Un, quel est le produit de données?

Simple, est la forme de produit de données comme principale sortie automatisée. Il met l'accent sur le concept de production automatisée, qui consiste à distinguer les sociétés de conseil en recherche de données telles que Gartner, par rapport aux produits d'analyse Internet en temps réel de grand-temps similaires. De toute évidence, leurs rapports peuvent également être compris comme des produits comportant des données que la production principale, mais ne présente pas les caractéristiques de la sortie automatisée.

Après clair du concept, nous pouvons la diviser. À partir du groupe d'utilisateurs, il peut être divisé en trois catégories:

1. Les produits de données utilisés à l'intérieur de la société, tels que les systèmes bi et recommandés auto-construits;
2. Données commerciales lancées pour tous Les entreprises de sociétés, telles que Google Analytics et grandio;
3. Les utilisateurs peuvent utiliser Google Trends et Ali Exponis.

Dans l'exemple ci-dessus, le système de recommandation peut rendre les gens un peu de puzzle. En fait, comme des portraits d'utilisateur, de tri des algorithmes similaires, ils sont essentiellement un ensemble de systèmes de balises de score basés sur des données utilisateur et des modèles de données correspondants. Par conséquent, dans de nombreuses entreprises de la division, il s'agit également d'une portée des produits de données. Mais l'expérience personnelle est limitée, cet article n'implique pas de tels produits.
Deuxièmement, pourquoi besoin de produits de données?
Produits d'analyse de données de nouvelle génération de Silicon Valley grandio Fondateur Zhang XI Dream est très populaire à Chongde Luk: si vous ne pouvez pas le mesurer, vous pouvez " T Améliorez-le (si vous ne pouvez pas mesurer, vous ne pouvez pas grandir). Cela se développe avec le concept de noyau de croissance de la croissance - croissance du lecteur de données, déroulement.
La croissance rend l'esprit de l'opérateur de l'entreprise et la courbe de la pratique est cachée dans le produit de données.

Par exemple, sur Facebook, l'équipe de croissance dirigée directement à Mark Zuckerberg dispose spécifiquement de la sous-office Data & Amp; Analyse et infrastructure Deux calculs d'acquisition d'équipe de données et spectacle. Ils surveilleront toutes les données de Facebook et continueront à optimiser en fonction de l'effet.

Qu'est-ce qui exerce les données conduites par les données conduites? Une 30ème équipe d'un VP a fait une année de révision de la page d'accueil. Dans les trois mois, les données sont médiocres et les données sont pauvres et roulées directement. En revanche, après le domestique Renren.com, après la révision, cela le suivra. On peut dire que derrière la croissance de Facebook à haute vitesse et stable, le produit de données n'est pas disponible.
L'image ci-dessous est la structure d'équipe de croissance de Facebook. La photo provient des anciens ingénieurs Facebook, des partenaires de la technologie Fengrui Capital.

Figure 1: Structure de l'équipe de croissance de Facebook

Comment concevoir des produits de données?

Pour la conception du produit, certaines étapes fixes ne doivent pas être peu nombreuses. Après avoir classé ces contenus, il est clair que la planification du produit au niveau du système, la conception de produits de plus en fonction, et nous serons clairs, nous l'abstrais en cinq étapes:

Ce que les utilisateurs sont la scène
Quel est le problème du problème / apporter quelle valeur

1. quel type d'indicateur est nécessaire
2. Comment ces indicateurs doivent s'afficher
1 . Quels utilisateurs et scènes
Toute conception de produit nécessite des utilisateurs et des scénarios orientés droits, car différents utilisateurs ouvrent votre produit dans différents scénarios. La posture est également grande. Ne sont pas identiques.
Différents utilisateurs ont des valeurs différentes. Cette méthode est principalement destinée à la première classe, c'est-à-dire un produit interne de l'entreprise. Il ne préconise pas la discrimination de la position, juste de la valeur des données, une décision correcte du haut niveau peut sauvegarder les innombrables coûts suivants.

Les utilisateurs de niveau différents sont différents de la taille des particules et fourniront toujours la prochaine analyse de la taille des particules et l'entrée pouvant être affinée à la taille des particules les plus fines. L'analyse des données est essentiellement continue de subdivisition et de modifications tracées.

Différents types d'utilisateurs sont différents des scènes de données, de concevoir autour de ces scènes. Par exemple, un type de vente de ventes, ce sont plus de scénarios pour voir les données visuelles sur la manière de voir les clients, la migration et l'automatisation sont donc critiques. Dans la conception, le principe consiste à montrer des indicateurs clés via l'interface téléphonique mobile et n'impliquent pas une analyse détaillée. Et lorsque certains indicateurs sont actifs, il peut être notifié à temps. Les analystes de données de l'Office doivent fournir une analyse plus raffinée de l'interface PC.

Pour comprendre vos propres utilisateurs, vous devez maintenir une communication efficace à long terme avec eux. Par exemple, le Premier ministre de grandio, il y aura des habitudes de vente et de communication client toutes les semaines et, après que chaque ministre fonctionne, il faut un service client à temps partiel. Ce n'est qu'à cette manière, le PM peut mieux comprendre les utilisateurs et leurs scénarios d'utilisation et concevoir de meilleurs produits.

2. Quel est le problème de résoudre quels problèmes?
Ceci est essentiellement clair que le produit répond à quels besoins. Demande, toutes les valeurs et priorités.
Tout d'abord, quelle est l'exigence de base et la méthode de la demande / des besoins / besoin peut être utilisée. Les utilisateurs viennent vous trouver pour être heureux(Demande), si vous n'avez pas de cola, vous ne pouvez pas rencontrer l'utilisateur. Mais en fait, il veut juste étancher (vouloir), une tasse de consommation est suffisante (besoin).
Deuxièmement juge la valeur de la demande et la méthode PST est analysée. P: x axe, quelle est la taille de la douleur de l'utilisateur; l'axe de Y, combien d'utilisateurs ont cette douleur; z-axe: les utilisateurs sont disposés à payer grand chose pour cela. Le résultat résultant est la valeur de cette demande. Prenez une carte d'entonnoir faite dans une nouvelle fonction en utilisant grandio comme exemple.
Le client a commencé à dire que nous voulons une analyse de l'entonnoir (Deman), mais les besoins essentiels (veulent) constituent un problème de perte dans l'amélioration de l'utilisation des utilisateurs utilisant le produit. Ensuite, différentes de différents niveaux d'utilisateurs, dans différents temps d'utilisation, ils doivent surveiller et optimiser dans différents liens, et enfin que cet entonnoir de grandio peut être comparé en fonction de différentes lignes de latitudes différentes.

Figure 2: Taux de conversion de désassemblage par "Analyse de l'entonnoir"

3. Quel est le problème de l'analyse des problèmes

ce qui précède est en fait ordinaire la catégorie du gestionnaire de produits a atteint cette partie pour démarrer la leçon professionnelle du gestionnaire de données. Quels types d'idées doivent être analysées après sa clair? Il est nécessaire de clarifier les principes suivants:

Data Product Manager doit avoir des compétences en analyse de données afin de mieux créer des concepts de conception de données de données de données de données plus importants et devrait être subdivisé à partir du résumé et continuer à comparer la vue globale, Concise Laissez les utilisateurs savoir ce qui est actuellement ce qui se passe et des problèmes. Ne laissez pas l'utilisateur entrer dans un détail sans fin pour fournir une mine suffisante de dimensions pour faciliter l'analyse. Chaque segment doit prendre un indicateur, tous les résultats de toutes les analyses doivent être mis en œuvre à l'exécution de l'action, et cela n'a pas de sens à des données pertinentes lui-même et la comparaison des données est significative. Le noyau du produit de données consiste à mettre en évidence ce contraste.

Ce lien fait partie du responsable de produit distinctif principal du gestionnaire de produits de données et nécessite également très haut. L'expérience efficace des conceptions de produits nécessite une compréhension profonde et des capacités d'analyse des données.

4. Confirmez que les données sont terminées avec précision

Analyse du support de données correspondant, les produits de classe d'affichage des données ne sont pas utilisés, même si le produit d'algorithme de portrait de l'utilisateur doit contenir suffisamment de données précises. est pris en charge. Dans le processus de confirmation, vous devez faire attention aux deux points suivants:

L'exhaustivité des données est à l'avance si toutes les données requises sont déjà prêtes. Les données sont comme l'iceberg sur l'eau, et ce n'est qu'une petite partie de l'écran, son acquisition, son nettoyage et son polymérisation est de 98% sous l'eau. Donc, si les données nécessaires ne sont pasSi vous avez collecté ou sans nettoyage, vous ajouterez un gros facteur instable pendant toute l'année.

L'exactitude des données est à l'ère des points enterrés, qui est définitivement une grosse fosse qui répond aux dieux. Plusieurs fois, je l'ai utilisé, j'ai trouvé que cette façon de ce point intégré a toujours été fausse. Ou découvrir que ce calcul de l'indicateur n'exclut pas un facteur. Cette situation est relativement courante dans les produits internes de l'entreprise. Parce que beaucoup de nombreux calibres sont compliqués, je ne veux pas sortir.

Donc, un excellent chef de produit souhaite faire des données pilotées par Facebook, doit d'abord atteindre l'exhaustivité et la précision des données, et le point doit être résolu. De nombreuses entreprises nationales ont commencé à utiliser une nouvelle génération de données de la Silicon Valley. En grandio

, qu'ils ont prises pour collecter des données, peuvent résoudre bon nombre des problèmes rencontrés sur la préparation des données. Les données sont vues et la précision complète est résolue. 5. Sélectionnez le type de formulaire de produit

Une fois la détermination finale terminée, le formulaire de produit correspondant peut être sélectionné. Les formulaires de produits communs sont les suivants: se concentrer sur les données présentées, les classes de rapport par courrier électronique, les classes de rapport visuel, les prédicteurs d'alerte précoce, l'analyse de la décision, etc en mettant l'accent sur les balises utilisateur, les règles de correspondance, etc. de la classe d'algorithmes. Confirmation de l'espace, ici pour partager la classe de rapport visuel avec vous:

(1) La conception de l'indicateur

a d'abord besoin de nettoyer le type de produit qui s'applique quel type d'indicateur, tel que Core du commerce électronique Le taux de conversion de commande, le numéro de commande, le montant de la commande, etc. sont le nombre d'utilisateurs actifs, le nombre d'interactions, etc.

Split par couche, pas lourd. C'est-à-dire mutuellement excluant, d'échappement collectivement. Si le montant de la commande est supprimé au nombre de commandes, le nombre de commandes peut également être soumis au nombre de commandes par habitant ci-dessous. Différents utilisateurs auront des commandes différentes par habitant et une couche de couches sont divisées pour garantir que les indicateurs puissent Soyez clair. Signification d'expression, la présence de la présence de définitions d'indicateur clair, de calibre statistique et de dimensions

(2) Indicateurs pour l'analyse de l'analyse ci-dessus, le calibre statistique , est visualisation de données. Ceci est extrêmement important pour les fabricants de données. Ce n'est pas seulement un travail d'UI designer car cela implique comment les autres comprennent votre produit et utilisez vos données. D'une part, j'ai besoin de lire les livres du professionnalisme pertinent. D'autre part, je dois observer suffisamment de produits pour voir comment ils sont mis en œuvre. Il existe des règles communes à partager avec vous:
Dans le même temps, l'indicateur d'affichage ne dépasse pas 7, 5 plus approprié dans les indicateurs de conception, afin de clarifier la relation principale entre les objectifs entre les indicateurs. Suggestions: Dessins de tendance, représentant une carte empilée, terminéeLe taux est constitué de graphique de colonne, de comparaison de la comparaison et de parcelles de dispersion croisées multiples.Il est important de choisir une forme appropriée pour un indicateur approprié.
La figure ci-dessous montre les points principaux de différents types de données cartographiées et d'informations:
Figure 3: Points clés de différents graphiques Express Données et informations
Quatrièmement, Conclusion
L'apprentissage des produits est trop profond, nous sommes juste un hoss d'icebergs.Un excellent gestionnaire de produits de données doit avoir une variété de compétences, pour comprendre vos utilisateurs, garder une communication efficace à long terme; les besoins essentiels de base de l'utilisateur, plutôt que de rester à la surface; et la chose la plus importante est de maîtriser les compétences d'analyse des données, d'utiliser des données Les outils d'analyse, ont toujours la conscience des données entraînées.