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我为什么觉得数据产品经理更吃香了?

[罗戈导读]都知道,现在是数据时代,数据是一家企业的核心资产,移动互联网的竞争早已从“流量信仰”进化成为“数据信仰”;为什么这么说?

最近和很多做数据产品的专家深度沟通过,也仔细了解过他们的工作内容和方法,确实学到很多。

一个整体的感觉,数据产品经理做的事和他们本身真的很值钱。

结合我目前所做事情中与数据打交道的部分,谈谈我的看法。

都知道,现在是数据时代,数据是一家企业的核心资产,移动互联网的竞争早已从“流量信仰”进化成为“数据信仰”;

为什么这么说?

因为数据能验证有效性、能指导决策、能预测趋势。

每一个数据洞察都会直接反映到企业的效率和营收上,很多产品的改进也都是基于数据。

进入数据时代,从传统的凭感觉和经验做事,过度到靠数据和科学方法做事。

最重要的是,数据不会说谎,数据体现事实,数据就是生产力。

所以,未来数据产品经理一定是企业的标配,且重要程度不亚于关键业务的产品经理。

从现在市场招聘需求和行业薪资上就能看出,这块的需求量和增长潜力确实很大。

为什么数据产品有价值?

举一个我每天都在用的产品例子,我在公众号后台使用了一个插件。

这个工具的定位是对公众号编辑器的加强,比如排版和各种花哨样式。

基础功能是免费的,高级功能是付费的。

对我来说,其实 90% 的基础功能我都用不到,但我却为了一个高级功能付费了。

这个功能就是标题的 AI 评分,这是一个典型的基于 AI 的数据产品。

输入几个标题,系统会给出一个综合评分结果,作者可以根据评分进行对应的调整。

在公众号的产品形态下,文章打开率其实很大程度上取决于标题质量。

并不是说要标题党,但在同样内容的情况下,一个包含关键词且符合用户心理的标题,确实能带来打开率的数据提升。

这一点,在公众号后台数据上就能直观体现出来。

同一个主题的不同标题,带来的转化差距是很大的,这一点凭经验很难量化,但数据可以。

从产品角度看,这个 AI 评分功能需要几方面的因素。

首先是数据源,开发商可以从全网去爬取阅读量比较高的文章关键词并建立关键词库。

然后是对爆款标题做语义分析,给不同的词库组合做关联评分,通过一些算法得出一个综合分数。

最后就是将输入、输出的过程通过产品的形式可视化,为用户决策提供依据。

从投入产出角度,我愿意花钱去使用这个数据产品,因为能提升我的工作效率,并带来实际的数据指标提升。

他们的付费服务是 299 一年,现在全网有 2000 多万个公众号,哪怕只有 5% 的市场份额,产品收益也很可观。

如果你是产品经理,如果你具备数据产品的定义和设计能力,是能够为企业带来直接效益的,自身价值自然就高。

另外这次疫情远程办公,数据产品发挥了很大作用,应用面很广,比如下边的几类:

1、企业内部使用的数据产品,如CRM系统,营销系统,风控决策系统;

2、针对所有企业推出的商业型数据产品,如 诸葛IO 和 GrowingIO等;

3、用户均可使用的微信指数、阿里指数、百度指数等等

现在很多公司都有专门的数据产品经理岗位,有的甚至有专门的数据部门。

可见企业对这块的重视程度。

对于交易型的产品,数据洞察就尤为重要,任何一个基于数据的优化,带来的可能就是上百万上千万的增收。

未来是数据时代,产品经理的能力范畴也不再局限在单一的功能体验型产品。

能结合产品进行数据生产、收集、加工、分析、并使其产品化,不仅能提供科学决策依据,还能带来企业效率和收益的提升。

以上,今年数据产品经理月平均薪资已到26k+。

如果你是

  • 数据产品经理,希望有一个系统的学习,能精通对企业级数据产品规划。

  • 其他领域产品经理,希望拓展工作思路,深入了解数据分析等相关专业知识,增加简历数据方面履历,有计划进入数据产品的细分岗位。

  • 数据分析师,技术上欠缺,大多根据别人的经验和自己的工作总结,缺乏系统的知识,希望调到更核心的数据岗位。

不妨了解一下,开课吧联合蚂蚁金服高级数据产品经理赵伟森,今日头条产品总监无痕,前联想AIOT部门产品经理李硕,新浪微博产品总监徐博等,推出的这个数据产品经理实战训练营。

你可以学习到

  • 数据产品埋点方案及规范设计。

  • 数据平台产品的设计与规划。

  • 行业内的数据可视化产品和数据应用。

  • 技术中台的数据采集、数据分析、数据仓库建设。

  • 业务中台、技术中台、组织中台的指标定义以指标体系搭建。

  • 熟悉 SQL、Python 等数据处理工具。

  • 了解数据仓库常见结构、数据挖掘方法。

本期训练营设置了完整的强化体系,由核心课程、选修课程两部分组成。

课程为期两个半月,从硬技能到软技能、再到具体案例,辅助学员适应数据产品经理实际工作需求。

核心课程以数据中台搭建指导为主,包括提升软实力+技术相关知识+数据分析工具使用。

选修部分内容,主要目标是填补不同学员能力短板。包含调研思路和数据分析强化专题两个模块。

对于市面上大多数付费课程来说,学员都普遍比较关心如何落地方法论。

经过前三期的迭代,方法论落地方面,我们做了充分准备。

第一:真实案例

一部分课程导师自身项目实操拆解,遇到的坑、难点以及解决方案分享。另外一部分是互联网最新的产品案例。

第二:落地实操

在核心课程中学到的方法和分析工具,都会在实践中被应用到。

以樊登读书会为例,可以产出:

  • 产品分析报告

  • 会员数量增长计划

  • 构建产品指标体系

三次作业形成一个完整报告,可直接作为面试作品。

以下为学员输出的其中两次作业。

1、樊登读书会会员增长计划

2、樊登读书会会员指标体系构建


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