帆软CEO陈炎:学好产品经理的“套路”,让数据发挥更大效用

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导读:大数据时代,如何发挥数据的作用值得关注。数据分析项目为何失败,产品经理工作的“套路”有哪些值得学习,数据运营过程中的高增长与冷启动具体是什么。


8月10日下午,亿欧B2B子栏目在上海举办了“数据赋能—企业数据应用之道”垂直沙龙,戈壁创投管理合伙人朱璘、帆软软件联合创始人兼CEO陈炎到场分享其对于数据服务市场的演变和理解。

帆软联合创始人兼CEO做了《如何让数据成为企业生产力》的主题演讲。陈炎演讲的主要核心观点有:

1、数据分析项目失败的原因在于:重前轻后、重上轻下、喜新厌旧和少干活;

2、产品经理工作的“套路”值得学习:重点在于产品设计和产品运营;

3、数据分析要做到一个中心两个基本点:一个中心即坚持独立自主规划,两个基本点即快速验证和数据运营。

以下是帆软联合创始人兼CEO陈炎的演讲速记:

其实每次分享都有一点点紧张,因为刚刚视频上提到,在2B市场创业的最佳年龄是38岁,而我22岁就创业了,懂得比较少。我思考过一个问题,就是为什么每次主办方都把发言人包装得很厉害,可能有两个原因,一是希望帮助我们出名,二是希望大家认真听。

数据分析项目失败的原因

数据分析成功之道,这个东西我思考了一下,其实中国大部分的BI和数据分析项目基本上都是失败的。为什么会失败呢?有几个表面的原因,一是重前轻后,举个例子,本来我在做数据分析项目,在整合数据,希望它更快更完善,数据质量更高,但是如果有人投诉报表缺乏美观,这时我就要马上停下后台的工作,做前端的展现、美化。

另一个是重上轻下,例如,做一个报表分析,用来提高采购效率,但是如果领导找我,我就要先做领导安排的工作。还有就是喜新厌旧,有新技术就马上想用,比如公司业务停留在做监控,做数据分析层面,但是听说有人工智能,就想马上运用,并不考虑到自己公司是否适合运用人工智能。再有就是少干活,例如信息中心的人说,数据分析只有做数据运维的时候用,其他方面跟我没有关系,应该让另外的人去做,我不负责。由于种种现象造成的失败,我们却没有找到数据分析成功背后的套路。

学习产品经理工作“套路”

我觉得要做好数据分析项目,可以向产品经理去学习“套路”。产品经理的主要工作分为两部分:产品设计和产品运营。打个比方,产品设计就是生孩子,而产品运营其实就是生完了孩子还要养孩子。

具体来看,在做出数据分析项目的时候,怎么向产品经理学习?

首先,在市场和竞争分析的时候,我们应该要做一些事情,第一步,要找同行业系统,比如参加同行业信息交流会,举个例子,服装行业想要看一下美特斯邦威怎么做数据分析项目;或者找厂商,索取一些已经积累的分析经验;另一个就是找人事,要同行业IT部门的简历,通过人脉套取一些信息,这也是技巧。

第二步,分析系统定位,要分析这个系统是给中层用、高层用还是基层用;给人事用、财务部门用、还是研发部门用,销售部门用。做完系统定位之后,还需要分析功能。最后要观察系统运行数据,这一部分很重要。有的人说自己的数据分析做得很好,这可能是他跟某些厂商形成了同盟,实际是在忽悠大家。为了确保真实性,要去看系统的运行数据,比如每个页面的访问量是多少,系统并发用户数是多少,系统响应时间是多少。一个好的产品,都是有系统运维数据可以记录下来的。

做完了市场竞争分析之后,我们要进入用户分析阶段。为什么要进入用户分析呢?比如我原来设想的用户走左边,但是实际上用户就走右边。做用户分析,有两个关键点,一、进行定量分析。定量分析应该就是,画这样一个树状结构,如果我把用户分一下类,比如有一些用户是关注数据的,有些用户从来不关注数据,关注数据的有些人喜欢自己动手去做。自己动手的人里面,还要细分,有没有数据处理能力。通过把人群进行分类,分类之后,可以进行一个用户画像,给他贴上标签,接着就可以填充其他的特征,比如性别、部门、职位、数据行为等,可以决定我们要做哪一些功能或服务。

接下来是需求分析,首先搞清楚两个概念,物理场景和任务场景。举个例子,查看报表,那要分析清楚,是在办公室还是在火车上还是飞机上,在办公室可以用PC查看,在火车上可以用移动端查看,在飞机上就需要用移动端的离线查看。还有一个就是任务场景。任务场景可能都是看报表,如果我是做采购,我要下单,这时候我需要的报表是要及时查看的,甚至嵌入在采购系统里面。

还有一个场景,我要上交周报,我没有必要半夜起来,用邮件发给领导。我可以定时的发送周报功能,晚上12点自动把报表数据发送给领导,开月度经营会,没有必要每个人都做个PPT,因为数据可能造假,办公室进行数据打通,打开某个部门相关的报表,直接投影到大屏上,就可以开月度经营会。需求分析注重两个原则,一个是一定要基于场景的需求,才是真实的需求。比如有人跟你说,我要在火车上进行离线的移动分析查看,其实这个场景对于现在的移动互联网来说,已经不存在了,我可以用4G网络直接查看分析。还有不确定需求用快速MVP原则验证。

讲完了设计阶段,我们来看版本规划,版本规划这里讲了很过概念,其实大家只要记住一点,如果你能像张小龙一样,顶住马化腾的各种质疑,这样你的数据分析项目才有可能成功。大家看一下目前世界上做数据分析,一般处于什么阶段。目前炒得最火的最后一个阶段,智能决策、智能支撑。比如我发现停车场的车多了之后,自动下指令,要求收银员到超市的收银台增援。

但是大部分实际的应用还是停留在第一阶段和第二阶段,第一阶段是传统的报表,或者传统BI的阶段。第二个阶段就是制度分析制度探索的阶段,第三个阶段才是数据挖掘。所以一般常规的企业,应该去做上面的大家做得最多的东西。

然后做完了版本规划之后,我们要设计一个东西,叫产品信息架构。这个术语比较专业,通俗来讲就像微信一个导航栏,因为页面设计好之后,有效的组织起来,用户才能有效的找到他。右边是帆软的典型的信息架构图,某一个分析页面,该挂在一级目录、二级目录还是三级目录,早期可能是要靠拍脑袋,后期应该靠数据运营。
比如,早期觉得要挂在一级目录的报表,原来没有人看,根据后期数据分析就应该把它取消掉,放到三级目录或者取消掉。原来三级目录的报表如果有很多人查看,就应该要调到一级目录去。信息架构完了,我们要画圆形的设计图。我们做数据分析,有个画圆形图的工具,就是Excel;绘图的话,用Viso;做用户研究一般用Xmind,画思维导图、录视频之类的。

产品设计完之后,其实还要考虑交互和美观。这个是我们做数据分析的时候很头痛的东西,其实你的逻辑做得特别好,但是有的人觉得你太丑了,不愿意看,一上来就心情浮躁,就不愿意看,让你改。

运营之高增长与冷启动

刚刚讲的产品设计,设计完了之后,应该就到了运营阶段,运营阶段分两个阶段,一个是冷启动,首先要找种子用户,找完了种子用户,要快速的MVP认证,举个例子,比如得道早期没有开发自己的APP的时候,在微信上积累用户。当发现这个贩卖知识的模式可以走通时,最后才开发APP。最后要做留存分析分析,原因在于一个产品需要打市场的时候,要将流失的客户即非目标客户提示给市场部门和销售部门,留存下来的客户应该用作产品宣传。

冷启动完了以后,应该是高增长。我举两个典型的例子,第一个例子,浙江有一家千亿级的民营化工企业,他说上了报表系统之后,其实就做了一张采购报表,但是他们信息部门将其挖掘出来,用采购报表为公司节约了好几亿的采购成本,这就是你的价值。还有用户活跃,比如永辉超市,他用了我们的系统之后,做了一个移动APP,日均访问量超过十万。把这个数据一秀,领导肯定觉得这个钱花得值。

总结一下,做数据分析项目,其实就是要做到,一个中心两个基本点,一个中心即坚持独立自主规划,两个基本点即快速验证和数据运营
编辑于 2017-8-17 11:59  
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沙发
发表于 2017-8-18 19:21:07
板凳
发表于 2017-8-30 15:46:04
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