数据驱动是如何应用于商机立项、产品设计、增长运营等?

产品经理要重视数据,根据数据做决策,用数据说话。

idea头脑风暴,表面上是天马行空,是没有限制的发散思维,但实际上最终胜出的idea,还是靠谱最重要。如何做到靠谱呢?

除了以用户为中心,主要是靠数据说话,建立在真实客观的数据基础之上的idea,才是靠谱的。作为带业务的产品经理,你的idea不能脱离数据真实情况太离谱,不能越过基本的数据边界。

idea的时候需要重视数据,需求分析阶段更是如此。我司的产品需求文档模板,第二项就是目标评估,撰写PRD的时候,需要给出这个需求最终可以带来的数据结果。

在进行需求评审,以数据为中心的项目目标评估,是大boss比较看重的一点,如果你的数据评估结果很不错,评估过程的逻辑严密合理,需求很容易获得通过,并且通过的速度特别快,这就是数据的力量。

需求开始阶段,要积极寻找数据支撑点,数据的统计口径要一样,否则就不是在一个频道上进行对话,数据还要具体准确,不能说:应该、大概、左右、接近这些词,讲需求的时候,用词尽量要准确靠谱。

记住具体的数字,而不是大概,比如酒店的入住率是58%,别人问起的时候,就不要为了方便说是接近60%,有的时候计算最后的目标,就是因为每个地方都有一个大概的误差,才导致最后的结果又不小的偏差甚至错误。58%是真实靠谱的答案,这么准确的数字说出来不会受到多少质疑,并且传递这种真实靠谱的数据,是对别人负责的表现,也是对自己工作严谨的一个要求。

但是说接近60%,则是不怎么准确的回答,传递给别人不怎么准确的数据信息,很容易越传偏差越大,最终带来不必要的麻烦。从某种程度上讲,你说入住率是58%,别人是比较容易相信的,但是刚好说是60%,很容易引起别人的质疑,然后带着这种质疑私自去查看数据,结果是58%,这样容易引起别人的不信任,给人留下不靠谱的印象。

产品经理做项目的时候,经常需要做项目目标评估。即便是在idea阶段,也需要为自己的idea做一个大概的估算,然后给出大概的数据目标结果。一般情况下,最终结果,都是经历了几个环节的乘法或者加法得到的。

数据估算结果=数据A*数据B*……数据X,如果中间某一个数据不靠谱,比如多猜了1倍,那么几个环节相乘,最终的估算可能就差几倍或者几十倍了。

前面说了数据在一个产品需求完整生命周期里,要经历的九个阶段里的前五个,基本到需求评审结束,并且需求获得通过,数据神经就可以稍微放松一下了,毕竟你暂时不需要拿数据来说服自己和说服别人。

但是,这不意外着就可以把数据抛在一边。进入了开发测试阶段,也要关注数据,比如开发经常会问产品经理,你这个需求能带来多少订单?

如果同样工作量的项目,你的需求带来的订单数据更多,那开发是比较愿意重视你的需求的,并且很有可能在资源安排上给予更高的优先级支持。无论是产品经理还是开发,都希望利用有限的资源,为公司创造更多的价值。

QA在测试的也会问产品经理,我们测试的时候,数据从哪里取?这个时候你就要懂一些数据方面的东西,知道用户信息数据、订单数据放在哪里?怎样能方便的取到数据。当QA在mock测试case数据的时候,你如果能给一些靠谱的数据源,会更加赢得QA的喜欢的。

还有数据对于运营监控的重要性就不多说了,产品经理的需求上线之后,需要有靠谱的运营监控数据指标,并且定期输出数据报表,随时可以通过监控后台的数据观察项目日常运营情况。

项目后评估看的也是数据,看上线后的数据效果是否达到了需求预期设定的目标。业内有句流行的糙话,项目后评估,其实就是产品经理直播吃翔,自己生产的翔,即使数据效果再差,也要跪着含泪吃完。

后评估的数据就是项目上线后的真实情况,不存在估算差异问题,很多时候出现后评估直播吃翔的情况,也是因为当初写PRD作目标评估的时候,数据不靠谱,导致项目目标不合理,从而让后评估难以达标。

所以,整个产品需求的生命周期最后一环,项目后评估是直播吃肉还是吃翔,取决于在一开始的idea评估、需求分析和项目评估阶段,所做的数据估算和评估是否靠谱。

差之毫厘谬以千里 ,作为一个合格的产品经理,数据观要融入全身的每个细胞里,把数据当作是检验需求质量的重要标准。

产品经理拥有的第一观:数据观,数据的重要性要深入人心,时刻记得靠数据说话,数据可以让你的idea和需求变得更有尊严。

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