作为B端产品经理，一直致力于研究企业内部效率工具的实施与构建，热衷于运用各种以数据指标为引擎的增长方式。应该说我平时的工作方式和数据产品经理很像。今天看到这个题目，忍不住写下来。很多想法还不成熟，还请数据大佬拍拍背。1、什么是数据产品经理？数据产品经理可以说是一个结合了产品经理和数据分析师的职位。如果你在小公司，一个懂SQL的产品经理可以兼任这三个职位。但是在大公司，面对海量的数据和错综复杂的业务线，一个新的职位诞生了，数据产品经理。业务产品经理：业务产品，大家都很熟悉。他们从用户需求出发，专注于一定范围内的需求设计，如金融产品、社区产品、视频平台产品等，最终交付需求设计文档。数据产品经理：具有数据分析能力的产品，站在相对全局的角度，通过分析不同数据源的数据，结合业务场景和需求，在更宏观的层面分析数据，建立指标分析体系，交付指标字典，将定义好的索引字典接入可视化索引提取工具，根据索引字典进行管理和优化。数据分析师：偏向于分析，精通SQL、Excel、Python、R语言、数据统计、数据挖掘等。传递的是基于公司现有数据对未来的预测，并基于预测，进行改进计划被设计。数据分析师不需要像数据产品经理那样，从营销、销售、运营、技术等全局角度去实施提高效率和减少损失的改进计划。2.数据产品经理的日常我们以数据产品经理的日常工作为例。这是一个真实案例的极其简化的版本。为了方便理解，我只摘录了数据产品经理的关键动作，数据产品实际的日常工作要比这复杂的多。这是一个产品广告植入和推广全过程的案例。案例中推广的产品，卡拉云是一个面向程序员和产品经理的内部工具搭建平台。只要会写SQL，就可以使用KaraCloud快速完成内部工具搭建和部署。来看看数据产品经理在推广、获客、转化全过程中所做的分析和优化。数据产品经理：用户决策及购买流程优化1、用户在广告投放渠道看到卡拉云广告，点击跳转到落地页，用手机号注册卡拉云。2、运营部将根据用户注册的手机号码电话呼叫用户进行第一轮筛选。记录使用场景符合卡拉云、用户特征符合付费用户画像的用户，并转交销售部。3、销售邀请线下demo，找出用户当下需要解决的问题，给出具体方案，解决目前使用卡拉云遇到的问题。4、解决用户实际问题，转化为付费企业版。下面我们就来看看数据产品经理是如何通过针对此次营销活动的全链路分析方法，对此次营销活动的数据进行处理，发现问题后通过产品优化帮助企业提效降损的。落地页新注册用户，即广告转化的有效用户呼叫筛选潜在付费用户Sales邀请线下会议，面对面Demo解决实际问题，升级为企业版付费用户数据产品经理基本分析思路：发现问题→验证问题→优化问题→交付提效降损方案发现问题：优化数据产品，促进获客环节不一定要等到数据太差直接看不到或突然出现异常在采取行动之前。观察和优化一个营销推广活动的环节，帮助公司提高效率，降低成本，是我们每个人的价值所在。验证问题：数据产品最常用的全链路分析方法，将每个转化动作拆解，分析每个关键节点的数据，看是否有更好的优化方案。数据产品从“运营调用筛选”、“销售邀请”、“支付转化”等一系列采购环节分析各个关键节点的数据（数据指标），分析执行者动作对转化的影响（业务场景），找到问题并验证。优化问题：1.运营团队对调用的初步筛选在这个环节，我们可以非常细粒度的分析调用问题，但是要抓大放小，先解决问题最容易解决并且最快得到结果的问题。在这组数据中，“无效连接”竟然占到了37.5%。这么大比例的无效调用，这么精准的注册用户，都白白浪费了。为什么会出现这么大比例的接通无效呼叫？除了观察数据，你还要自己打几个电话。只有理论结合实践才能更好的定位问题。在注册卡拉云账号过程中，填写的手机号码仅作为常规登录名使用。该用户没想到，他留下的私人手机号码竟然被用作营销电话。当他突然接到一个营销电话时，他出乎意料。37.5%的无效连接中很大一部分是由于用户预期的偏差造成的。当我们发现这个问题时，我们在注册过程中增加了引导词和问题选项，让用户可以期待在给用户打电话之前，数据专家会打电话帮助解决问题。加入介绍性语言后，“连接无效”从37.5%下降到7.45%，很大比例的下降帮助公司挽回了广告损失（损失）。2、销售会议邀请ToB的企业软件，如果能亲自线下演示，针对企业目前遇到的问题给出解决方案，最容易实现付费转化，也就是说会议是付费转化的关键。我们可以看到，不同销售之间，面对面邀请的成功率差异很大。会前，电话邀请的概率只与演讲技巧有关。相差这么大，只要纠正销售话术，成功率不高的销售应该是很难的。很容易与平均值挂钩。观察分析发现，成功率高的销售重点询问公司目前遇到的问题，并迅速形成一套解决方案，在电话中告知用户卡拉云如何快速解决公司面临的内部工具搭建问题，以及然后邀请他们见面。在进一步总结销售演讲技巧并推广到所有销售人员后，邀请的成功率有了明显的提高。帮助企业在这个环节提高效率/效益。3、销售线下交易转型。经过意向试用用户（注册用户）、运营团队电话筛选、销售会议了解公司问题并构建解决方案等三层筛选后，升级的总价并不算高。企业付费版本转换，47.83%没有购买意向，是多了还是少了？如果你想改进，你应该从哪里开始？欢迎在评论区讨论。通过上面简化版的数据驱动案例，我们大致可以窥探到数据产品经理的日常工作。也能清楚地发现业务产品经理、数据产品经理、数据分析师之间的明显差异。3、数据产品经理“发现问题→验证问题→优化问题”的核心价值在于帮助企业减损增效。发现有问题的数据产品，需要在企业海量的内外部数据中，结合业务场景，提供核心数据指标。对公司整体而言，给出了北极星指标，北极星指标指引着整个公司向前发展。比如，传闻程先生创办滴滴时，看的北极星指标是“用户叫车等待时间”。这一关键指标完美涵盖了所有业务条线的核心指标。（这个很容易理解，不多解释，有不懂的欢迎在评论区留言讨论。）各业务线提供核心业务指标，形成指标字典，全或半自动监测指标变化。当指标异常时，查找异常问题。帮助公司提高效率和减少损失的可能性。验证问题有了北极星指标和各业务的核心指标，数据产品经理根据这些指标发现可能存在的问题，然后开始设计实验验证问题。一般他会先分析宏观的产品环节，发现每个环节都有可能（之前的案例分析了从有效用户获取到销售成交的全过程每个环节可能出现的问题），然后从宏观上分析项目的影响不同的部门。销售邀请的逐步拆解分析、销售邀请转化为交易等），在得到可能的问题方向后，开始问题优化。优化问题的关键是提高效率和减少损失。贬低：在之前的案例中，在注册页面增加了关键信息提示，让用户产生数据专家会打电话的心理预期。帮助运营团队大幅提升有效来电，减少未完全转化的广告购买用户流失。效率提升：邀请销售见面推销，换个语言技巧，从问题出发，交易的转化率大大提高，这就是效率提升。优化问题围绕提高公司的效益/效率和减少公司的损失展开。4、一线互联网公司数据产品经理的面试题我们来看看互联网公司在面试数据产品经理时主要关注哪些问题？腾讯科技-博动星球数据产品经理请简单介绍一下自己您是如何知道数据产品经理这个职位的？你是如何构建分析系统的？结合你自己的工作案例，说说你是如何设计指标字典的？埋藏的数据如何上报、处理和分析，并说明一般流程。数据报表需要注意哪些方面，如何结合案例设计数据报表？今日头条-数据平台数据产品经理简单介绍一下自己的经历在某个项目中遇到过哪些问题？你是怎么解决的？如果让你再做一次，你怎么能做得更好？构建大数据分析平台有哪些阶段？你如何设计产品？当你在会议上做一个产品时，你提出一个要求，然后团队中有人提出反对意见。这时，你如何与对方沟通或说服对方？你怎么看待今天的头条新闻？以及数据平台数据产品经理一职。你未来的计划是什么？阿里巴巴-饿了么的数据产品经理为什么是数据产品经理？重点谈谈你是如何对你认为好的项目进行数据治理的？你是如何构建分析系统的？结合你自己的工作案例，说说你是如何设计指标字典的？数据产品经理需要具备哪些技能？你在工作中面临的挑战是什么？你是怎么解决的？你未来的职业规划是什么？美团点评-外卖数据产品经理，请简单介绍一下您考虑跳槽的原因，以及美团吸引您的地方是什么？请重点介绍你做过的三个数据产品/项目，并清楚描述项目场景、需要完成的任务、采取的行动和可量化的结果。对于项目中遇到的问题，你们是如何协调解决的，以促进项目的顺利交付？埋藏的数据如何上报、处理和分析，并说明一般流程。你还有其他爱好吗？你想问问我们这里的情况吗？网易-网易新闻数据产品经理你是怎么知道数据产品经理这个职位的？未来数据产品行业的机会在哪里？描述一条SQL语句应该具备的基本关键字。（考察对SQL的理解能力）业务中遇到的问题如何分析？如何设计新闻行业的数据产品？说说设计思路？您如何看待网易新闻？您认为数据可以在其中发挥什么作用？携程-假期数据产品经理，请自我介绍一下。你在过去的工作中遇到的最大困难是什么，你是如何解决的？如何解决指标不一致的问题？如果你被要求设计一个服务于旅游供应商的数据产品，你会怎么做？了解哪些数据产品，简单说说评价OTA业务质量的指标体系优劣势？未来的职业发展规划是什么？同路同行——数据中心产品经理介绍个人情况。在过去的项目中，你认为最成功的是哪一个，为什么会成功？数据产品经理、数据分析、产品经理这三个岗位有什么区别和联系？对数据平台的理解如果让你做数据平台相关的数据产品，你会规划哪些平台？您如何解决产品意见与开发之间的冲突？在你过去的工作中，你认为项目管理过程中最好的地方是什么？如果让你设计一个精准营销平台，你会如何规划？大数据从生产到应用的过程是怎样的？判断需求和确定需求优先级的方法是什么？无论是业务产品、数据产品，还是数据分析，各有各的方法论和取向，但不管怎样，核心还是要帮助企业解决实际问题，提高效率/效益，减少损失。5.延伸阅读如何设计一个优秀的网站后台原型？产品经理需要懂技术吗？你了解多少？作为产品经理，你的SQL水平是多少？如何从0到1设计B端产品？参考：感谢前辈写的优质内容。数据产品经理-进阶实战-杨楠楠等数据产品经理必修课-李鑫之数据产品经理的前世今生-老读暑期&校招季，大厂数据产品经理面试真题-数据锅具我的答案对您有帮助，想要了解更多，请访问我们的网站“喀喇云”并点个赞，好运伴您左右。欢迎在评论区讨论。
