产品经理

培养自己的数据感,做一个更好的产品经理

2020-04-10  本文已影响0人  叫我vitamin

之前说过产品经理要有的硬实力,还有一些工作当中的软实力,同时也分析了各种各样的产品会有不一样的 产品经理,那么今天就来谈谈产品经理必备的一个数据感,这并不是产品才有的技能,但是产品必须要有这个,如果你不是产品,学习一下,在其他的工作中也会有很大的帮助。

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什么是数据感?

数据感其实很简单,就是对任何事情,任何看法首先第一要去找依据,而不是凭借自己的主观判断。那么依据从哪里来,就是来自于数据。先来一个简单的实例,假如我问你,你觉得爱奇艺和优酷相比,谁更火?

要回答这个问题,首先分析一下这个火指的是什么?是用户量大?还是日活数量大?还是访问数量大?这里我们就假定是算他的用户数量吧,用户数量多了也就是用的人多了那肯定能说明这个网站火咯!好的,当你知道你要衡量的指标之后,我们就可以去解决这个问题了。如果你只是和朋友茶余饭后聊天, 那么你肯定会根据身边的朋友或者自己的认知来想当然的回答这个问题,例如:

我:我觉得优酷更火,因为前段时间我看到很多人朋友圈借账号要看《 春风十里》,而且优酷感觉出来很多年, 用户数量肯定很大;

但是你朋友不乐意了,他提出反驳意见:

朋友:前段时间《中国有嘻哈》更火,我觉得用爱奇艺的人肯定比优酷的多,而且爱奇艺最近多了很多新剧,也有很多人找我借账号,要追剧呢?

然后双方开始争执不下,如果你是一个产品经理,你想解决这个问题,你要怎么办?很简单,用数据来说话,以下是来自艾瑞数据的在线视频9月份月度覆盖人数的分析:

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从上面的数据来看,优酷好像是稍稍领先与爱奇艺,而且翻看了8月,7月,6月的数据来看都是优酷比爱奇艺人数多一点,然后你因为拿到了数据你成功地就说服了朋友,同时你也发现, 原来优酷和爱奇艺的火爆程度都是数一数二的,这就是数据感给你带来的一些生活的实际。

当然这个例子还是有一些漏洞存在的,例如艾瑞数据的真实性是否准确,然后单独的评判覆盖人数是否足够全面,还有就是单独比较月份会不会偶然性太大等等问题,由此我们发现, 一个简单的问题「谁更火」其实背后需要考量的因素有很多,我们也发现了原来数据给我们的帮助是很大的,越多的数据,越全面的数据,对我们认清一个东西越有帮助。而数据分析的办法和一些因素的审核考量我们后续再谈,我们今天聊的是数据感。

有了数据感,我们能用在哪?

很多人觉得有了数据,无非就是争论问题的时候多了一点点证据罢了,好像在我的生活中并没有什么帮助啊,我平时经常想当然的好像也没有错啊!这种想法其实是对数据感这词的认知太片面了,数据感不仅仅是来自于这些数据统计分析网站,还来自于我们生活的方方面面。很多时候我们浏览问答社区,会有一个点赞功能,点赞意味着有人赞同这个观点,例如说很多人觉得煎鸡蛋的时候往里面加一点盐还有料酒还有一点点水会更好吃,但是你并不知道原来还有这种操作,那么当你看到原来有这么多人赞同这种做法的时候,数据感告诉你,也许我晚上做鸡蛋的时候可以试试这个办法!结果发现, 原来这种办法真的会让鸡蛋更加美味一点点。

还有很多时候我们看到路边有人摆摊,这个时候有人会说,下雨天也摆摊,出太阳也摆摊,这么辛苦又不赚钱真的是太惨了,以为我肯定要好好学习,争取坐在办公室里面吹着空调,喝着咖啡,真的是太爽了!但是旁边也许有人就会反驳你,你怎么就知道人家不赚钱?

你觉得不赚钱的原因来自于你对他们片面的了解,你觉得这是一份苦差事肯定是因为没钱赚,所以他们才这么辛苦希望多花点时间去多增加一点点收益,但是事实真的是这样吗?朋友提出了反对意见,这个时候你很尴尬,到底是去听他的呢还是相信自己的直觉,自己的想法?

这个时候你就需要数据感来帮助你了,这里的数据可能是来着网上,也可能是你多去问几个人进行一些统计和计算,当然你会觉得这个操作行为很弱智啊!但是从另一个角度来说,假如你打算在学校开一个奶茶店,这个时候你要去做调研,这个学校喝奶茶的人多不多,那么你就需要数据。没有数据感的或者愣头青就会想当然的以为,这个学校有几万人,然后大家都经常来这个地方消费,那么我在这里开一个奶茶店肯定是有钱赚的。然后就风风火火地开始了自己的创业道路,那么这个时候你一定会赚钱吗?答案是不一定的,但是能确定的一点是,如果你对前期的用户,数据等等没有调研清楚,就盲目地去做这件事,那么失败的概率是很大的。

很多人自以为有数据感,看到这个地段人很多,就说:要是在这里开一个xx店肯定赚钱;看到别人做某个行业赚了很多钱,就说:我现在跟着入这个行业肯定也能赚到很多钱;看到某某手机卖的很好,就说:用这个手机肯定很好,不然他不会卖的这么好。

生活中这样的例子有很多,我们很容易就陷入对数据的自我臆断的漩涡,当然对于大多数人来说,这个东西不是什么致命的,反正他也不创业,不会去做这个,做那个,要那么多的数据好像也没什么作用;但是对于产品经理来说,没有数据感将会非常致命,盲目地去做一个产品,去上线一个功能,亏损的是整个公司,而不是只有自己的利益,所以请尽力地去学习培养自己的数据感!

怎么培养自己的数据感

关于数据感的培养,或者是关于xxx技能的学习与培养我感觉是最难回答或者最难学习的,就好像有人问:怎么成为一个优秀的产品经理?这个问题大而空,广而泛,压根就不好回答,所以我就简单说几个需要抓住的点:

时常关注数据

这一点其实很多人都能做的到,但是很多人关注的数据或者是信息可能是娱乐性质的,也可能是一些新闻报道的东西,例如说:ofo和摩拜的用户数量谁的多,谁融资的钱更多;哪个明星上了头条次数多,哪个明星的演唱会门票卖的多;这些都是信息,都是数据,只不过你关注的点大多数是娱乐性质的而已,假如你是一个产品经理,那么你要关注的就是公司所处行业的一些数据,当然你有时间的话也可以去关注一些自己感兴趣的模块,毕竟数据那么多没有人都能知道,都有时间去关注,那么养成查找数据的技能就很关键了。所以提升自己查找数据的能力,例如:百度分析,百度指数,艾瑞数据,IT橘子,阿里数据,易观千帆等等,很多网站都有数据分析和统计,所以记得多去逛逛,了解一些行业和你想要的数据。

多去思考数据背后的东西

很多时候数据可能就是一个冰冷的数字,就是一幅幅变化的统计图,但是有能力的人会去分析冰冷数据后面所存在的温暖,而很多人就是一瞥而过就没有然后了。

举个栗子:现在OV手机的销量和几年前相比翻了很多,很多人印象中OV还是个三线的小牌子,尽管人家卖的很好,但是还是很多人觉得OV就是靠广告堆叠起来的销量,实际机器性能差的很。诚然,OV的价格和他的配置确实不是很搭,但是这也是很多人的主观想法了,觉得高配置=高价格,高价格=低配置的就是垃圾手机,就是不好用的手机;那么如果你只是看到了这一层的话,那么我感觉这个数据还是太冰冷的,我们不妨试着去想想:如果一个手机配置很差,用的很不舒服,而且价格很好,唯一的就是店铺很多,广告很多,那么这个手机能卖的很好吗?就算他能几个月或者一两年能卖的很好,他能一直卖得很好吗?但是OV已经卖了好多年了,而且在不断地扩展中,因为他们想告诉消费者的就是:我们的手机配置不是最好的,价格虽然高,但是我们的功能和体验绝对的不会差,而现实中OV的旗舰店和售后的服务态度确实比很多厂家好很多。

也就是说,不是所有的消费者都只是看中参数的,更多的人关注的是这个东西好不好用,他买这个产品受到的待遇和服务好不好,配置只是一个冰冷的参数,如果购物体验和使用体验很差的话,这些参数并不能挽救一个消费者对一个产品的厌恶感。这一切都是数据背后存在的江湖,也是OV这样烧钱依然可以卖的很好的原因,OV的销量事实上就是一个成功的销售案例,很多人对他们的产品不屑一顾,但是却忘了当你还在主观想法审批别人的东西不好的时候,人家已经把产品卖出去了很多,而且是不断地在扩张,扩张到冲击你三观的地步了,这个时候你确定还不改变下自己的看法么?

相信数据前,先否定自己的想当然

网上有很多人说不要相信自己的直觉,尤其是现在,因为你的直觉往往是错误的。

这句话说的颇有一点绝对,但是细细品来也有点意思。现在的互联网时代很多新的玩法和新的事物衍生,很多时候我们觉得不务正业的打游戏,电竞行业火得一塌涂地,很多人都要辍学去打电竞;让人感觉秀智商秀下限的搞笑短视频,观众数量庞大,很多草根红人依靠这个一路火起来;以前那些踏踏实实做事干活的人一个月可能赚钱还没人家写一篇稿子的广告费多……现在的社会多元化,层出不穷的新鲜事物已经让我们的直觉越来越不准确了,很多时候我们做一个大决定的时候可能还会去问问父母,但是我曾看到有人说:「不要去问昨天的太阳能不能晒干今天的衣服。」父母长辈固然有很多道理和知识值得我们去学习,但是更多的时候他们所掌握的一些经验和知识可能已经是落伍,跟不上时代的了。

所以在相信数据前,先否定自己的想当然,自己的直觉往往是不准的,它只是一个参考,但是不要太过于盲目的去相信自己的直觉,尤其是对一个大一点的问题面前,请慎重一些,去相信数据。

多沟通,不要偏执

人很多时候都是很奇怪的,没人认同你的时候你就特别想说服别人去认同你。所以一旦产生了偏执,聪明的人会愉快地机智地绕过这个问题,不去与别人争论,因为往往争论的结果都是没有意义的。而我们毕竟都是凡人,都会或多或少有这些毛病,喜欢和人家争论,试图去说服别人,去证明自己说的是对的。但是在培养自己的数据感的时候,在做产品的工作的时候,我们要多注意去避免这个问题,多沟通不要争执,也不要与别人发生矛盾。很多时候被别人说服很简单,但是自己完全的认可别人,自己说服自己不是一件简单的事情。做好了这件事情,想必在日常的工作和生活中也会顺畅很多的。

以上就是作为一个产品新人的一些感悟,内容可能有些单薄,但是希望表达的意思能到位,大家互相学习,共同进步!

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题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

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