如何看待 PM 拿数据说话这回事?

没有数据或者数据不全,怎么给程序员和老板数据支撑功能开发?
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  • 略问用户 提出于 2020-09-26 14:08:59

10 个回答

xxxxxa

数据作为一种重要的评估手段被拿来说事是经过多年验证的,但数据本身是死的,需要我们去分析,如今数据是越来越多,但是分析出来的结果价值性却越来越低了,这既有人的因素,一个pm能够拿着数据让程序员干活必须做到几点:

1. 对数据有客观的分析过程,最终产出的不应该只是一个结论,还应该包括你的分析方法和分析过程,这些也要讲给RD,只有这样数据才真正起到了应有的作用!

从这个角度讲为什么使用4星,而不是3星或者5星,也应该是给出理由的,而且必要时也需要数据证明。

2. 不要对数据想当然,很多pm拿到数据根本没做深层次的分析就直接告诉RD你看这个数据说明什么的,甚至其他网站的运营数据,很多PM会直接拿来讲给RD,这个情况我相信即使资格深一点的PM也有的。

我要说的是不要把其他人的数据想当然成我们自己,一个产品能够成功是有个过程的,这就是我经常说的成长期,我们虽然没办法参与每个过程,但是在使用别人数据的时候还是需要分析这个过程的,数据不能脱离年代、环境、用户、等等很多客观因素单独存在!

3. 不要过于依赖数据,数据只是我们产品发展中辅助的东西,PM应该更多的了解很多数据之外的事情,如社会环境、用户水平、竞品状态,这些东西新人更应该注意,不要总拿个数据跟RD转牛脚尖!

其次,作为RD我觉得我们一定要在工作过程中变得更加主动!

1. 如果对PM的分析结果或者分析过程不满意,要随时提出,不要太被动,太被动你就慢慢成了被影响的人了,对自己前途,产品前途都不利!

2. 主动去跟PM沟通协调,其实大家目标是一致的,既然这样,我们都是追求最大的效率,你要把你的实际情况反应给PM,让大家都能去权衡得实!

最后,我个人觉得RD别总太转进技术中,也要学习新的东西,包括产品设计,项目管理,敏捷开发,很多看似不相关的东西往往是相关的,对自己影响很大的!

你提到 “实际上,该功能整个平台的用户都希望做,是没有必要耗费人力评估的,只要做就可以了”

其实你自己的想法是存在问题的,第一,你怎么了解用户的想法的?第二,该功能到底是基础功能还是点缀的功能?第三,眼下什么是最重要的?

我相信评估也许是必要的!

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xxxxxa

如何看待 PM 拿数据说话这回事?

数据是PM做产品决策的重要依据。产品经理必须看重数据,同时要学会科学的利用数据。但不是说所有的数据都可以拿来用,数据必须经过各种清洗、排重、去冗、合并、汇总之后,同时定量定性的梳理和分析对比后,得到我们称之为“情报”的产物,这个东西才能拿来说话。

没有数据或者数据不全,怎么给程序员和老板数据支撑功能开发?

先说数据不全,数据不一定要全,但要有代表性。知道抽样调查么,抽样调查就是数据不全的一种情况,调查数据当然可以支撑功能设计。原则是,数据样本一定要丰富,不能有断层,要有足够的随机性,要有足够大的跨度。

如果没有数据的话。那产品经理只能赌,俗话说“拍脑袋”,敏捷开发的第一个MVP版本,往往就是没有数据。但一定要以最小成本推向市场,“拍脑袋”为的是在没有数据的情况下,尽快获得真实的数据收集,让事实“打脸”的短期策略。不能长期拍脑袋。

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xxxxxa

在一件事没有发生之前,是没有数据的,比如微信还没发布,你怎么搞数据?即使你搞来各种人口统计数据云云,也跟你没关系好么。(张小龙不是自己也说,微信是迭代了好多版本,直到出来了摇一摇这个功能,才正式的火起来。)

数据是对现有事物的反馈,不是对未来的,还没有开发的反馈。

《创新者的窘境》告诉我们,那些在硅谷奋斗的一线科技公司无数是死在数据上的,为什么呢?

也是上面那句话:数据是对现有事物的反馈……

当3.5英寸硬盘被希捷的工程师自己鼓捣出来之后,PM就拿数据跟BOSS反馈,你看,现在市面上的数据都反映客户需要5.2英寸的大容量硬盘,而这个3.5英寸的容量太少,没啥开发价值……

于是整个80年代,个人PC风靡市场的时候,3.5英寸主导了市场,希捷市场份额几乎为零,而当公司大佬回过神来把几年前就做出来的东西推到市面上的时候,才发现新兴公司在技术积累和量产化积累的优势根本无法撼动,于是只能打价格战……(而没有转型的公司几乎全军覆没)

数据是有用的,但数据也能害死人。

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xxxxxa

知乎上有一个很火的问题与这个类似,可以参考一下:

 

问题:

怎么评价产品经理拿数据说话这回事?如何做数据分析?

现在PM动不动就拿数据说话,找RD跑数据,有些数据是肯定必要的,有些数据是可要可不要的,比如对于某项目,PM凭经验可说4级以上的用户可xxx,这时候会有人跳出来问,为什么不是3级、5级?拿出数据来。 实际上真看了数据又能看出什么呢?看完后无非是再次验证了4级,而且看了数据后主管判断还是PM来下的。 再比如有的功能是肯定要上的,但领导会说,调研一下有没有必要,评估数据搞半个月,评估的结果是:可做。实际上,该功能整个平台的用户都希望做,是没有必要耗费人力评估的,只要做就可以了。 很多数据和评估是必要的,但有些很形式化,请问有意义吗?

 

答复:

产品经理拿数据说话很有必要,
对题主“有些数据是可要可不要的”这句话持保留态度,所谓的“垃圾”可能是放错地方的宝藏,你以为的可不要的数据可能恰恰是因为你没有发掘出他的价值。凭经验是某种意义上的“拍脑袋”,“一招鲜吃遍天”的场景越来越少,经验也需要与时俱进,与时俱进靠啥?新经验不是无源之水,这一切来源于专业的数据分析,专业的数据分析,“比你更懂你”,将以一个全新的视角来审视问题,“拍脑袋”的时代正在逝去,数据时代已经到来。
再看题目中的例子,PM凭经验可说4级以上的用户可xxx,4级100%的用户都能xxx吗?1级2级3级100%的用户都不能xxx吗?你“拍脑袋”能拍出这个具体占比吗?你原来的等级体系适用于xxx吗?这个问题我也不知道,我们需要看数据,用数据说话,比如说4级用户60%可以xxx,3级用户20%可以xxx,3级用户基数比4级用户大,最后人数甚至差不多,这时我们发现原来的等级体系不适用于xxx,然后我们可以考虑针对xxx定义一种新的等级体系,新的等级体系怎么定,还是用数据说话,用数据说话是一个发现问题、解决问题、验证问题的闭环。
项目是否启动,前期调研很有必要,不能为一个伪需求浪费大量的人力物力。你说整个平台的用户都希望做?有调研吗?全量调研还是抽样调研?样本有没有代表性?问题有没有偏差?用户是真的希望做还是被之前“坑”的一时意气?如果做?怎么做更好?等等。
这一切问题,不是由个人经验说了算,而是需要数据进行验证和探索,即,用数据说话。

如何做数据分析?
题主在提这个问题时,很有可能已经默认产品经理应该拿数据说话,既然应该拿数据说话,那么如何拿数据说话?如何进行数据分析?但例子中的指向都是数据形式化,拿数据说话没意义,题主有点分裂哈。
回归正题,如何做数据分析?这个问题太大了,同时也有很多类似的提问和经典的回答,题主可以参考,回答末尾附录里也提供了几个链接。
在这简单说几句。
1.不踩“坑”你就成功了一半,常见“坑”包括忽略沉默用户、指标关联性等问题;
2.学习系统的数据分析方法并提高数据处理能力(SQL、Python、Excel等);
3.了解并沉浸到业务当中去,多和咨询、BD、用户沟通,基于业务的分析才有实际意义。
4.敬业的数据分析态度,比如打开知乎需要4秒钟,这个4秒钟怎么算的,各个省市各个运营商各个带宽的具体情况,什么浏览器等。最基础的数据都必须以最严谨的态度对待。

Ps:
以后写完问题后检查一下哈,是“主观”而不是“主管”,大家踊跃各抒已见,也希望题主提问时能三思。
附:
数据分析中会常犯哪些错误,如何解决? - 知乎
https://www.zhihu.com/question ... 11%23 
从理论到实践,埋点专车费用明细模块 | 人人都是产品经理 
http://www.woshipm.com/data-analysis/675568.html 
Tsinghua_Big_Data,【案例】数据如何指导产品设计 
《谁说菜鸟不会数据分析》,数据分析入门书

知乎个人回答链接:
怎么评价产品经理拿数据说话这回事?如何做数据分析? - 知乎

https://www.zhihu.com/question... 21743

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xxxxxa

真是岂有此理,不拿数据说话,你们听吗?

当然要也要注意:一是要看数据的有效性,完整性;二是看分析的方法是否合理,合适;三是要结合场景;

当然,也不要迷信数据,正确看待、分析需求和问题。

二战英空军飞行员的例子告诉我们(案例是当时通过对受伤返航的飞机调查,发现大部分的飞机的机翼太薄导致被击伤,得到结论是:加固机翼。而忽略了那些被击落的飞机都是被击穿驾驶舱,因此,最需要加固的,是机舱的玻璃和驾驶舱两侧钢板),有时候,数据的研究方法和来源都是对的,但结果是错的,因此,作为PM,要放宽眼界,找到正解,不要给大家挖坑。

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xxxxxa

没有数据或者不全

用户调研应该可以获取到一些数据,如果有种子用户再好不过,和他们进行电话访谈,条件允许的话请到公司。当然小公司可能没有高大上的眼动追踪设备。

还有一个比较实用的方案,虽然low,但是有效。做出A/B方案,请公司其他部门的同事进行投票,注意,取样范围尽量的广一些,不要集中在一个部门的某些同事中,这样没有意义。

然后拿着结果去谈,效果会好一些

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xxxxxa

有数据就说数据,没数据就讲事实,事实也没有就摆逻辑,要是逻辑都没有就请吃饭

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xxxxxa

数据要从广义上看,不要只看产品或运营数据,实际上PM的成功项目,正确决策的历史数据也可以做为数据支撑,如果你的决策在后来看起来总是对的,你做了几个成功的项目,那做任何的建议时,对方都会更重视,甚至他们会认识到,他们看不清楚的东西是他们的局限,而不是你数据提供的不够。

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xxxxxa

PM如果拿的数据是自己运营出来的话,应该会更靠谱。

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xxxxxa

没有数据就讲道理

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