提升數字化能力,以適應數字化時代發展潮流,在數字化發展潮流中擁抱機會。
12月8日,在央視網主辦的2020年度央視網教育盛典中,開課吧榮膺2020年度口碑影響力職業教育品牌。想要職場進階,先要擦亮雙眼,選行業內首屈一指的靠譜大公司,絕對錯不了。
什么樣的人適合學習?
首先,如果你是對自身產品職業發展規劃不清晰、有困惑想要提升自己數據能力的從業者,不要猶豫,這門課程非常適合你!
其次,這門課程也適合對0基礎想要做產品的小白,或是0-3歲的產品新人,來學習。
最后,數字化時代一定需要更多的復合型人才,尤其在互聯網行業。
所以,如果你是市場、運營、營銷等其他崗位,掌握數據思維與分析方法一定是你制定營銷策略、給業務做增長的核心利器,讓日后工作中的你不再迷茫,擁有更多話語權。
別再猶豫了,你身邊的小伙伴們可能都摩拳擦掌開始提升自我了。
來「開課吧」僅需3個下班后的空閑時間,就能讓你快速提升數據能力,開啟碾壓同事模式,贏得老板信任,早日升職加薪,闖出一片屬于自己的天空。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的2021年,年薪50W,这是产品经理的新出路?(接着发红包)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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