原网易云音乐副总裁王诗沐:我眼中的产品经理基本功

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声明:本文来自于微信公众号人人就有 产品经理(ID:woshipm),作者:王诗沐,授权站长之家转载发布。

前些日子,人人就有 产品经理、起点学院 创始人@老曹问了我一个多问提:

你要怎样看待产品经理的基本功?

今天,我将和当我门聊聊什儿 话题。

除了用户研究和需求分析,产品经理还须要修炼那先 基本功?

在面试产品经理、考察其能力时,我会看重一个多方面:一个多是基本功,另一个多是天赋。

天赋包括洞察能力和商业嗅觉,这对一个多出类拔萃的产品经理来说十分重要;而基本功则是产品经理都须要做到 60 分的硬性条件。

遗憾的是,相比于多多线程 员群体的编程基本功,产品经理群体中没有多 练好基本功的比例要小什儿 。

(这也难怪多多线程 员会“吐槽”产品经理)

产品经理的统统技能就有 随经验积累越来更紧 实的,它就有 一门“玄学”,恰恰相反,它是有规律可循的;经验都须要通过不断实践、日积月累得到提升,而经验的提升会逐渐增强产品经理的技能——哪怕天赋差什儿 ,也没有多 通过努力来获得洞察能力和商业嗅觉(天赋在99%的请况下但是加分项)。

产品经理的基本功除了用户研究和需求分析,还包括数据分析、交互设计、信息架构、UI设计、编程能力(UI设计和编程能力严格来说是可选的,但我认为它们挺有益处的,故而仍放在基本功中)、审美能力、竞品分析等,如图4- 1 所示。

图4-1 产品经理技能树

其中,竞品分析与市场、行业的分析判断一脉相承,但是写起来篇幅较长,但是再单独展开讲;在文中,当我门会聊一聊数据分析等基本功。

第一节 数据分析

今日头条系产品为什么会么会能快速发展?它们的产品土法子论是那先 ?

从有一种程度上讲,今日头条是一家流量运作公司,对流量ROI(投资回报率)的运用纯熟度与传输速率非常高。

可能性当我门剖析今日头条系产品的成长路线,会发现一条规律:在今日头条有一种拥有很不错的广告变现能力的基础上,今日头条系产品在市场推广上非常舍得花钱——这里的原应就在于它们对流量ROI的掌握非常精细、纯熟。

通过流量分类分类整理和广告售卖算法,能保证流入的流量高效变现,从而引入更多的符合ROI指标的流量——另一个多的流量获取传输速率会比什儿 公司快好几块量级;在什儿 公司正在犹豫的但是,今日头条可能性将市场上的红利流量吸走了一大半,但是进一步能助 广告变现,获得更多的现金流,从而进入了一个多良性循环。

上一家在中国互联网上没有运作流量的公司是阿里巴巴。

另一个多的流量运作非常依赖强大的数据和算法系统,而这正是今日头条起步和赖以生存的核心能力。

要构建另一个多的数据和算法系统,须要非常高的数据运用能力和非常好的数据算法意识,而那先 都依赖于数据分析的基础;练好什儿 基本功才有可能性拥有好的数据和算法洞察能力,从而构建出一条清晰的数据和算法驱动的发展逻辑。

今日头条系产品的土法子论,基本上是构建在数据和算法上的。

并就有 说产品经理的世界中不到没有一个多有效的土法子论,但是在当我门拥有基于数据和算法的产品土法子后,配合当我门对用户和业务的洞察能力、商业嗅觉,就像配上了先进的现代化武器去对付装备很差的军队。

数据和算法本质上极大地提升了产品决策、运营/运作的传输速率。

在讨论数据分析的基本功但是,我要 先分享什儿 数据和算法意识:

中国互联网可能性进入一个多获取流量成本很高的时期,尤其是获取一二线城市用户流量的成本很高。

(也不 算是三四线城市的用户流量,大次责公司可能性没有掌握优质渠道,统统获取成本也非常高)

没有,产品假若想增长,不管是同质化的业务还是创新业务,要怎样高效而低成本地获取流量就有 非常重要的问提。

(可能性一个多创新业务运营得不错,调快就会有竞争对手qq克隆好友 相同或累似 的业务进入市场)

在什儿 但是,传输速率会成为最重要的因素;在流量获取、流量分类分类整理、流量变现什儿 个多阶段,要怎样通过数据和算法提高传输速率则是产品负责人须要考虑的非常重要的问提。

什儿 趋势从 2012 年左右就现在开始了,到如今仍不到次责头部公司拥有非常好的数据和算法系统来提高运营传输速率。

而越是头部的公司,数据量级越大,数据和算法系统的效果就越好;另一个多就会形成强者恒强,而弱者没能追赶的局面。

但是,对每一个多有增长诉求的产品来说,尽快掌握这套土法子是很关键的。

(即便是刚“出生”不久的小产品,有了这套武器也会更好,可能性有思路和土法子高效地获取第一波流量)

我在公司内内外部老要 强调,产品经理的基本功非常重要,数据和算法的意识也来自日复一日、年复一年数据分析的应用和积累。

市面上有不少数据分析方面的好书,比如《精益数据分析》,人人就有 产品经理就有 统统另一个多的文章,知乎上就有 不少数据分析方面的专业人士以及精彩问答,那先 书籍和网上的内容能很好地帮助当我门学习数据分析技能,强烈推荐当我门看。

产品经理不须要成为数据分析方面的专家,但那先 但是分析数据、分析那先 数据、要怎样分析数据、要怎样用数据辅助决策、要怎样用数据驱动业务,那先 问提是产品经理须要要回答的。

我最早是从Web时代现在开始做产品的,那时当我门用Alexa、Google Analytics做网站的数据分析,我也学习了UV/PV(独立访客/访问量)、跳出率、停留时长、留存率、漏斗、路径转化等数据分析中的什儿 基本概念,当时养成的好的数据分析习惯老要 保留到现在。

除了看书和学习数据分析技能,还获得了什儿 数据分析方面的感悟:

1. 不到只看大数据,须要精细化分析

这应该是我最重要的感悟,也是统统产品经理可能性不够的意识。下面用网易云音乐的一个多小案例来说明一下:

网易云音乐的评论非常受用户欢迎,数据表现也非常好;每天评论总数、点赞总数不断增加,领先竞争对手的优势很大。

可能性只看什儿 数据,是算是就原应评论系统可能性非常好、没有多再进一步优化了呢?

答案是算是定的——当我门应当更加深入地思考要怎样用数据评估评论系统。

评论总数和点赞总数都须要从宏观方面看到评论系统的量级和质量,但当我门还都须要问如下问提:

  • 超过 60 条评论的歌曲数量占比是几块?

  • 评论、点赞数量的分布是要怎样的,血块点赞是算是集中在少数评论上,还是有长尾效应?

  • 新的精彩评论数量占比是几块?被用户浏览过、点赞或回复过的评论数量占比是几块?

  • 用户互相回复的比例有几块?

累似 另一个多的问提,实际上是针对评论系统的真实运营请况提问的。

可能性血块的评论集中在热门歌曲上,没有这可能性是虚假繁荣,即并没有形成一个多真正热爱音乐的社区,用户更多的是跟风。

可能性血块点赞集中在少数评论上,没有不到少数评论生产者获益,也但是当我门常说的马太效应,这对社区的健康发展是很不利的。

新的精彩评论数量占比、被用户浏览过的评论数量占比则是为了看更长尾的评论社区都须要形成——UGC的生产与互动覆盖率越高,什儿 社区的生命力越旺盛。

精细化地分析数据是非常重要的意识。

从一个多宏观数据上往下细分更多的数据维度,能当我门真正了解一个多业务的真实请况,而就有 表表皮层上的请况。这须要耐心、定力和钻研精神,与浮躁、功利的风气格格不入,不到真正沉下心来做产品,没有多 不断去打磨、培养什儿 意识。