工作7年,我总结了一份数据产品建设指南
统计与数据分析实战
共 1517字,需浏览 4分钟
· 2021-03-09
随着互联网的快速迭代更新,大数据愈发凸显出其价值。
马云曾说:“在未来,一切业务数据化,一切数据业务化,企业才更有出路。”
再看看我们的日常生活,不论是消费APP根据以往购买记录推荐的商品,还是娱乐性APP的内容推荐,或是疫情下我们的出行轨迹等等……
数据早已将人与人、人与世界连接了起来,构成了一个复杂却清晰的网。
而想要在庞杂的数据中建立一个独属于每个人的网,针对性地进行分析和投放,离不开数据产品的运用。
总的来说,它能解决的问题大致包括四个方面:查询指标、统计数据、评估效果、精准投放。
产品模式:定位、目标用户、解决场景/核心痛点
产品架构:底层能力、数据管理、分析应用、业务应用场景解决方案
产品功能:画像分析、智能推荐、营销自动化
这些东西看似简单,但落地到具体的产品规划中,难度却很大。
一方面,看的数据产品过多,觉得别人的都是好的,全都拿来用,最后做出的产品四不像;另一方面,只局限于自己的认知,导致产品覆盖的业务数据很片面,完全不过关。
所以,如果想要提升自身业务能力,一定要了解数据产品矩阵,对产品产生更多的思考,才能为自己的产品规划提供思路,从而逐步完成数据产品的进阶。
他会手把手带你从一款数据产品的剖析中,深入学习数据产品的规划和落地,极大提升自身核心竞争力!
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如果说,了解数据产品的构成,只是完成了数据产品进阶的初始阶段。
那么,想要实现自我能力的跨越式进步,还需要深入学习数据产品背后的知识体系。
埋点采集事件
如果你是:
- 0-3年的数据产品经理,不知道怎么规划产品发展方向
- 数据分析师、技术开发、B端/C端产品经理等想要转岗数据产品经理,缺乏数据产品经理能力体系
- 想要掌握互联网数据产品建设工作方法,做到技能赋能业务,成功助力企业发展
我都强烈建议你来听一下这节课。
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