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说说产品经理埋点那些事儿

2019-03-18 分类:产品教程 作者:码云 阅读(2843)

说说产品经理埋点那些事儿

最近互联网圈内“养老”公司搜狗也开启了裁员,这半年裁员的互联网公司,大多因为亏损迟迟无法盈利,搜狗这样一直盈利的公司也进入裁员的行列,身边找工作的朋友普遍反馈坑难找,不得不说消费互联网的红利真的走到尽头了。

这种大环境会促进企业提升内部效率和对外服务能力,不再什么轮子都自己造,对于身处企业服务领域的PM来讲,反而越来越被需要,迎来了发展机遇。互联网红利消退,并没有阻碍社会数字化和信息化进程,传统行业和互联网的边界愈加模糊,数据驱动和精细化运营成为越来越多人们口中的关键词。而任何数据决策和精细化运营的基础都是首先有数,埋点是很多数据来源的基础。

产品经理的流派

产品经理的流派

随着这几年今日头条快速发展,产品经理也出现了出现了两种流派:古典流派和用户增长流派。

古典流派对产品经理的经验和主观依赖程度较高。小乐帝早年在搜狗实习时,当时的产品负责人在评审需求或UI稿时,可谓纵横捭阖,特别强调论辩能力。一度小乐帝认为产品经理就是靠辩论和感觉来做产品的,但后来了解到其经过多年做浏览器的经验和数据积累,才能做到如此洒脱自如。这也是传统意义上,我们对产品经理工作的认知,成为最懂用户需求和产品的人,才能做好产品经理。

今日头条的崛起,也带动了整个国内互联网行业对数据的重视,A/B test、用数据说话、推荐策略等等,很多产品经理甚至不需要懂用户需求,只是确定A比B方案数据表现好,就可以照此迭代。就像机器学习中的自学习,并不需要知道具体业务和行业知识,在输入、输出和目标函数之间,可以实现自迭代。产品经理冰冷的像机器,这也是很多人对头条这家公司的看法,但头条的策略至少在内容分发领域屡试不爽。

无论是古典派别还是用户增长派的产品经理,在用户红利逐步消失和获客成本逐步上升的大环境下,都不约而同更加关注数据,但数据收集埋点这个环节,却是很多产品经理的噩梦。

产品经理埋点坑

产品经理不断迭代更新产品,要做什么,怎么做,有没有效果,产品经理起到很大的作用,但产品经理本身也是感性人,感性的语言譬如“我认为”、“我觉得”,是没有说服力的,感性认知+数据支撑,就有非常强的说服力。因此产品经理在设计产品和功能时,不可避免的一项就是提出验证功能有效的数据埋点,但提出数据埋点到最终能够收集上数据仍需要历经劫难。

小乐帝入行之初做互联网资讯类产品,做某个需求为了后向验证和后续迭代都会提出相应埋点需求。

需求提出之后,会有一个埋点评审,因为有些统计需求后端请求日志或查数据库可拿到,两方面都取不到才会在客户端埋点,这个沟通会上就会出现沟通理解问题,最终数据取不到。

好不容易进入开发环节了,由于工期紧任务重,而且埋点属于产品经理和业务方关注的,对测试来讲,精力会更加放在功能测试本身,这个环节导致漏埋和埋错的问题。

终于盼着上线,等待1-2天查看数据表现,请数据组同事跑数,数据组同学一方面造轮子,一方面给大老板跑数,跑数排期一排排到了一两周之后,终于跑出来,还发现数据异常或者没数,也只能自认倒霉,下次补上。

产品经理需要花大量的时间在这种无效的工作上,整个业务的迭代决策周期也不可避免的被拉长许多。最终数据质量参差不齐,数据本身质量问题,把业务带偏。

当时最开心的就是有些数据可以从第三方服务中获取,譬如mi push后台或者华为push后台,一旦出了问题也可以以甲方的姿态,要求乙方尽快解决,而非要以乙方心态去请数据组尽快安排排期。

数据分析平台

当时为了解决业务数据分析的问题,运营同学也做了一个指南针平台,但是受限于业务人员认知并没有能够用得起来,同时产品可扩展和伸缩性也有限,无法适应不断变化的数据需求。一个业务先后有N多个平台提供数据,为了拼一个周报,需要折腾一两个小时。

企业当然有建立数据平台的需求,但是企业内部搭建数据仓库、建立埋点体系、定义事件、多维度进行分析,需要人力、物力、财力、时间的大量投入,最终效果还不一定好,如果不是大公司人傻钱多,这样的投入产出比并不高。这就是市面上,各类数据分析平台提供的价值,包含产品+服务+咨询,节省了大量时间精力,看似花钱了,但整体算下来还是省钱的,更何况大环境不好的情况下,活下来就是非常不错的成就。

前些天全国两会也出现了“新基建”这样的名词,就是在原有建楼、建高速、建高铁基础上,将整个社会的数据化、信息化、智能化基础设施不断完善和水平提升,而这个时期做大数据和人工智能基础设施的企业,拉长时间来看,也会迎来当年房地产的红利。

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