DPM认知修炼(2):数据产品经理需要什么样的人?

DPM = Data Product Manager,数据产品经理。在本系列上一篇文章中,我们引入了“垂直型产品经理”的概念,并了解到,只有垂直型产品经理才可能有未来,而数据产品经理则是其中的主要代表。那么,需要具备哪些条件,才能做数据产品经理呢?

关于基础能力

我在腾讯从事数据产品经理工作的早期,曾面向实习生和校招生总结过这样几点关于面试数据产品经理的预备训练:

  • 具有较高的逻辑思维水平;
  • 利用专业知识制定合理、有效的解决方案;
  • 沟通对事不对人;
  • 有效的时间管理;
  • 良好的职业素养与清晰的职业规划。

这些可以认为是从事数据产品经理工作的基础能力。对于参加校园实习或校园招聘的同学来说,把这些基本能力锻炼到位,便可以较为轻松地应对面试了。对于社会招聘者而言,除了要具备这些基本能力外,还需要一些附加能力。

既然数据产品经理属于一种垂直型产品经理,就意味着,不同类型的互联网产品会对数据产品经理有着不同的附加要求。

下面我们来看几则关于数据产品经理的招聘信息,从中挖掘这些附加要求,这些招聘信息均来自国内大型互联网企业。

第一则,即时通讯+社交产品

【工作职责】:

  1. 跟踪××产品的发展,监控重点数据,能从数据异动中主动发现问题,结合对业务的深入理解,分析和探索解决方向和方法;
  2. 对社交行业和产品相关的热点问题,收集市场和用户需求数据,输出有价值的专题分析报告,用数据支持决策,为产品发展解惑;
  3. 研究用户不断变化的诉求,能整合产品的数据,甚至行业同类产品的数据,分析研究用户的喜爱相关性,输出用户需求分析和满足用户需求的方向和方法。

【工作要求】:

  1. 本科及以上学历,有互联网或咨询公司分析师的经验;
  2. 熟悉数据源的使用,掌握SQL数据查询数据库能力,能独立的从数据库中查询、计算数据来完成分析;
  3. 细心谨慎,逻辑性强,善表达,抗压能力强,团队合作精神良好;
  4. 有咨询公司背景的优先。

从工作职责的第2、3条可以看到,即时通讯或社交类产品,对行业热点和用户的洞察有较高的要求。所以从事这类产品的数据产品工作,需要额外对行业热点研究、用户研究有一定的经验和知识储备
另外,掌握SQL等技术工具也被列入工作要求

第二则,电子商务产品

【工作职责】:

  1. 负责××数据平台移动端产品和××智能数据机器人的规划与设计;
  2. 分析和梳理用户需求和产品现状,优化产品逻辑,提升产品的用户体验;
  3. 协同产品、开发和用户将产品规划和设计落地,并按计划上线;
  4. 负责××数据平台的产品运营和推广;
  5. 基于目前××数据和业务,探索创新机会。

【工作要求】:

  1. 清晰的产品思路和缜密的逻辑思维,对数据产品有丰富经验和浓厚兴趣;
  2. 强大的产品推动力,关注结果与产品价值;出色的跨部门协调和问题解决能力,能承担较大的压力;
  3. 具备数据分析、使用和总结能力,善于通过数据发现问题或机会;
  4. 拥有电商产品策划或互联网重要产品经验;
  5. 有数据产品规划和设计经验的优先;
  6. 交互设计和视觉设计经验的优先;
  7. 有数据产品运营经验的优先。

从工作职责中可以推断,这里的数据产品主要服务于电商平台的客户,帮助平台客户进行数据分析和数据决策。这不仅需要数据产品经理能够独立策划智能数据产品,还要负责数据产品的运营与推广,可谓身兼数职。

另外,跨部门合作、有设计经验被列入工作要求,说明该数据产品的业务规模巨大,且数据产品的目标用户会对用户体验较为挑剔。

所以,这则招聘信息暗示着:你必须首先是一名产品经理,然后是一名数据产品经理。

第三则,大型搜索引擎产品

【工作职责】:

  1. 负责××数据产品的需求调研、产品设计、产品推动上线,产品运营与持续迭代等相关工作;
  2. 结合业务发展及运营需要对数据产品进行整体功能规划和建设,持续提升数据产品的智能化能力;
  3. 对数据产品现有用户的使用情况和反馈进行搜集和收集,分析后形成可执行的产品方案,并推动产品上线落地;
  4. 协调业务、运营、研发团队高质量完成产品开发。

【工作要求】

  1. 业务需求与理解深入,有独立产品设计思路与视野,对需求有洞察与判断力;
  2. 逻辑清晰,抽象思维强,擅长复杂业务抽象系统功能;
  3. 跨团队沟通能力强,准确理解需求并以标准化文档形式传递开发;
  4. 了解Axure、PPT、Visio等产品经理常用工具;
  5. 自我管理能力强,有良好的执行力;
  6. 有较好的沟通交流、团队协作能力;
  7. 有研发经验,数据分析经验加分。

工作职责中提到了产品的智能化,这与搜索引擎产品的技术特点有着密切的关系。这意味着要想担任搜索引擎产品的数据产品经理,要在人工智能、机器学习等专业领域有一定的储备;而工作要求擅长复杂业务抽象系统功能,再一次强调了应聘者要具备“将抽象转为具体”的能力,另外也暗含了对应聘者数理知识、工程知识的要求。

第四则,云平台产品

【工作职责】

  1. 规划大数据开发平台软件产品(包括计算引擎和开发者工具等),设计产品功能,并对产品交付负责;
  2. 在对业务深入全面了解的基础上,梳理抽象业务的核心逻辑、核心KPI、关键指标、过程指标等,推动做成固化报表产品等,及时监控业务状况;
  3. 部门经营分析及专题数据分析,问题诊断, 对核心指标变动给出原因和建议,驱动业务进行优化;
  4. 数据模型设计:对大盘和各种细分产品的成本、收入、利润数据分析,为动态折扣体系建设、成本优化、销售管理、产品和行业团队考核提供一套衡量逻辑和方法。

【工作要求】

  1. 有企业级软件产品设计经验,兼有互联网产品设计经验者优先;
  2. 有较强的场景抽象能力,有架构师工作经验者优先;
  3. 逻辑思维清晰,积极主动,推动能力强,善于思考,抗压能力强。

云平台产品的主要目标用户是开发者,因此工作职责中提到了要负责开发者工具产品。又由于云平台是一款商业化程度极高的产品,所以建立分析和评估利润、成本优化、销售管理等体系的数据模型,也是数据产品经理的工作职责。

再看一看工作要求,拥有开发经验的朋友要笑了——这个岗位很适合从技术转产品的人群嘛!

那么,对于云平台产品的数据产品经理而言,具有一定的开发背景、了解商业资本与市场销售的运作,无疑会对工作更有帮助

一口气看了四则颇有差异的数据产品经理的招聘信息,你是不是已经感觉到凌乱了?

事实也是如此,我们没有办法给出一套统一的数据产品经理能力体系,来涵盖所有的互联网产品。这就需要数据产品经理们,在决定去哪家公司、哪个产品部门工作前,仔细将招聘信息与自己的能力进行比对,查漏补缺。

但有一个前提是恒定不变的,那就是——热爱你的行业,热爱你的产品,Eat your own dog food.

关于专业

如果说从事基础产品经理的工作,对个人的综合能力胜过对专业背景的要求,那么,数据产品经理是否也没有专业背景方面的门槛呢?

很遗憾,答案是否定的。但是(请注意这个“但是”)——专业背景并不等于大学所修的专业,也就是说,只要你具备满足数据产品经理工作要求的专业功底即可,无论是通过自学、兴趣爱好,还是周围人的潜移默化。

例如:数据产品经理要时时刻刻与数据、统计、计算打交道,那么这要求你的基础数学水平要过关,然后是掌握一定的统计学知识。假设一个人对数字的加减乘除都搞不清楚,或者干脆一看到数字就头晕眼花、幸福感跌至零点,那真的要考虑一下数据产品经理一职是否适合自己了

上文节选的四则招聘信息,均没有对应聘者的所修专业作明确规定;如果你去转一转求职网站,搜一搜数据产品经理的职位,也会发现,只有极少数的公司或部门会提到“数学、统计学、计算机等专业者优先”的字眼。

为什么是这几个专业?这实际上只是用专业来总结对岗位能力的要求:

  1. 数学,表示数学功底良好,不仅有对数据的敏感性,还具有良好的数理逻辑。并且,数据挖掘中运用的各种算法,通常也源自数学推导。虽然数据产品经理不直接参与算法的设计与工程的实现,若能够对这些内容知根知底,自然会更加得力;
  2. 统计学,这个不用多说了,数据本身就是为统计而生的。统计学中的各种思路、工具、方法都是数据产品经理日常工作中所经常接触的;
  3. 计算机,这应当是对逻辑能力和编程知识要求的表述。数据产品经理可能会用到SQL进行数据查询,甚至会用到Python等高级语言进行简单的数据自动化统计,这种场景下,掌握一些编程知识就凸显了优势。

然而这些优势能力在其他专业(甚至是文科专业)上也是存在的,比如:

  • 新闻传播学、社会学等:学科中运用的实证研究法以及各种定性分析法,也是做数据分析和数据预测所需要的方法;
  • 心理学:对用户的需求会更加敏感,有助于结合用户画像的数据分析,以及排除用户主观因素对数据决策产生的影响;
  • 经济学:从经济活动的本质和规律上对用户进行研究,能够更准确地抓住数据变化的因素,以及适时应用风险规避的策略。

好了,为防止跑题,就列举这些吧。总结一下就是一句话:“数据产品经理需要一定的专业知识,这些专业知识你可以通过一切方式习得”

关于职业道德

数据的工作不仅具有一定的专业度;而且对于大多数公司而言,数据既是敏感内容,也属于商业机密,所以数据产品经理必须恪守相关的职业道德。

无论是专业度,还是职业道德,都属于职业素养的范畴。关于职业道德,如果必须强调一条,那就是:

  • 数据产品经理绝对不能进行数据造假!
  • 数据产品经理绝对不能进行数据造假!
  • 数据产品经理绝对不能进行数据造假!

这也是职业底线。一旦逾越,基于这些数据所做的一切分析、研究、决策都将失去真实性,严重的情况,甚至会发生扰乱社会秩序、触犯法律的案件。如果你并不想通过这种方式“出名”,那就切勿因小失大。

如果在工作中遇到难以获取的数据,或者获取到的数据有误,又没有办法用其他的方式来弥补,那就在第一时间向你的上级主管汇报吧。一方面,要让你的上级及时知道工作中存在的困难,另一方面,及时获得上级的支持与帮助,说不定可以找到解决问题的新渠道。

这篇文章就先讨论到这里,让我们期待本系列的下一篇文章吧。

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