数匠专访 | 数据产品总监谈数据岗位知识与经验分享(上)

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2021-06-2419:05:18 评论 57 6415字
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本期《数匠访谈》的嘉宾是爱数据社区的贾海峰老师,目前是天眼查数据产品负责人,曾任新湃传媒、E代驾、途家、WiFi万能钥匙数据产品总监。

出品|爱数据LoveData(ID:cntongji)

嘉宾|贾海峰

采访|夏天

编辑|小数

 

本期《数匠访谈》的嘉宾是爱数据社区的贾海峰老师,目前是天眼查数据产品负责人,曾任新湃传媒、E代驾、途家、WiFi万能钥匙数据产品总监。

 

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Q1:您可以谈一谈当时:选择数据产品发展方向的过程是怎样的?

贾海峰:与其说是我选择做数据产品,不是说是机缘巧合。当时我是做开发、做项目经理,同时也会做产品经理工作,因为那时候项目经理基本上会做产品经理的工作。后来我去面试的时候,他招后台产品经理,但是招进去之后才跟我说是需要做数据,因为当时在2011年,其实是没有招真正的数据产品经理的,只能从自己内部去培养,正好我研究生是学数据科学与教育管理的,其实就是统计学-教育方向,当时就觉得去试试吧,我就边学边做,才做起来了。

 

比较巧的是,当时的数据开发是我原来做开发时候的同事,就一起通过搭数仓、做BI报表,慢慢边学习,边搭边尝试最后来做的。因此算是一种机缘巧合吧。

 

十年前没有数据产品经理这个岗位明确的招聘需求,虽然有这个职位,但是这里人才很少,那基本上就相当于是企业发展到一定阶段,对岗位有需求会在现有一些岗位里去筛选人才。

 

当时是我去的是叫欢网科技,他是长虹、TCL、腾讯合资,专门做互联网电视的。互联网电视最开始是Linux系统,慢慢开始做安卓系统了,也就相当于跟手机端的app其实差不多。但是随着你量级起来,长虹和TCL加来,当时在11年的时候有1300万的量级用户,你的各种的app都在里面,电视端app使用情况、用户行为、用户信息等等,其实他们都是零散的也不关注的,但慢慢的开始精细化运营,就会关注这些了,那就要收集些数据,做数据的加工,最后给他们种报表及可视化的展现。都是从最初的开始慢慢去做的。

 

在市面上开始去招聘数据产品经理大概是在14年到15年那会,移动互联网比较火热的时候。最开始移动互联网没有起来,它更多的还是在pc端,基于后台的数据做一些简单的加工,那时候也叫BI系统,但真正大数据起来,或者说数据产品岗位起来是在移动互联网火起来以后。

 

 

Q2:老师谈一谈关于数据分析师、数据开发、数据产品,他们之间的联系和区别吗?

贾海峰:三个是完全不同的职位,交付的内容也是不同的。

【分析师】他交付的数据提取,以及专项的分析报告,以及他要做些数据的波动异常做相的分析。

 

【产品】是要把固话需求产品化,包括专门的数据产品。BI只是是其中一样,还包括和ABtest、DMP画像系统、标签系统,这些其实都是数据产品。作为数据产品经理,要在你的整个公司的不同数据阶段,把它规划好,迭代出来。

 

【数据开发】主要是来做数据的基础建设,你要有数据的埋点采集、内部数据的同步,外部数据的api接口,数仓的搭建,最后完成你数据产品。数据产品要有后端的数据开发来支持,数据开发是数据产品落地的能力体现。

 

其实,数据产品、数据分析,数据开发,它都是种相互协作的。数据分析,它会处理一些不是特别固定化的需求,或者一些临时的需求,但这些需求比较固化之后,由数据产品把它总结出来,把它产品化。所有的需求如果都产品的话,需要做开发以及排期,迭代周期就很长,一些更多临时需求就由数据分析师来做。

 

但是现在更多的数据产品,它要求要具备分析能力,包括数据的模型。产品和分析,有的公司分的不太清,但是开发跟产品和分析其实还是分挺清楚的。

 

Q3:"好的数据产品经理,他一定是好的数据分析师。好的数据分析师不一定是好的数据产品经理。"这个观点贾老师你怎么看?

贾海峰:因为数据产品,它是要求你有分析能力,如果做的更好一些,会要求你有一些技术的背景,甚至说数据的架构设计,这样你是能跟数据开发做种交流,包括一起搭建数仓,因为数仓涉及到。底层就ODS、中间表、结果表,它会涉及到应用层的主题建设。举个例子,我们拿电商来说,比如淘宝,他其实会在应用层有几个域,或者叫主题,像流量的、用户的、订单的、支付的、物流的等等,它每一块其实都是相对应主题来建设它的域的。但是如果纯开发,他不了解么多的业务,就需要你跟产品去磨合把块做好了,不然的话就会非常的乱。

 

很多公司都是分析师自己去建,或者说数据产品自己建,或者开发自己去建,最后就会造成他的应用层特别的混乱,越做越乱,如果想搭建比较好的数据底层,数据仓库、数据集市,还是需要数据产品跟跟数据开发去配合的。

 

这就要求你数据产品要有一定的架构或者说模型的能力。分析师他其实并不具备产品的设计能力,因为分析师更多是跑个脚本、写个Python、用Excel做个报表。而且数据分析师能力参差不齐,从入行用Excel做个报表,到能做专业的分析,会用Python、Tableau等做一些负责的分析,他的层次结构是不一样的。但数据产品会要求高一些,你是分析师转的,或者开发转的。他要具备分析的能力,甚至说一些技术的能力。但是分析师的话没有么高要求,这也造成分析师的人很多,但是属于产品的人相对会少一些。

 

最后的结果,分析师没有数据产品同等能力,同学历下的工资高。

 

Q4:目前贾老师作为数据产品的负责人,你的工作内容有哪些?

贾海峰:我在天眼查的title是数据产品的负责人,但是我是负责数据产品和数据分析两部门。

 

【数据产品】

数据产品这块主要还是一些产品团队的管理,包括产品设计、需求对接、数据产品的规划。比如我们现在做的,要做一些。比如ABtest,之前都是人工来写,甚至说让开发来单独来写,那么这个时候,数据产品可以来建完整的ABtest系统。

 

简单介绍一下ABtest系统。Btest其实是说你要有一个ab的管理平台,来设置AB或者ABB ,主要是做这种上线前、上线后它的一个产品迭代或功能优化的各个版本的对照。

 

当把这个东西做完好以后,就是不同的参数设置,他会做这种实时的流量分发。就比如说你要做AB而不是ABB,那AB的话就是,一个是A,一个是B,一个用户进来了,到底是放多大的规模,然后是你让用户去A还是去B,用户去A或者B以后,它会有一个行为,因为每一个路径他针对的按钮都不一样,那就他就会做数据的采集,以及说ab的对照分析,它是一整套的,即包括AB管理、AB流量分发、AB对照效果评估,它是三个结合在一起的,集合到ABtest系统。主要还是给产品的迭代以及活动的投放来做种数据评估及效果评估。

 

除了ABtest系统,还做BI系统,是最常见的报表平台。还有在做DMP精准营销系统。

 

产品块其实更多的说你的需求的收集,沟通设计,排期,上线。包括种种种的测试。

 

【数据分析】

分析这块,团队工作比较细。有专门做流量的就流量跟渠道块的分析,有专门做产品的分析,包括产品的痒点、产品的功能。有做活动的分析,指不同的活动上线以后它的数据反馈。比如说,我们要做深度的分析,告诉他哪些用户在什么时间段你做活动能达到你预期的效果,因为你的效果可能是增加营收、增加续费、甚至说增加活跃,是不一样的。

 

另外营收分析,是指整个的营收预期有预估,那你会涉及到预估模型。预估之后,每天是不是达到预期效果?比如说,每天营收增长了或者下跌了,你要能迅速作出归因,到底是什么原因导致的,给出一定的解决方案。

 

另外一块是做数据支持。其实基本上大部分的在开会,碰各种的需求。

 

因为你要清楚的知道说每一块都有什么需求,他的进度是什么,以及你能不能做,结果大概交付成什么样,以及后续的一个跟踪。

 

其实慢慢做到管理层大部时间要做些管理规划些事情,细节其实做的不太多了。

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Q5:数据分析和数据产品,他两块的工作是具体解决公司哪个环节的问题,他是如何为公司带来收益,或者是带来价值?

贾海峰:

【分析-渠道分析】

先说分析,我们目前是有五个方向的分析。每个方向分析承担的工作职责以及目标是不一样的。像渠道其实它更多的来是做渠道的质量评估,以及说渠道的收益评估。因为整个渠道的ltv,包括说整个渠道的贡献方向,比如是GMV多、还是贡献的激活多、或者是贡献的活跃用户多,它是不同的。针对不同的渠道,要采取不同的策略。

 

可以给你举个例子,就比如说渠道一块要预装机型。我们之前预装了P30机型万台,那500万台,他回收的周期是多少?多长时间能达到ROI等于1,预装一年三个月了,目前回收回报率是多少,通过P30的数据,以及其他的一些我们现在有机型,比如说小米10,以及新出的mate系列等,其实他在我们是有数据的,包括续费率、活跃用户数以及首次付费等。但是我们想去拓展其他的一些预装的机型,那我们就可以通过P30的数据加上我现有的数据,对新的渠道进行预估,我们价位去投投多少台?回收的周期是多少?一年两年以后,我能达到样的预期,是可以预估出来的,就相当于为投放在成本、在效益、结果能够最大化。

 

【分析-产品分析】

产品其实更多的是要知道我上线之后产品的使用情况,包括用户的留存,使用行为以及痒点。是否露出以及痒点的使用情况其实都是产品要做的。

 

【分析-活动分析】

活动其实他更多的聚焦"取得活动的最大效益",那我次的活动是为了拉新,为了续费,那把那活动投了。投了之后要告诉活动的效果到底怎么样,续费率是多少等。同时,你要对他做深度的分析,分析活动对哪些人效果更好,哪些时间段更好?会把维度列出来。下次投的时候,就会针对于效果好的人去投。如果效果不好的人的话,你就会把批人圈出去,其实是为了你的活动能够对你目标最大效益化。

 

以上是分析主要的方向,但其中会掺杂着很多种细碎的些需求,比如取个数,取数基本上占到分之三四十。因为大都是一些临时的需求。并不会作为你固化的目标,但主要是为了提升效率吧,说他们来做数据的支撑,说我要做事情,我要把数据拉出来,看一下我是否能做,做前期的预估或预判。

 

【产品】

产品更多的来说是提升整个的运营、产品工作的效率。举个例子说,我们刚刚说ABtest,如果之前只能找研发。一次做1-2个对比就不错了,而且还要等开发、等上线,周期就会很长,需要等版本的迭代才能完成,而且很复杂。当你有ABtest系统,就可以随时来做种效果的对比,那对整个做产品的规划、活动的评估、活动都对比,其实效率提升很多。因为他会不断来测试各种活动对哪些人效果更好,来获取些数据,来做最后的精准推送。这些都属于提效,还包括DMP精准营销平台,那最开始做种活动的推送,比如说,我作为运营人员,我要给用户去发一个push,那我需要找分析师我跑一部分人群出来,我把标签给到分析师,把人群跑出来之后呢,他要把针对这部分人群要做活动告诉推送方,你要给我这一批人,给他们做这样push内容,最后你还要把100个人给到数据边,分析师要根据100人的案例去跑一下推送的效果,相当于它会很麻烦,都是需要一段一段去动。

 

但是如果基于DMP平台他会怎么做呢?一是他会基于数据的标签系统,根据标签建用户群,再建任务,任务包含哪几个用户群,他是交集还是并集,最后是做活动,活动可能是一个任务,也可能是两个任务。任务就会把相应内容去推送推到任务系统里,比如说推到短信平台、推到其他第三方广告,同时还把用户ID自动的同步到数据平台里面去,数据平台会根据他的一些固化的数据需求

 

数据产品在公司的价值,总的来说,是提高数据使用价值。

 

Q6:数据分析与数据产品的工作内容/流程是怎样的?

贾海峰:首先,需求会有两部分,一是自己通过数据发现的,或者说你通过数据来看到一些问题,主动去做的,就比如说你要做归因。比如说今天营收掉了,那数据变化很大的时候,是要主动来做归因,到发现原因以及后期要怎么做能够提升。不是说领导发现说你数据怎么掉么多,找你问,而是需要你主动来去做的。

 

还有很大一部分的需求方。比如说运营、增长、产品,其他的部门他都会给你提一些需求。这些临时的需求其实都是由分析来做的。

 

一些固化的或者共有的需求,我们把它做成产品,比如说线下的人比较多,那你就需要做移动BI,甚至说把CRM的数据拿过来给他们做种绩效,些其实都是数据产品能做的。

 

接到需求以后,你要跟他不断的去沟通是不是真的有需求?需求做完之后的价值是什么?做完需求确认之后,我们就要做产品的设计,产品设计出来之后就开始走评审,进入开发的评审周期以及测试。

 

大部分数据这边是没有专门的测试团队的,基本都是由数据产品和分析师、数据开发来做。做完之后测试,然后上线,上线之后要监控上线的反馈,以及上线后产品的使用情况。不断来迭代,基本上整个的工作流程。

 

 

数据产品在这个流程里,还承担了项目负责人和测试的角色。数据产品经理他不像业务产品,有的公司会设置PMO,数据产品的开发,就基本上都是由产品经理来做,包括产品测试。原来我们公司有过找专门测试来做数据测试,测一周人就不干了,说要么走,要么换岗位。因为数据的测试相对于说功能测试复杂得多,因为他要理解数据的模型,甚至说数据算法,他还有准备相应的数据。但是这些用一次就完了,你下一次的需求又是另外的数据指标,又是另外相应的数据案例,没办法流程和规范,所以一般测试都不愿意做。

 

所以说,对数据产品要求还挺高的,如果你只是基础的或者刚入行的,你做某一部分就行了,如果你想做独挡一面,基本上你的各个方向都要具备的。包括整个产品体系化的能力、整个数据产品的管理能力、需求理解能力、产品设计能力等,其实都是要求比较高的。就像你刚开始说的,为啥数据产品得是很好的分析师,但是好的分析师不一定是好的数据产品。

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#直播话题讨论

1. 如何看待国家对教育培训行业的全面整顿?

2. 教育部2021工作部署将大力治理整顿校外培训机构,会对教育培训行业以及就业机会有哪些影响吗?

 

#直播内容

★在线教育行业现状分析

★教育大数据的数据平台基础建设★教育大数据的数据应用六大案例

  1. 获取生源效果分析

  2. 线索转化模型

  3. 辅导老师合理分配及绩效模型

  4. 学生学习效果分析及预测模型

  5. 讲师讲课效果评估

  6. 辅导老师绩效

 

 

数匠访谈介绍
爱数据社区《数匠访谈》旨在分享数据作为新的生产资料和驱动力的数字化时代背景下,数据从业人员如何发挥数据价值的见解和洞察,共同探讨数据应用与发展趋势等话题。

访谈嘉宾均来自:一线各行各业的资深数据分析师、数据产品经理、数据开发工程师、数据建模专家、算法工程师、数据仓库架构师、数据总监等,行业覆盖新零售、O2O、电商、互联网、教育、物流、金融、信息流、医药等。

 

《数匠访谈》通过深度访谈一线资深数据从业人员,整理发布数据嘉宾的实战工作经验、行业洞见和先进的数据技术,为入行数据从业者、数据爱好者提供宝贵意见,为行业发展起到积极促进作用,进而达到数据人才价值实现,推动数据产业发展。

 

End.爱数据网专栏作者:贾海峰作者介绍:天眼查数据产品负责人,曾任E代驾、途家、Wifi万能钥匙数据产品总监本文为挖数网专栏作者原创文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:lovedata0520)

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