數據產品經理如何快速了解業務

2 評論 3460 瀏覽 9 收藏 17 分鐘

編輯導讀:公司每天都有新員工加入和老員工離開,這段時間,新員工要面臨接受一個全新工作的壓力。作為一個數據產品經理,應該如何快速了解公司業務,做好新工作呢?本文作者對此進行了分析,希望對你有幫助。

01?前言

大數據行業每家公司對崗位內容和任職要求都有不同。即便同一個職位名稱工作內容都有可能千差萬別。最近部門調整,入職了幾個新同學,筆者“有幸”交接出去部分工作,包括部分應用產品及采集sdk。雖然交接的新同學也從事多年的數據工作,但原所在部門及工作內容與當前差異依舊較大。面對不熟悉的公司環境、業務流程,堆積如山的交接文檔。

在業務緊急運轉的情況下,如何消化交接內容并快速銜接當前工作需講求方法,筆者在近8年的工作里,崗位從分析師->數據產品->營銷后臺產品->數據中臺產品,每次轉變都能平滑過渡,下面我將自己在熟悉新業務過程中的關注點及經驗通過這篇文章分享給大家。

數據產品進行業務熟悉的角度可以從兩個方面入手:

1.本職工作內容

2.公司主營業務

02?本職工作內容

接手新工作時最棘手的情況當屬老員工離職。這種情況一般交接周期“較短”,平均2-3周內。如果恰逢對方認真負責,既能跟進完所有項目,也能作為一個合格的導師帶你過渡;但還有一部分屬于馬上離職,于是事不關己高高掛起。交接過程三言兩語,項目進度虎頭蛇尾。一旦對方離職,自己無法在短期接手原本工作內就會陷入一個十分艱難的地步,他遠走高飛,你水深火熱。那快速接手當前工作需要關注哪些內容呢?

1. 掌握現有產品

1)熟悉產品框架

系統中的每塊功能都有其獨特的場景意義,代表業務對其依賴的輕重緩急。熟悉產品框架要了解它的發展歷程,包括但不限于:

立項背景:

立項背景幫助了解產品誕生的起因,需要解決的問題,產品發展的目標以及所要服務的業務角色?;谶@些大前提,在短期之內可按照原來固有的路徑進行發展迭代,可避免與相關配合人員因項目立意及產品結構差異過大等問題造成不必要的分歧。

Mvp版本:

Mvp版本的功能范圍有助于了解產品誕生初期業務所關注的的核心問題,結合后期版本迭代記錄可推敲出業務大致的發展路徑??芍夭榭串a品文檔中版本號為:beta、0.0.x、1.0.x、hotfix及優化版本等字眼的文檔。

后續大版本:

后續每個大版本的需求范圍及迭代頻率不僅能反應出業務發展的緊急情況,同時有助于將產品功能進行歸類分析。比如近期功能以優化為主還是迭代為主,可以推測接手時這款產品所處的生命周期。再比如可以粗略統計出每個模塊迭代功能次數,迭代次數多的功能在熟悉過程中需要著重了解,代表該功能可能被業務重點依賴亦或是整個平臺的核心,后期版本迭代或運營推廣都會圍繞此進行展開。

拆分產品:

拆分產品,包括功能架構,用戶使用流程及數據流向等。這一步是對產品框架的全局了解,基于現有平臺能力。短期可依賴過往經驗或行業通用解決方案,為后續的產品迭代做基礎性的規劃。

梳理完整個產品的骨架,接下來要根據不同的“骨骼”位置,豐富血肉。

2)梳理文檔內容

交接文檔:

交接文檔需要明確幾部分信息:產品開發團隊、各系統地址(包括測試環境)、各文檔地址、跨多團隊的對接流程、所支撐業務部門及相關對接人等。

需求文檔:

需求文檔(prd)可作為產品功能邏輯查詢“字典“來用,但需要確認文檔建設的完備性。完善的文檔建設代表了所處產品團隊的規范制度或歷屆該崗位同學的工作作風,如果文檔建設極度混亂、缺失嚴重甚至歷史文檔都沒有,就需要辯證思考一下自己與當前團隊是否會有行事風格“沖突”。

測試文檔:

測試文檔用以補全需求文檔的細節,很多業務邏輯或狀態判斷在需求文檔里的遺漏之處,在測試文檔基本都有提及。

復盤文檔:

通過復盤文檔可了解一些過往事故產生的原因,數據波動的異常情況等。有助于掌握業務上的風險點,建立異常問題處理的思路。這塊不必花費大量時間,日常了解用以事后閉坑即可。

3)熟悉表信息

表信息包括字段含義及血緣關系??梢詢炏日莆张c當前產品相關的數據,進一步了解平臺的數據服務能力。也方便在日常分析過程挖掘潛在需求。其次可以向下溯源,依據倉庫提供表的使用頻率以及血緣關系逐步構建數據全貌,反哺產品上的數據遺漏點。

4)查看“代碼邏輯”

查看代碼邏輯并非在git上熟悉所有代碼,而是對照產品功能及流程向開發同學熟悉功能間的流轉細節(偽代碼),這一步是對功能文檔及測試文檔的補充。如果需求文檔缺失嚴重,這部就極為重要。一可以“拉近”與開發同學的關系,二可以掌握邏輯細節,三還能熟悉基本的開發框架避免很多無法落地的想法。很多小伙伴抱怨和開發同學之間的“矛盾”,比如話語權低,難溝通,甚至還有改需求的情況。大概率的原因是開發同學覺得“你不懂”。如果能快速的讓對方感受到你的專業,相信后續推進工作就容易的多。

2. 套用分析模型

經過對上述內容的熟悉,快的話1-2周,慢的話2-3周應該可以保證日常業務的正常運行。為了后續的產品發展,提升數據對業務的“賦能”作用。也需要結合分析模型來提升產品的決策支持能力。比如:

渠道分析系統:準確歸因,分析渠道新增人群價值、質量。優化投放人群和素材等;

模型關鍵詞:歸因分析、分群分析、ltv、對比分析、波士頓模型等

畫像系統:分析用戶特征、行為。輔助運營、產品找尋用戶群體制定定向策略;

模型關鍵詞:交叉分析、rfm、生命周期等

A/B測試系統:科學評估不同策略,為產品迭代提供準確數據依據。做到持續正向收益;

模型關鍵詞:假設檢驗、多維分析、對比分析等;

數據分析系統:承擔日常經營、用戶等分析等常規分析場景,定位異常問題等;

模型關鍵詞:多維分析、趨勢分析、交叉分析、漏斗分析等。

有了第一階段的內容加持,加上對產品整體框架的理解,基于現有能力,結合行業內分析模型(這里我就不一一列舉了,給大家找了參考文檔:分析模型與方法)。優化現有分析功能,補全適用的分析方法。在逐一落地的過程中不斷推廣。這樣才能打造出業務適用的數據產品。

03?公司主營業務

熟悉完本職工作內容,接下來是構建業務框架。很多公司內的業務人員對數據產品使用能力一般,數據思維也有局限,沒法發揮產品的原定預期。這就需要數據產品經理進行運營及推廣,營造公司的數據氛圍,以業務視角講述數據的故事。與此同時找到業務痛點提升產品服務能力。那么以數據產品的視角了解公司業務需要從哪個幾個方面入手呢?

1. 用戶路徑

這里所說的用戶路徑比較宏觀,涵蓋該app下涉及和用戶有關的所有行徑,主要有:用戶使用流程、用戶行為以及流程內涉及的所有后臺業務。

1)用戶使用流程

用戶使用流程為骨,每個流程都在解決用戶切實的需求,流程與流程之間構建了app整體的服務能力,我們以電商購物為例,從打開app到完成一次消費需要經過以下步驟:

梳理骨架可以按點->線->面的方式進行流程搭建,點:整理關鍵功能,線:鏈接關鍵功能間的關系,面:管理流程與流程之間的交互。2)用戶行為

用戶行為為血,流轉在功能環節里,每次行為觸發都預示著對功能或內容的喜好與“厭惡”。還以電商為例,比如從商品列表頁到詳情頁這個過程實際是不斷往復的操作,從感興趣->點擊->退出->感興趣->點擊->退出。通過用戶實際點擊行為和商品信息,來掌握每塊功能下的埋點信息。在空余之時可以對其加以分析不斷完善數據產品。

3)后臺業務

后臺業務為養料,頁面上所有的商品信息都需要依賴業務后臺進行支撐,通過后臺可以獲取到數據產品中所依賴的部分分析維度。若想讓數據產品直接作用于業務,那么對接業務后臺將會是一個重要輸出方向。

對用戶使用流程的了解是未來與業務同學交流時重要依賴的內容??梢宰屛覀兪熘獢祿@取來源,了解數據產品的支撐邊界,補全業務數據需求,甚至可以指導業務的發展迭代。

2. 商業模式

了解商業模式首先要建立行業的認知,可通過PEST方法分別從政治、經濟、社會以及技術環境進行綜合分析。了解公司當前所處在什么樣的產業生命周期內,行業有哪些競爭對手,各自發展水平如何。通過對行業的了解為業務發展提供可參考的方向。即便在同一個行業各家公司的商業模式也都在“標新立異”。

比如電商行業的三巨頭:淘寶、京東、拼多多。

淘寶:品類繁多,依托平臺商家對用戶,收取商家費用;

京東:物流服務、品質保障,自營商品直接對用戶,賺差價;

拼多多:社交電商,薄利多銷,依托平臺商家對用戶,收取商家費用。

對行業以及商業模式的熟悉,不僅能更深入的理解業務。比如評估業務需求是否與行業背馳、如何擁抱公司發展帶給數據產品的挑戰等,也可以嘗試引入跨界的解決方案實現數據產品賦能的效果。

3. 團隊架構

快速熟知組織架構和對接人即是快速了解業務的一種途徑。同時也能與業務聯動高效推廣數據產品的服務能力。首先需要先了解公司內部每個角色大體工作內容及重點負責人,包括產品、運營、渠道、測試、營銷、商業化等。

梳理各角色對數據依賴的側重點,針對性的進行功能設計及指標制定??梢詮默F有產品中導出近3個月的訪問記錄,根據所在部門來進行相關角色的劃分。

4. 指標體系

指標體系是業務流程的量化,從不同維度梳理業務,把指標有機的組織起來,便于統一管理和解讀。比如:同樣是新增用戶,有人定義是某日新激活的用戶為新用戶;有人則定義為某日激活且有關鍵行為的用戶為新用戶。如果雙方溝通開始就沒有明確那即浪費時間更容易出錯。

如果公司有現成的指標管理系統,根據業務輕重緩急逐一熟悉即可。倘若還沒有,也可通過如下順序簡單梳理慢慢掌握:

  • 指標分級:一級指標為業務kpi指標、二級指標為日常業務發展的重點指標、三級指標為業務日常使用的關鍵指標
  • 流程映射:基于上文對數據產品、用戶流程及商業模式等的了解,根據不同等級的指標,將其映射至各個環節,建立指標“框架“
  • 梳理維度:整理指標涉及的分類維度,便可獲得枝繁葉茂的指標體系。

04?結語

面對全新的工作內容即是對自己的一個挑戰,也是對自己的一次成長。有人習慣從大局到細節,也有人只關注產品本身。方法不是一成不變,更重要的是找尋適合自己的。上述內容對于有經驗的同學,可以結合自身著重關注某幾個方面。如果新入行的同學前期就需要做些功課啦,比如:整理同行業招聘網站任職要求,提煉通用能力,多多學習。多參加沙龍分享與行業前輩交流。關注“一個數據人的自留地”的文章、課程選擇某個方向進行深入,都是不錯的選擇。

希望大家可以在各自崗位上發光發熱,實現數據產品對企業的戰略價值。

 

作者:五花肉,前網易出口大數據產品經理一枚;負責過數據采集,BI,AB測試,畫像等;酷愛健身,鐘愛咖啡,喜愛摩托,熱愛生活;“數據人創作者聯盟”成員。

本文由@一個數據人的自留地 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

給作者打賞,鼓勵TA抓緊創作!
1人打賞
更多精彩內容,請關注人人都是產品經理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 面對新的工作,往往很多老員工與新員工的工作對接不好,只會留給新員工焦頭爛額,感謝分享~

    回復
  2. 面對全新的工作內容即是對自己的一個挑戰,也是對自己的一次成長。有人習慣從大局到細節,也有人只關注產品本身。方法不是一成不變,更重要的是找尋適合自己的。

    回復