产品/运营为什么一定要具备数据思维?

什么叫“对数据敏感”?

可能做了三年运营,你还是凭感觉说话,工作也没出现什么大纰漏;

可能做了三年产品,你还是个取数机器,接触不到核心数据,也不知道如何用数据制定策略。

长此以往你是不是觉得数据对你的工作也没有产生多么大的帮助,

好像不做那么复杂的数据分析工作也能进站下去,

如果你目前是这种想法或正在经历着这种温水煮青蛙的工作,那你就危险了。

今天老师就通过几个小测试,告诉同学们为什么你一定要懂数据,特别是和业务接触比较深的运营、产品、市场营销等岗位同学。

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一、运营岗位案例:

假如你是公司的业务运营负责人,想通过提升公司的服务体验来提升用户粘性,你会怎么做?

同学们可以先思考下给出一个答案哦!


我接下来们先来看看1位主管协同1位专员的答案:


根据用户调研结果进行服务改进,并进行满意度回访

进行用户调研,总结改进意见,根据统计结果安排服务项改善优先级,并进行用户满意度的跟踪回访


我们再来看看运营经理协同1位专员的答案:


制定服务体验指标,通过不同层级指标确定评估维度及需要达到的量级

        对现有用户情况进行二元数据交叉分析,得出需要调研的核心用户属性

结论:通过以上答案,同学们肯定能够看出差别,主管协同专员给出的答案还是凭感觉,结果是无法度量,不具参考性的;而运营经理协同专员给出的结论从现有业务已经获取的数据出发,根据已有数据,制定了可量化、可执行的数据指标。


通过这个测试,老师希望同学们能看出数据在运营岗中的作用,不同级别的运营在处理同一个问题时,所展现的能力,当然级别对应能力,这个并不是绝对的。很多公司的运营主管同样具有很高的数据分析水平。但通过和自己的答案对比,同学们就可以判定出自己目前的能力级别,是不是距离经历或者主管还差很多。



运营与数据息息相关,是运营岗位的基本能力要求,也是高级运营岗位不可或缺的核心能力。

那不同级别的运营同学有应该具备哪些数据能力呢?

一张图让你看清


运营岗数据应用能力要求:

二、产品岗位案例:

公司新推出一款app,想考察用户对于产品的忠诚度,提高用户留存。如果你是产品经理,你会怎么做:


普通产品经理的答案:


直接查看DAU,观察对比日活月活


优秀产品经理的答案:


将用户按照注册时间进行切片

根据业务需求制定阶段性生命周期(3日、7天、10天、15天、30天、按周切片、按小时切片、按改版前后切片等)

根据数据表现找到用户流失点,锁定流失的关键环节

利用其他分析手段,精准定位用户流失的关键因素(比如用户行为分析法、漏斗分析、行为事件分析等)

通过上面这个问题,同学们一目了然,数据分析应用在产品经理岗位的重要性,与运营不同的是,即便是初级的产品经理也是需要一定的数据分析能力,但高级的产品经理是能够将业务与数据思维相结合,这就导致了分析是否真的从业务出发,结果是否真的能给业务产生推动作用。


我们都说,没有数据分析能力的产品经理相当于是“瞎子”,因为你想进行产品的优化,都无从着手,因为你根本不知道问题出现在什么地方。作为产品经理不仅要关心业务数据,还需要关心用户行为,发现用户的行为偏好,从而采取策略提升服务和收入。而这就意味着你需要花费时间去学习、去研究,只有这样才能称之为一个合格的产品经理。


数据能力是产品经理的必备技能,也是产品经理岗位进阶的核心竞争力,是仅次于产品规划的核心能力之一。

那不同级别的产品同学又有应该具备哪些数据能力呢?

同样一张图让你看清


产品经理岗数据应用能力要求:

通过两个案例的拆解,同学们了解了数据分析在实际工作中产生的作用,如果你需要做岗位的提升,数据分析能力是必须可少的,不论是运营还是产品经理亦或是市场营销的同学,基础能力到进阶能力的升级,伴随而来的一定是岗位级别的提升。


对数据分析从业者来说,除了有很好的数据分析专业素养,是否有业务高度,是否能够将数据分析跟公司的业务结合起来,特别是跟商业价值结合起来,通过数据分析来驱动业务发展,是核心所在。一个好的、对公司有价值的员工,他时刻会将提升用户体验、通过数据驱动公司业务发展、通过数据为公司产生商业价值作为衡量数据分析价值的最终标准。


对领导或者公司管理层来说,不能只靠拍脑袋来做决策,除非你觉得自己像乔布斯一样牛,能够洞察需求的本质,甚至创造用户需求,否则需要形成利用数据做决策的思维意识,至少要利用数据去支撑你的观点。要善用一切数据来获得对用户和产品的洞察,最终用数据说话,否则数据分析也将流于形式。


随着大数据技术的发展与成熟,大数据行业应用的不断深入。用户行为甚至是跨域、多维度的数据分析越来越受到重视,有数据驱动意识、能够很好地从数据中发现规律并充分利用这些规律的员工,才能够在激烈的市场竞争中更好地生存下来

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