做数据产品经理的三个步骤-技术圈

这是Kevin的第 900 篇原创，

持续日更，做产品经理的创业斜杠青年。

关注我的朋友应该知道，今年我在带团队致力打造PMTalk社区产品完整体验、以及移动端上在app、和小程序产品的设计。

在产品的运营阶段，我们需要建立和不断完善一套有效的数据指标仪表盘，来帮助我们找到运营的规律和指标仪式。很多公司会把数据仪表盘最后再单独出来做成数据中台这样的产品。

那怎么做一款数据产品呢？今天分享下我在带着团队建立数据拼图的方法论

数据产品的4个集中问题

1.数据产品的指标是什么？

指标的意思是：事先规定的应达到的目标。检查、统计中也指实际达到的标准。数据指标是数据产品经理、数据分析是对外输出的统一产物。指标是数据单元的最小颗粒结果值。指标是告诉开发同学背后计算的逻辑和运算规则。

比如数据是加减乘除、还是通过其他函数的方式，进行计算累积成的指标。所以指标是一种抽象的。

2.数据埋点是什么？

指标的意思是：事先规定的应达到的目标。检查、统计中也指实际达到的标准。为了建立数据指标和搭建数据平台，通过数据埋点做数据源的梳理和采集，而数据源是严格遵守技术底层要求，不能在技术角度或第三方获取的数据源是无效数据源。比如我们做微信小程序，微信小程序的启动次数、微信小程序的停留时间、都是需要开发进行埋点或者微信官方提供。

这类数据源有平台现有的，产品经理需要提前整理出可以用的数据源。同时可以用的技术方案去获得更多的数据源

3.数据指标的对象是谁

很多同学做数据，都以为采集的数据源越多、指标越多越好。

实际上不是的。

数据分析是有目标的，同时数据分析也需要有结果输出。不能只是看数据掌握了规律却不知道该怎么做。

而数据分析工作里，最常见是产品经理还没有想清楚数据服务给谁，就已经被业务方提出若干个需求了。

有了方向再做数据采集、数据指标建立，会事半功倍。

数据产品经理的3个步骤

下面是我们的PMTalk的微信小程序。分别有3个主要功能入口，针对这个案例来分享我们怎么做数据产品设计。

第一步：建立数据目标

对于我们来说第一个任务是搞清楚到底去做什么业务的数据分析。

在这里所有互联网公司100%一定会做的是做产品数据大盘首页。即包含了当前产品线下所有可以被采集到的数据，可以包含商品分类、也能包含用户画像数据、还有产品基础数据。

数据大盘是一个没有标准的概念，但一定会包含下面的指标

产品形态指标
注册用户数
活跃用户数
营收额
订单数
业务指标
....

如果产品还有不同的端，比如app、小程序、网站站点，那上面的数据指标还会增加以上的数据区分。

下面分别是pmtalk社区的会员页面、和社区首页

在会员里面分别有4个版块，包含了会员权益、课程目录、资源对接、内部资料4个版块。

会员权益：

提供会员的服务介绍，用户可以快速浏览查看

课程目录：

会员中包含的课程内容list和课程介绍

资源对接：

成为会员后可以对接到的嘉宾资源名单和嘉宾介绍

内部资料：

成为会员后可以下载的文档、和阅读付费内容文章

数据分析的目的有下面4个

针对会员服务，首先希望建立的数据服务目的是？
会员的转化情况和变化规律是什么？
会员的热门服务是什么？
会员用户最关注的内容是什么？
会员服务的异常次数统计用于统计产品的功能性能怎么样？

下面是PMTalk社区小程序的侯首页，在数据统计目的上同样有下面的目标

各个首页板块的使用情况，最受用户欢迎的板块是什么？
用户在首页的停留时间，观看首页和其他tab的功能数据差异？
在首页上里面用户的内容消费习惯，会滑动到第几个屏幕？
用户喜欢的内容有什么方向，有什么倾斜？

以上有了数据目标后接下来就要确定数据源。以上的数据分为2部分，第一部分是用户行为数据、第二部分是微信官方提供的

比如小程序的应用打开数、小程序的崩溃数、都属于微信官方能力。

除了数据大盘以外，也存在业务数据需求，比如风控部门需要的安全信息数据、运营部门需要的用户活动数据、财务部门需要营业额、发票审批等数据，这都是数据产品经理的数据服务对象。

有了以上的数据目标才可以谈指标。

第二步：采集数据源

现在互联网公司的数据源可以大体分为2类数据部门组成，一类是自家产品数据、一类是第三方平台的数据。

自家产品数据还可以分为：用户数据、产品数据、业务数据。

要想得到更多的数据，只能通过增加技术投入去获得第三方数据源，所以才有大火的python，就是因为有良好的爬虫能力，成为数据获取的第一个方式。

相比java，python的爬虫有下面5点的优势，让其在爬虫上的优势远高于java。

1.python的requests库比java的jsoup简单

2.python代码简洁，美观，上手容易

3.python的scrapy爬虫库的加持 + 100000000分

4.python对excel的支持性比java好

5.java没有pip这样的包管理工具。

自家数据埋点只需要写出数据埋点文档即可。

▲ 埋点模版

上方是在功能下的页面行为操作，根据埋点来判断用户的点击、曝光两个事件。还需要给出采集时机，知晓采集时间状态。

如果不懂的，可以直接用上面的模版即可。

第三步：做数据指标

能够采集数据源确定后，接下来就要做数据指标。数据指标是单个或多个数据源计算得到的。

下面是数据指标，可以看到我们做的数据指标

以上数据指标都是基于数据源来做规则计算。比如公众号的菜单点击数，就是基于埋点的点击行为获取计算来的。

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做数据产品经理的三个步骤

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