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数据产品经理一切从用户出发


  一切从用户出发,一定不是用户说什么就是什么!
  从数据分析师 转为数据产品经理之后,最大的变化是自己的角色多了更多服务的性质,在定位产品经理时,听到、看到最多的观点都是作为产品经理应该一切从用户出发!现在我不禁开始审视这个问题,到底该如何理解一切从用户出发这个概念。
  01:
  年前,公司领导发出了这样的一个疑问:数据团队已经发展几年了,为什么用户还在大量手工处理数据呢?   带着这个疑问,我盘点了一下数据平台上的报表,一共开发了334张报表(不包含已下线的),使用情况如下:   每月被访问报表数293张,占比58%;   平均每张报表被授权用户数51人,每月有访问用户数3.4人 ;   平均每张报表每月被访问次数51.3次,每天访问次数1.97次。   其中有一块业务一共开发报表37张,每月有被访问报表数9张,平均每张报表有授权用户数37人,每月被访问次数0.3。更让我吃惊的是这些报表基本都是去年开发,在这之前开发还未下线的报表更处于无人问津的状态。   回顾一下这多年的工作状态,截止目前,我们仍然处于用户不断提需求,研发同事不断赶进度,用户大量手工处理数据、继续提需求的恶性循环中。   为什么会这样?我们开发的产品全部都是以用户需求为基础啊,明明是他们要的,为什么不用?   02:
  基于上述分析结果,我调研了部分同事及关键业务用户后,主要原因可以分为以下几点:   业务成熟度不高,需求多变。公司处于高速发展状态,通过数据需求机会和做问题诊断是主要手段,这就导致了大量数据需求的状况,但是由于业务不成熟,在探索前进的路上,数据需求分析必然产生多变;   缺少一致的数据分析文化。我理解为对于业务,不同的人有不同的想法,没有形成统一的数据分析体系,提交给我们的数据需求就是千人千面;   对系统不信任。用户习惯于将自己手工加工数据存数据才有安全感,这已经成为了一个常态。   组织架构多变,人员流动性大,交接不到位。在调研的过程中,我看了一个部门数据分析专员做的表,数据平台基本都有,我问他为什么不用,他告诉我自己都不知道有这些表,因为在他前面的那个人没有交接给他。还有一种情况是前面走的同事基于自己对业务的理解提了一套报表需求,但是新来的同事想法又变了,直接导致前面开发的表没人用。   现在跳出来看这些问题,可想而知我们的产品使用率能高到哪里去。   作为新成立的数据部门,或者新上岗的数据产品经理,为了体现价值做出成绩,一开始奉行一切从用户出发可能是最好的方式。回想一下这几年我们的工作模式——70%时间做需求开发,30%时间在做系统建设,即使这样,用户满意度却始终处于相对低下的状态,提起数据团队,印象仍然是开发的东西没人用。   时间长了回过头来才发现,一切以满足用户需求为主的工作模式可能已经行不通了,改变现状,势在必行!   但是,在没法改变业务现状的情况下,我们该怎么做?   03:1. 深入业务,引导用户   很长一段时间里,领导对我们的要求是不要埋头接需求,要引领用户,你才能做出真正有用的产品。每次我都欲哭无泪,我一直问自己连用户现有的需求我都不能满足,我怎么引领他?我还能做到比业务更懂业务?   经过多个项目的洗礼后,我觉得可以改变一下思路,虽然不能做到引领用户,但是我可以引导用户。   作为IT服务部门,你会发现你真的很难做到有量化的标准去拒绝用户的需求,特别是项目需求,否则很容易就上升到你影响了他的业务发展的高度,但是改变这个局面我们可以这样做:   (1)在理解业务的前提下去分析需求性质,满足用户但不完全听从于用户   (2)从用户层面来看,需求可以分为个体和项目制两类:   个体需求可以理解为用户为了满足短期的数据分析需求,或为了指导某个岗位的具体操作而必备的基础报表。如果是前者,建议直接写脚本按时提数;如果是后者,则可以考虑开发相应的数据产品。由于用户提需求几乎不需要成本,他们不会为你考虑太多,这就需要你清楚用户的目的,当然这个目的是需要你跟用户不断的沟通、深挖的,这个就要看个人的技巧了。   对于项目制的需求,我们要提前洞察到各业务部门的项目规划,尽早知晓需要在大数据平台上实施的项目,然后适时的参与进去,这个阶段我建议在内容设计阶段就接入,因为这个阶段是影响用户的最佳时期,作为数据产品经理可以结合自己对于每块业务的数据流、数据结构的了解情况引导用户去设计、规划项目实施内容。如果我们还像以前那样等着项目需求给到我们手上,那等待我们的就只能是被动执行,已经失去了输入自己影响力的机会。   2. 提升用户体验感,改变用户习惯   满足用户需求的同时给到用户更好的体验,是我们的职责和义务,但是我现在想说的是,在给用户好的体验感的情况下,引导用户改变数据应用的习惯更应该是我们的努力方向。   举个例子,很多情况下用户都习惯于以报表的形式提报需求,我们可以结合数据分析的目的及逻辑提供给用户更多的查看数据方式,譬如:对于明显总分结构的套表可以设计成可视化看板;对于用户提报的大宽表格式的表,可以引导用户用自助分析的形式去查看数据。   在不断给到用户不同的体验后,用户才会对我们数据平台有更多的了解和认识,习惯也就潜移默化的被我们改变。   04:
  服务用户,勤于建设   在信息系统技术部门,自身平台建设的重要性不需要我做过多强调,但是现状是前面很长时间基于用户对我们的满意度需求,我们70%的时间都用来被动满足用户需求,在系统建设层面我们做的功夫还不够多;   系统建设上主要分为三大块:前端平台建设及优化、后端数据仓库建设及应用模型优化、数据治理。   前端平台建设由于直面用户,建设的好不好直接影响用户体验;   后台数据仓库建设是业务板块需求的数据支撑,直接影响前端数据输出;   数据质量是个大工程,涉及到各业务系统,需要业务系统、用户高度配合,只有保证数据质量的情况才能保证数据准确性。   这三块细讲起来都需要很大的篇幅,后面会单独进行解析。   05:
  数据团队开发出来的产品使用率高不高,当然不仅在于用户,从系统层面也会有很多原因,譬如数据更新不及时、数据质量不高、数据平台数据与业务系统数据有偏差、数据平台体验感差等等,这些问题都需要我们去关注和解决。   但是在面对用户,我们一定要主动去改变被动等需求的局面,不让用户牵着走,我们才能更好的审视自己,发现问题和解决问题。   一切从用户出发,一定不是用户说什么就是什么!
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