聊聊怎么转行数据产品经理

一、跳槽面试数据产品经理，如何解决"无经验"的问题？

这应该是"无经验跳槽"最麻烦的一点。没有相关经验的话，能通过简历初筛已经很不容易了，大概率会被直接刷掉。等到了面试的环节，经验短板也会成为回答问题的最大困难，很可能 答不到点上 。在我收到的一些咨询问题中，这类困惑也是最多的。

首先呢，对于处在这种状态的同学，我一般都会建议先别着急，既然已经是"无经验"状态了，那就破……哦不，那就得考虑怎么把 自己现有的经验 转化为 目标职位的经验 。

类似的例子我记得有两个：

退伍老兵应聘公司高管，因为在部队听指挥、能带兵，而且坚决完成任务；

古汉语学者面试计算机专业，理由是两个都是语言，连古汉语这么难都能学好，计算机语言没什么；

当然，这两个例子都是个例，不管最终成功与否，都不能完全套在自己身上。但是我们能从中学到的是思路 。虽然在自己想去的领域没有经验，但在自己熟悉的领域里总有些经验吧，而且它们是相通的。用图形来表示就是：

就拿私信中这位同学的背景，数据治理想要做好，也需要对业务有非常深入的了解。所以尽管没有实际做数据分析的经验，但是并不代表就不了解业务了。

把这个思路理顺之后，我们需要的就是一个公司，答应给我们面试的机会。最开始确实有可能连简历都不通过，但是真到有了机会的时候，就看我们能不能抓住了。

二、如果之前做的是偏向底层的工作，那么如何才算"懂业务"呢？

第二要说的就是针对数据产品经理这个职位了。之前，我把数据产品经理拆成三个主要方向：分析向、平台向和数仓(治理)向的。思路还不清楚的同学可以看看具体工作职责

私信中这位同学，正好是想从数据治理往其他两个方向上转一转。

不过呢，其实不管是哪个细分方向，都要求 懂业务 。各位大牛在回答问题的时候，也时常会提到要对业务有深入了解。

那么需要了解些什么？需要有多深入？怎么了解？我来帮大家拆解一下。

要了解业务，需要了解三个方面：领域经验 + 数据经验 + 分析经验 。

1. 领域经验是什么？

比如做生意，不管是电商还是实体，只要是卖实体商品的，就不能只关注毛利率，还要关注周转率。周转率上去了，每笔的利润甚至可以放薄一点。

类似这种"内行"才知道的关键细节，必须要跟这个行业中非常资深的专家交流一下才能学到。而面试中遇到的更多人是一知半解的，学个热搜词，再学几个成功案例，就以为自己懂了会了。这样不仅在面试的时候很容易挂，即使混过了面试，后续在实际工作中也困难重重，产生不了多大的价值。

用一句话说，领域经验就是发现这个行业的根本问题是什么。它的变化是比较缓慢的，通常都是由不可抗因素导致的。

2. 那么数据经验的？

数据经验指的就是要用数据的形式，把领域经验表达出来，并了解问题的现状。

还用上面的例子，大量的数据分析都在研究成本结构和收入来源，也就是研究ROI。但只要你加上个时间的维度，就很容易想到ROI只是暂时的、阶段性的，它不是固定不变的，也不是最终结论。如果过分关注某个阶段的ROI，后续的ROI可能更难看。

这就是没有把数据构建在根本性的问题上，那么关注成本和收入，对周转率的关注度却没有那么高。这就是缺少数据经验的表现之一，也是缺少量化思维和系统思考能力的表现。

在这方面，发私信的这位同学就比较占优势了。从数据治理的角度，特别是对业务进行分析建模的过程中，很容易从数据的层面发现哪个方面更重要、更值得关注。

3. 最后是分析经验

领域经验明确问题，数据经验明确现状，分析经验就得给出行动方案了。但是发现问题难，解决问题更难。而各个领域中的常见方案，不仅是解决问题，还都包含了各种碰壁和走弯路的经验，这就是经验的价值。

所以，相比前两个，分析经验最难提高的。短时间内也很难补上，确实需要自己亲身经历很多，才能逐渐体会到。

不过为了面试，找一些经验丰富的牛人讲讲，也是有帮助的，不快也光嘛。

三、转行，最重要的是改变什么？

一言以蔽之："思维模式"。当然，更重要的是，我们得能够意识到自己的思维模式是什么。

比如，就拿数据产品经理的这三个方向来说，分析向的同学会把每一次分析做得尽善尽美，但工具向的同学则会追求通用性、体验和迭代成本。两个方向，一个垂直追求极致的个性，一个水平追求极致的共性。这就是思维模式的差异。

End.

作者：李阳

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