数据产品经理必备思维之——用户思维
用户思维以用户需求为导向,关注的是用户的需求,而并不会过多关注执行和实施的过程。
用户思维是指站在用户的角度考虑问题,从用户的问题出发。这里的用户, 可以是使用产品的用户、公司的客户,也可以是合作部门提需求的同事,还可以是自己的老板。
马化腾说过,产品经理最重要的能力是把自己变傻瓜。周鸿祎也提出,一个好的产品经理必须是白痴和傻瓜状态。
产品经理要能够随时切换自己的思维方式,能够随时从 “专业模式”切换 到“傻瓜模式”,这就是用户思维的体现。产品经理要能够忘掉自己的行业背景和知识积累,以及产品逻辑和实现原理,变成对这个产品一无所知的“小白”。
用户思维一般只关注用户的需求和想要的结果,以用户需求为导向,不会太关注执行和实施的过程。例如,我想给某人打电话,那么我拿出手机,便可以联系到这个人进行直接对话,至于手机信号怎么样、基站是怎么建设的、如何精准地和这个人对话而不会错误地联系到其他人,我都是不考虑的,因为一旦考虑这 些细节,我就会深陷这些泥潭里而不能自拔。
以大数据分析平台为例,用户的思维如下:
昨天上线了一个活动,我打开大数据分析平台,就想看活动的数据情况。
在这个思维模型里,用户的预期是直接获取上线后活动数据的情况,让他快速了解活动的效果,尽快做出决策。所以在这个过程中,我们所做的任何工作都是从用户的这个核心需求出发的,并且实现这个核心需求的目的路径越短越好, 用户的整个思维体现可以用下图表示:
大数据分析平台的用户思维体现
如何掌握并熟练应用用户思维呢?首先,要在心里时刻想着用户,牢记用户的需求,以“小白”心态理解用户的需求,并在整个产品设计、推广过程中,复盘自己是否体现了用户思维,有没有以用户为导向。然后,融入用户真正的使用场景中,只有这样,你才会作为一个真正的用户体验产品和服务,当遇到一些痛点时,才会意识到产品需要改进的地方,才能真正体会用户思维。最后,要多和用户打交道,定期进行用户需求调研访谈,这样才能准确地把握用户思维,真正做到以用户思维为导向。
在数据产品上线以后,数据产品的目标用户主要是公司里各个部门的同事。 数据产品有给数据分析师用的,有给各个业务线的同事用的,所以,要听一听用户的声音,基于用户需求规划下一个版本的迭代路径。
以下是数据产品经理小王和用户“谈心”的场景:
数据分析师小张:我能吐槽一下 ××× 这个功能吗?这个功能简直太难用 了,操作起来极不方便,刷新之后还不能保存之前的配置,这样导致我每次都要 重新配置。
小王:嗯,这个功能确实操作不太方便,我把它列入后期的优化列表中吧, 我再重新设计一下,然后让大家一起再评估。
数据分析师小张:好的,辛苦了。
于是,小王又针对用户的吐槽重新设计了这个功能的交互及方案,并拿给技术团队评估,技术团队觉得可以实现,最后组织了数据分析师一起评估,大家都觉得这个优化可以提高数据分析的效率,于是小王把这个优化加进了产品排期中。
数据分析师小钱:我在使用 ××× 这个功能的时候遇到了 Bug(漏洞或者 缺陷),点击保存按钮没有反应,能帮我看一下吗?
小王:好的,我看一下。你能描述一下你具体是怎么操作的吗?
数据分析师小钱:首先,把 A、B、C、D 这些指标拖到指标栏,然后把维 度选择时间,把筛选条件选择城市和平台,把指标 A 设置成趋势线,把指标 B 设置成按照色阶显示,然后……
小王:好的,我试一下。
可是,在小王试了很多次以后,依然不能复现问题,于是……
小王:小钱,我还是不能复现你的问题啊,要不我找你当面看一下吧。
小钱:好的,我问其他同事好像也没有这个问题,你过来看一下吧。
于是,小王找到了小钱,当面确认了问题,他那里确实有问题,但是用自己的电脑这么操作就没有问题。于是,小王不得不找前端研发工程师小赵和后端研发工程师小李帮忙。
小王:小赵,小钱在使用 ××× 这个功能时遇到了问题,他的操作是 ×××,可是我按照他的操作在我的电脑上是好的,你能看一下吗?
小赵:好的,我先在我的电脑上看一下是否能复现,稍等……我这里能正常使用。
小李:我这里功能也可以正常使用,我们过去找你们一起现场看一下吧。
小钱周围围了研发工程师、产品经理等四五个同事一起查找问题,最后发现是因为浏览器版本太低,对一个控件的功能不支持,导致报错,在小钱更新了浏览器版本之后顺利解决了这个问题。
产品运营主管小丁:我在使用用户行为路径这个功能的时候发现选择 ××× 这些条件后结果好像和业务这边的常识有些冲突,A 路径的点击量应该没有 B 路径的点击量高,能帮我看一下吗?
小王:这个 A 路径就是在 App 上先点击 ××,再点击 ××,然后再点击 ×× 吗?
小丁:是的,你可以在 App 上看一下,B 路径的入口还是很明显的,A 路径会稍微隐蔽一些。
小王:嗯,确实是,好的,我们确认一下数据的准确性。
于是,小王又找到了研发工程师,从数据仓库到底层日志,最后到埋点,一 层层开始查,终于找到了问题,是因为前端研发工程师在埋点的时候忘记埋了一 个点,导致 B 路径的数据量不够,从而出现了上面的问题。
小王:问题找到了,是因为前端埋点漏掉了一个,已经让负责埋点的同事加 上了,明天应该就能看到数据了。
小丁:好的,多谢哈,数据的准确性还是很重要的。
小王:中午一起吃饭吧,我还想了解了解你们业务上 ××× 这方面的事情。
于是,小王和业务同事经常“混”在一起,了解业务同事正在做的事,以及如何从数据角度帮助他们,同时向业务同事分享了自己对数据方面的认识,以及从数据角度看业务还可以实现的改进和尝试方案。
上面就是我对数据产品经理必备思维方式——用户思维的理解,想了解更多,向你推荐《数据产品经理修炼手册-从零基础到大数据产品实践》这本书。
本文由 @ 梁旭鹏 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载
题图来自Unsplash,基于CC0协议
你讲的小王的场景不就是产品经理的日常么,和“数据”一点关系都没有啊。
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一个想转岗数据产品的初级pm
写的挺好的,国内专门讲数据产品的类似书籍相对较少,是一个不错的入门教程。
既然ODS是当前的数据,数据更新是近似实时,为什么数据仓库要T+1呢?
您好,我现在正在看您的《数据产品经理修炼手册》,看到里边有对ODS的描述,有不太理解的地方,想请教一下。文中说ODS层是当前的、不断变化的数据。ODS层按分钟级别捕捉生产系统的数据变化。我工作中没有用过大数据,都是传统的关系型数据库,为了不影响生产系统的业务效率,遇到的ods层都是T+1的形式,所以我很好奇怎么实现分钟级别捕捉生产系统的数据变化?这是大数据方面才特有的吗?
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