数据产品是什么意思(数据产品的定义和种类)

   日期:2022-10-31     移动:http://mapp.b2b-1.com/news/28655.html
核心提示:对于很多公司来说,数据产品经理一职,主要的工作便是进行数据支持。 什么是数据支持? 老板说:“我明天要开战略会,你把留存率的数据帮我跑一份。” 业务方说:“我们的交易额下降了,我想从城市、性别、年龄的维度看看,到底是什么原因导致交易额下降的,辛苦是否可以快速支持一下?” 业务产品说:“最近我们上线了一个feed流的新策略,我们想看一下新策略和已有策略的ab效果,可以帮我提取一下数据吗?” 数据产品...

对于很多公司来说,经理一职,主要的工作便是进行数据支持。

什么是数据支持?

老板说:“我明天要开战略会,你把留存率的数据帮我跑一份。”

业务方说:“我们的交易额下降了,我想从城市、性别、年龄的维度看看,到底是什么原因导致交易额下降的,辛苦是否可以快速支持一下?”

业务产品说:“最近我们上线了一个feed流的新策略,我们想看一下新策略和已有策略的ab效果,可以帮我提取一下数据吗?”

数据产品似乎每天都在面对诸如此类的需求,每天陷于接需求、对需求、出数据的怪圈循环。

可能一年下来,蓦然回首,发现:灯火阑珊处没有升职加薪,没有学习成长。

反而,老板还会质问你:“数据产品的价值是什么?你这一年为团队贡献了什么?”

我想,这就是大多数数据产品在职场中面临的困境。而对于自己,也在数据产品的职位上摸爬滚打了大概5年多,从创业公司到美团,从美团到腾讯;眼见他起高楼,眼见他楼塌了。

自己也在不断问自己:到底数据产品是干嘛的?数据产品需要解决的本质问题到底是什么?数据产品的价值到底在哪里?

要回答数据产品是做什么的?首先,需要回归一个本质的问题:产品是做什么的?

——产品是基于业务,通过产品化的方法解决业务场景的问题。

那么,对于数据产品来说,我认为核心是:

那么,数据产品解决的问题是什么?

结合不同的场景,我认为有如下四种:

数据产品的工作本质就是围绕这四个问题进行展开的。

查询指标

围绕指标查询场景,数据产品需要解决的第一个问题是:如何定义一个指标?

定义指标一般有如下两个难题:

1. 指标歧义

对应我们的工作实际场景中,经常同一个指标有不同的统计口径。

比如:指标访购率,产品部门的定义是访购率=订单支付成功页面的uv/首页uv;而运营部门的定义是访购率=订单量/DAU。

这里由于统计口径的不一致,会导致对应访购率这同一个指标,会有两套完全不一样的数据,从而造成数据歧义。

2. 指标说明不清

我们有了指标定义,但是业务方或者技术方看不懂我们的指标定义到底说的是什么,比如续费学员数,定义是:续费的学员总和。

那么问题来了,请问这里的续费到底是如何计算?学员是否需要按学员ID去重?统计周期用学员创建时间还是订单支付时间?

你看,一个指标,如果定义的不严谨,就形同虚设,起不到对应业务方和技术方的指标解释作用。

所以,有关定义指标,我们必须找到一种规范,可以清晰明了的规范一个指标到底是什么。

经过这些年的摸索,总结了一套定义指标的方法;具体如下:

有了定义标准,我们就可以对业务中所有的指标进行定义,形成我们的指标字典。如果没有线上化的指标管理工具,我们可以把指标维护在在线文档中,并总结如下:

看,是不是这样,关于一个业务的指标,就清晰了非常多?

之后,我们可以把我们的指标字典进行线上化;方便所有人快捷的查找每一个指标的定义。

这样的另一个好处是:收敛所有指标的出口,一方面防止业务随意定义指标,另一方面规范所有下游BI平台的指标定义。

具体如下:

统计数据

在展开统计数据之前;我在想一个问题,统计的本质是什么?

统计,是对业务形成数量上的认知。

比如:500,这个数字没有任何意义。但是,订单数=500,这变形成了业务上对经营情况的一个数量认知,从而500这个数据赋有了业务意义。

那对于不同的业务场景,统计数据意义和目的也不尽相同。

我大概总结统计数据大致有如下三个方向:

我们在规划数据产品的时候,一定要结合场景进行,切勿盲目。

比如:以数据看板为例,我们可以根据不同的服务对象,不同的使用场景,拆分为三个不同的数据看板。

具体如下:

一定要想清楚不同数据看板的定位和特性,才能便于我们接到每一个数据需求时,把每一个需求连城一条线,进行整合规划。

效果评估

数据产品需要解决的第三个问题是效果评估,比如:我们上线了一个策略需要进行效果评估。

对于需求方来说,他的本质诉求不是要A方案或者B方案的曝光pv、页面停留时长等等的数据。他的本质诉求是你告诉他一个结论,到底是A方案的效果好还是B方案的效果好,并且这个结论是有专业的统计学背景支撑的。

但是,这里会有一个很大的问题是:

我们来看一下以下的这个例子:

实验组方案A和对照组方案B,分别各切20%的流量,呈现数据如上图。

对于CTR指标,B优于A;对于页面停留时长指标,B劣于A;

请问这种情况下,你如何评估到底是A方案好还是B方案好?

这时候,你会发现:数据产品不仅仅是要把数据提供出来,而是说要给与业务专业的评估方法。帮助业务解决效果评估,这个本质的问题。

我们可以借助统计学的方法评估如下:

最终,得出结论选取A方案。

在深入一步思考,我们是否可以把T检验封装成一个小工具,放在数据平台中,供各个需求方自主使用?

精准投放

数据产品需要解决的第四个问题是精准投放。

比如:我们该面向哪些用户群体投放一个什么样的活动?

通常的解决方案是用户画像。

一般来说,围绕用户画像,作为数据产品可以提供如下三种服务:

  1. 画像接入服务:画像标签作为底层支撑,以接口形式供各个业务系统调用。
  2. 画像分群服务:基于标签筛选用户集合,进行活动投放。
  3. 用户分析服务:对应不同人群,进行标签分析。

有关用户画像,后续会专门找一期和大家进行详细介绍,这里不多做展开。

这里,用两个形象的应用场景,来说明用户画像是如何应用于业务的,具体如下:

总结

我们回顾一下今天所介绍的内容,围绕数据产品的本质是什么进行展开,主要介绍了数据产品需要解决的业务场景问题。

所有的数据产品不是凭空产生的,一定是结合业务场景的。所以,我们一定要想清楚数据产品到底需要解决什么样的问题,这才是我们数据产品发挥价值的关键。

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