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数据产品经理入门必备二:从需求到上线的搭建全流程

DataToValue 2654阅读 2020-04-04

​不同类型的数据产品在实现流程上,会略有差异,不同公司也会有自己具体的流程,在上手工作前可以找上级或前辈详细了解下,实操1个产品项目后,基本就能熟悉整个过程,然后分环节的逐步优化、补充知识和提升能力,就能快速地成长起来。

数据产品有很多种分类方法,根据面向的用户和产生价值的形式,我把数据产品划分为三种:平台型数据产品、业务决策型数据产品、算法策略型数据产品。

  1. 平台型数据产品,作为工具平台,为业务同学和技术同学提供数据的查询、管理和开发等各种基础服务,较为常见的是数据提取工具、报表工具、ETL开发平台等;

  2. 业务决策型数据产品,作为决策辅助,通过数据可视化,为各层级管理者和业务同学提供数据洞察和分析工具,较为常见的是各类Dashboard、定制开发的复杂可视化产品等,像行业知名的阿里的生意参谋;

  3. 算法策略型数据产品,常作为一种产品背后的算法逻辑存在,为产品提供价值增益,常见的有商品搜索、排序、推荐等。

今天为大家介绍下业务决策型数据产品从立项到上线的全流程,作为数据产品经理入门必备的基础知识。

1. 产品立项和需求调研分析

此为产品的开始阶段,是流程第一步,也是决定产品定位、价值和建设方向的最重要环节,可以大致分为两小部分:

    1. 立项:一般想法自上而下产生,产品BOSS和业务BOSS都有可能,在BOSS决定大力提升数据决策效率或解决某个业务问题时,产品即应运而生。在此阶段,一般会决定产品面向的用户群体,服务用户的方式,以及在提升业务收益上的产品定位和价值;

    2. 需求调研:明确了用户群体和产品定位后,就需要花费大量精力做前期调研,发现用户痛点,了解用户看数的场景、要解决的问题、解决问题的思路和方式,分清共性问题和个性问题,以方便在产品设计时做取舍;

    3. 需求分析:对调研内容进行分类归纳,分析用户的原始看数场景,用数据解决问题的通用方法等,需要一定的产品功底和数据分析功底。如果有业务对接方,则可以由业务方提供BRD文档进行详细描述;如果没有业务对接方,则可以由数据产品经理提供MRD文档详细描述。

2. 数据产品方案设计

此为流程第二部分,是需要花很多时间来思考和打磨的环节,也可以大致分为三小部分:数据指标体系设计、数据可视化设计、产品框架和交互设计。

    1. 数据指标体系:是从业务需求到数据产品的转化过程,包含了发现问题、分析问题、解决问题的一套思路,并对各业务指标进行主题归类;

    2. 数据可视化设计:是需要思考指标体系如何以图表形式合理地展现出来,信息简洁高效的传达给用户;

    3. 产品框架和交互设计:要根据产品页面的主题拆分和筛选项设计,进行层级结构、布局和交互的设计。

3. 文档撰写和需求评审

文档撰写:完成产品方案设计后,需要首先找需求方进行业务review,常常会有反复修改。确认满足用户需求后,要撰写PRD产品需求文档,不同的产品类型可能会包括:设计需求文档、数据指标需求文档、前端交互需求文档、后端逻辑需求文档;

需求评审:完成文档后,进行产品内部评审、技术评审,此时会遇到来自产品leader、技术leader的各种拍砖和质疑,可能是帮忙完善方案,也可能是单纯砍需求。为了更好地推进产品项目,有很多可行的谈判技巧和方法,简言之就是坚持业务导向,坚持做正确的事而不是简单的事。

4. 排期开发和跟进

通过了产品评审、技术评审,就算正式进入开发阶段了,在技术团队确定技术方案后,会给出明确的排期,包括开发完成、联调、提测、上线预发系统、正式上线等阶段。之后产品经理的压力会减轻,只需要做好项目进度管理,与技术同学做好需求细节答疑即可,也可以开启下一个版本或项目的规划设计阶段,多线并行,高效产出。

5. 产品测试、走查和验收

待产品交付后,需要对产品进行测试和验收。如果有专业测试工程师,产品经理会省很大精力。如果没有,则需要对所有细节进行核验。最容易出差错的是前端页面,如果有专业设计师,可以进行专业的走查环节;其次是数据指标口径和准确性需要详细校验,可以拉测试工程师、业务团队一起来确认。

6. 上线和推广运营

产品正式上线后,如果风险较高可以进行试运行,在种子用户、天使用户之间进行试用。没问题后,就可以大规模宣传轰炸和上线推广了,形式不限,越多越好。随后用户的反馈和吐槽,也会扑面而来,也就开始了持续的、繁琐的修BUG、改善体验、答疑和解释口径了。

运营工作之外,还需要一个合理的产品评估体系,用来衡量产品做得优劣,是否满足用户需要,是否解决了问题,是否创造了价值。

至此,一款业务决策型数据产品就实现了从需求到开发上线的全流程。在此作一简述,欢迎大家关注。

Data To Value,致力于数据产品领域的分享和交流,用数据创造价值。欢迎关注!

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