作為數據產品，需要掌握的能力非常之多，產品的場頻能力，比如畫產品原型、寫需求文檔、體驗報告、競品文檔等。還需要懂基本的數據分析方法和對應的數據分析模型，除此之外還要懂SQL、Excel、數據埋點等。而進階型的數據產品經理還需要懂得相關的大數據技術、數據挖掘、Python、R的相關的數據編程能力、A/Btest和項目管理能力。本篇文章分享個人在數據產品課程中的一些學習總結。隨著項目經驗的豐富，會不斷完善自身對數據產品的理解，并豐富文章的內容

一、產品的作戰地圖

1、懂用戶

①用戶需求是什么，核心要解決的三個問題

2、懂市場

①市場規模：行業研究
②競爭戰略選擇：差異化、成本領先還是聚焦
③競爭者：競爭格局、市場占有率

3、懂產品

①資源整合：需要什么
②功能框架：提供的功能或服務
③增長模式選擇：4大增長模式、留存手段、激活手段

4、懂商業

①成本：人力成本、研發成本、渠道費用
②商業化：LTV、ROI、回收周期

延伸而出的數據產品需要具備的能力：
數據能力：指標體系建立、描述性分析、回歸分析、神經網絡
商業思維：增長、激活、留存、商業化、變現
中臺能力：業務中臺、數據中臺
社交能力：識人、資源整合

二、增長框架

1、獲客

①資源型增長：冷啟動的最好方式

舉例：使用推薦模型，對應分析推薦后的效果，分析前后七天的情況

②平臺型增長：站在巨頭的肩膀上，借助平臺進行引流
③裂變型增長：以用戶為渠道，不斷花錢在用戶上拓寬用戶邊界，實現用戶裂變
裂變公式：病毒系數=回流率/分享率 系數>1，才能持續增長
裂變帶來的新增 = DAU x 分享率 x 回流率
④投放型增長：規?；鲩L，不斷花資源在渠道市場上買量，分析ROI

2、激活與留存

用戶激活： 定義關鍵行為-設計新用戶引導-AB測試

數據篩選的前提是做數據標簽：

用戶分層，實現精細化運營、提高留存

3、商業化

收益分析和變現分析，以廣告為例，分析流量、設計廣告形式、提高點擊率

三、數據中臺建設

----數據指標體系----

1、指標體系

就是把數據指標系統化的組織起來
-----指標是量化的數值，指標包括用DAU、時長、點擊率、滲透率、留存率、成功率等，用于評價業務的好壞
-----體系就是通過不同維度梳理指標的過程，梳理的過程也是業務本質思考的過程

2、如何構建指標體系

A、設目標：日常監控、異常監控、預測趨勢、精細化運營
B、建模型：AARRR、PULSE、HEART、GASM、三級指標

-----PULSE：衡量用戶體驗，度量產品的整體表現-----

-----HEART：衡量用戶體驗，度量產品的整體表現-----

-----GASM：目標為結果，通過對目標的設定來倒推過程，精準設定指標體系-----

C、選指標：定義Y，找X
D、采集數據：5維分析法，Who、When、Where、How、What
E、呈現：事件分析、留存分析、分布分析、用戶路徑、用戶分群

-------舉例：用戶來使用知乎這個產品，目標是什么？
①知乎分內容生成者和內容消費者，針對兩種人群策略又不一樣。比如針對于內容生產者，可以區分為頭部生產者、腰部生產者和尾部生產者。
②頭部生產者看重的是變現效率、IP榮譽等；腰部生產者更多的需求是獲得榮譽，獲得贊等需求；尾部生產者更多的是為了實現表達欲，可以更多的匹配更多的表達者
③針對這不同的用戶需求，去劃分不同的指標體系，構建策略

3、埋點

①埋點方法論：埋點是做的用戶行為的記錄，行為可以分為 WHO、WHEN、WHAT、WHERE、HOW5大類

4、數據呈現

呈現維度：實時反饋運營效果、渠道列表、事件分析、漏斗分析、留存分析、占比分析、路徑分析、標簽后臺、異常分析

----數據采集與分析----

1、數據源
渠道劃分：日志、業務系統數據庫、爬蟲數據、第三方數據、智能硬件
時間維度：一手數據（調研、觀察、實驗）和二手數據（數據庫數據、埋點數據）
2、AHP層次分析法
目標層-評估準則層（一般不超過7個）-可量化的自評估層
結合RFM模型進行用戶分層和權重確定，劃分出更為合理的用戶群落

----數據倉庫----

構建步驟：
①數據獲取和上傳
②數據長傳只分析數據庫
③結果下載至文件服務器
④同步至業務數據庫
⑤獲得業務數據庫
⑥數據可視化：實時推薦、存量推薦等

數據倉庫的產品結構：
ODS層-DW數據倉庫層-MD數據集市層-應用層

ETL工具：infornamtica、Beeload、kettle

1、數據倉庫的步驟方法
①了解維度表和事實表：
業務分析：用戶購買產品、訂單、產品評論、產品訪問的維度、購物籃、產品關注、銷售利潤、物流貨運、庫存、客戶點擊等等

②具體維度分析（構建對應的數據倉庫表）：
1、用戶購買分析
— 購物的通常日期？
— 時間段？
— 什么產品銷售最好？
— 哪類產品銷量大？銷售額大？
— 什么客戶傾向購買什么類型產品？
— 供應商銷售量靠前的產品
— 對語言系統、語言與產品的銷售關系
2、訂單分析
— 年、季度、月的訂單成交量是什么情況？
— 意向訂單？
— 訂單支付方式的分布
— 訂單配送方式
3、產品評論分析
— 客戶對那些產品的回復比較多
— 那些好評
— 那些差評
— 供應商好評
4、產品訪問分析
— 那些類別的產品訪問的次數、訪問的時間、平均訪問時間
— 訪問轉化率
— 集中時間段（ECS）
5、購物籃分析
— 哪些產品客戶的購買意愿最強
— 客戶付款比例情況
6、產品評價分析
— 哪些產品的評價次數、評價時間
— 哪些供應商的產品被評價最多
7、銷售利潤分析
— 哪些地區利潤最多
— 銷售利潤的月份收入情況
— 哪類產品的銷售利潤情況
8、客戶貨運分析
— 物流成本
— 物流配送方式
9、庫存分析
— 不同時期的產品庫存分布
— 庫存充裕程度
10、頁面點擊分析

③數據倉庫縮小為數據集市
每一個行是一個主題，每一個列是一個維度表

----推薦系統----
評估推薦系統：
1、預測的準確度
2、用戶的滿意度
3、覆蓋率

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据产品-核心能力学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。