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一个系统学习数据分析的机会

刘言飞语 2018-03-01

众说纷纭的用户体验


记得刚做产品时,有一次需求评审会,我费尽口舌驳倒一众开发,准备顺利收官了,大BOSS冷不丁问了一句:所以说这次迭代的核心目的是什么?


答曰:优化用户体验。。。


BOSS蜜汁微笑,问曰:那么我该怎么评估你的工作成果呢?


懵逼的我内心OS:你特喵的自己去用用不就知道了吗!!!


机智如你,发现什么问题了吗?“用户体验”是产品经理最常挂在嘴边的名词之一,好的用户体验是很主观的,每个人都有自己的判断:程序员觉得是响应快、BUG少,设计师觉得是界面美、跳转炫酷,产品经理觉得是简单、无须思考。



一个系统学习数据分析的机会所有这些都在表达一种可意会而不可言传的感觉。如果想办法量化这种感觉,统一大家的认知,结论就不会那么众说纷纭了:好的用户体验就是把我们的留存从20%提高到30%,转化率从5%提高到10%。


热闹纷繁的需(si)求(bi)评(da)审(hui)


“怎么说服程序员乖乖做我的需求”是困扰着99%的产品经理的世纪难题(剩下那1%是以张小龙、雷军为代表的真·产品经理)。特别是在需求评审会上,每当你展示完一个需求后,众程序员条件反射般的拒绝三连:【不合理 做不了 告辞】


在需求评审这没有硝烟的战场上,产品经理、程序员、设计师…没有人能从中全身而退。


沟通能力是产品经理必备的软实力,在面对程序员是,你是怎么沟通的?是循循善诱?是狐假虎威?还是妄图以德服人?


一个系统学习数据分析的机会


真实的沟通中,以德服人是行不通的,更多的时候,产品经理需要以数据服人。比如,“我觉得”和“根据数据统计”两种起手式的说服效果是截然不同的。程序员是偏理性的群体,说服过程中,列举数字比提高嗓门更有效果。


扑朔迷离的产品迭代


曾听过很多产品经理都有这样的困惑:产品经过几轮迭代,该有的功能都有了,接下来应该迭代什么呢?


很多产品经理都会陷入这样一个状态,我把它称为“需求荒”。并不是说没有需求可做,而是,不知道该做什么。接到老板的需求、看到竞品的更新,也会去做、去模仿,但全然不知道为什么。


需求来自于哪呢?答案也很明显:来自数据。你做一次功能迭代,原因一定是发现了问题,目的一定是改正或优化这个问题。


一个系统学习数据分析的机会


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发现问题,就来源于对数据的收集和分析,整体留存达不到业界平均水平?还是转化漏斗的某个环节跳出率特别高?这都是问题。发现问题,提出改正方案,然后等到产品上线之后,还是要盯着数据看。优化的效果完完全全体现在数据表现上:留存提高了几个点?跳出率降低了几个点?


互联网行业高速发展,完全拍脑袋、凭感觉、凭经验的决策时代已经过去了。无论是BAT、明星创业团队,或是硅谷领先的互联网企业 Google、Facebook……均在用数据驱动产品、运营和业务增长。懂数据分析的产品经理和运营,可以利用数据验证假设、理解用户、迭代产品或运营玩法。能否用数据驱动业务,是你能否成为优秀产品经理的关键所在。


产品人怎么学数据分析?


正在互联网行业,感受到数据驱动增长的力量,却苦于没有系统的基础、高效的方法和实操的技能帮助你利用数据驱动工作业绩。在压力大、时间紧的职场中,产品人要如何掌握数据分析的技能?


一个系统学习数据分析的机会


1-要学系统化的专业内容


网上讲数据分析的课、文章很多,但大多停留在「1小时让你入个门」的状态,听完后只能了解一些基本的概念和工作流程。而数据分析是一个涉及统计学基础、相关软件操作、实战练习的综合技能。你要更加系统、深入地学习才能真正掌握。


2-时间自由的在线学习


在互联网公司里工作,想抽出时间学习很不容易,尤其还要学系统化的知识技能。所以在线学习是个更好的选择。半夜加完班回到家学半小时,早起一会儿再学半小时,用碎片化的时间就能达成学习目标。


3-边学边练快速转化成能力


技能类学习要勤加练习,光学不动手是拥有学不会的。职场人最大的学习问题就是无法把知识应用在工作中。所以在学数据分析时要边学边模拟做项目,这样才能在工作中有意识地应用起数据分析的技能。


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学习后,你将掌握「假设—验证—优化」的方法,理解 A/B 测试原理,提升 Excel 技能,并学会用 Tableau 可视化你的数据分析结论以更高效地推动工作。


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