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苏州移动互联网产品经理实习

发布日期:2019-03-05 18:44   浏览量:


  场景分析,是产品经理必须掌握的诸多技能。春节,在你身边发现了哪些场景?我们一起聊聊吧,通过

  你买过十元一桶的方便面吗?热水还需要另外付三元。有意思的是,前两天我才买了两份,很常见的康师傅方便面,一个是泡椒的,一个是酸菜的。

  我心如古井,平淡无波,呵呵哒,真贵……但我还是买了……并且,我非常庆幸买正确了,而且买便宜了。

  场景和自然一样,充满了神奇和难以置信,许多看似不可思议的事情,在特定场景下,却显得十分自然,似乎“本该如此”。

  2018年2月25日,广西到广州的包茂高速,堵车5小时以上,我经过时,已经是20:30分左右。

  当第三次听到导航“亲切”地告诉我,“前方有十公里,严重拥堵”时,我心里一阵“呵呵”。

  以此为背景,在某个不知名服务站,休息了一下,买了两份“物超所值”的方便面。

  顺带一提,我并非从超市购买的方便面,而是从小贩手中购买的,我也没有从服务站的热水处打水,而是从小贩的热水壶里加的水,正确来算是13元一份。我买了两份。

  1.需求分析 这个步骤和互联网产品设计的需求分析类似,是产品设计的首要过程,包括商业需求分析、市场需求分析、产品需求分析和产品规划的过程。 2.数据指标设计 承接上一步需求分析的结果,制定出用户感兴趣、易于理解,并且能体现问题本质的数据指标。 3.数据可视化设计 根据上一步设计出来的数据指标,并且根据终数据类型和表现目的,选择的数据可视化方案,将每一个数据指标美观且直观地呈现给用户。

  场景一直都在我们身边,只是我们缺少发现场景的意识,就像身处不同次元一般,也许这些场景一直在向我们招手,而我们却看不见,听不到。

  我所休息的服务站,超市在8:00就结束营业了,而我是在8:30抵达服务站的,整个服务站没有地方可以买到饮水。和方便食品,服务站特有的餐厅仍然营业,但卫生条件,以及拥挤状态是我和朋友所不能接受的。

  免费热水仍然是提供的,但排队人数已有恐怖的数十人,而热水并不是无限制的,每一定量都需要重新烧热,需要等不少时间。

  我面临的选项是,支付30分钟以上的等待时间,或者支付3元的开水费用,我选择了后者。

  我发现我们的选择,其实并不完全来自于人们的主观意识,更多时候都是被客观场景,客观情绪所影响的。实际上,我越来越怀疑“主观”的存在了,似乎很难找到“纯主观”的场景, 即使是我们个人的喜好,也是受到过往经历的场景影响。

  在这个场景里,我并不能按照自己所期望的产生行为,甚至不能产生想法和需求,面对已经结束营业的便利店,我实在没有办法产生“我想去便利店买泡面”的想法。

  数据产品经理是产品经理更细分的一个领域,需要具备的技能更专业化,有人说做产品的人不需要懂技术,但是做数据产品的人就需要懂技术了。 从一些大公司的招聘要求可以看出:数据产品经理基本上既要懂产品设计,又要懂数据技术,还要有团队管理的能力,是综合性的人才,要有产品化的思维才能为公司创造更大的价值。 四、数据产品的设计流程 数据产品的设计流程跟一般产品的大致框架基本相似,因为一些固定的设计步骤是必不可少的,大体上可分为前期规划阶段、中期设计阶段和后期管理阶段,不同阶段,工作产出内容不同。 在《数据产品设计》一书中,作者艾达将数据产品设计流程分为了需求分析、数据指标设计、数据可视化设计、数据展现逻辑设计以及产品管理5个阶段。

  事实证明,我的决定非常正确,从广西开始到广州终点,沿途几乎所有的服务站都是瘫痪的,需要进服务站的车流已经排到了服务站外的高速路上。

  应急车道也是瘫痪的,每隔数公里,就能看到若干车辆开着双闪,停在应急车道休息,这也是一个场景。

  在这个场景里,司机已经没有“服务站休息”的选项了,只剩下“疲劳驾驶”和“应急车道休息”两个选项,后者要安全许多。

  途径的部分服务站已经关闭了,关闭的原因我无从得知,但入口已经有交警指挥过往车辆禁止驶入服务站。

  这是一个真实的故事,并且还很新鲜,我们要展开分析,还能分析许多,比如春节这个大场景,返程这个大场景。

  我的驾龄不长,这是从朋友那听到的一个场景,很有趣的一个场景。也是高速路上的一个场景,一辆满载方便面的小货车,在抵达目的地之前就回去了。

  这种背景下,数据产品经理在各大招聘网站上变得十分抢手。 没有做过数据产品经理的同学,可能不知道它和互联网产品经理的区别,虽然说现在很多产品经理都要求会一点数据分析的技能,能够通过数据表现来针对产品做改进优化。 但与专业的数据产品经理相比,这些数据技能显得微不足道;更何况现在有很多第三方数据分析软件,不需要会写SQL,就能通过便捷可视化操作实现查数、获取结果、分析比对;因此,数据产品经理不仅仅单纯是数据+产品经理的结合。

  仍然是堵车,比我所遇见的堵车更加严重,朋友在路上整整堵了3天,进不得,退不得。被堵在中间。

  一同被堵的有一辆运输超市商品的小货车,满满一货车的方便面,矿泉水,小零食。

  第二天晚上,堵车附近的村民,大包小包带了各种各样的方便面和矿泉水,就在沿途高价销售。

  当人们面临原始的生存需求时,高价、口感、味道都不再重要了,我们几乎可以断言,任何一件商品的价值都不是一个固定值,而是一个区间值。

  是建立在不同场景下,由场景决定了对应的价值,下限值可能是免费赠送,甚至补贴赠送,而商品的上限价值,无限接近于生命的价值。

  商品价值的下限可以是补贴赠送,这是企业进行补贴战的原理,我们所耳熟能详的烧钱砸市场,不管是滴滴还是其他的补贴起家大户,都是基于这个原理构造的策略。

  这属于轻辅助决策类型的产品,也就是说这类决策所造成的后果不是那么严重。比如由于没有看天气预报,导致出门没有带雨伞,那么后果要么是买一把伞,要么被淋湿;这个后果相较于企业经营决策来说没有那么重要。 所以它的盈利能力也比较弱——只能通过导流量、卖广告和推荐APP等方式盈利,而不是通过用户为数据本身付费而盈利。 一般来说,哪里有数据,哪里就有潜在需求;手上有很多数据的企业特别适合在这个方向去开发数据价值。互联网企业沉淀了很多数据,他们也知道怎样利用这些数据,因此数据产品是在互联网企业被广泛应用的。 除此之外,也拥有大量数据,如果将拥有的数据开放并充分发掘其价值,那么数据产品也会有用武之地。 比如自来水公司和电力公司有大量家庭每月的用电、用水数据,这些数据目前在水电行业可能没有更好的应用之处;但是这些数据可以判断房地产的空置率,可以为房地产行业的投资决策或征收房屋空置税提供一定的参考依据。

  补贴一定有用吗?重点其实不在补贴,而在于补贴所依赖的场景,什么场景下商品的价格才会变为补贴赠送。

  商品的价值是由场景决定的,换言之,脱离场景单独定价,没有任何意义,而想要推行某种价值,就需要构造该价值所依赖的“场景”。

  故事以一个冷笑话的形式收尾,高速路通车后,货车司机因为运输的货物被销售一空,不得不提前返厂。

  而他的序章,则是十余家商铺,因为得不到商品的补充,不得不寻找另外的货源,而小货车背后的商品公司因此损失了一些客户的信任,需要提供额外的福利政策,才能挽回这部分商户,避免被竞争对手挖角。

  相同的一个事物,放在不同的场景里,便能呈现出不同的性质,有时差距惊人,犹如天地一般。

  IM作为功能而言并不复杂,对于阿里而言绝不是很难触达的技术领域,然而阿里的IM,和微信的IM,两者之间的距离何尝不是天和地的距离呢。

  并不是阿里没有技术,没有产品,而是没有找到与微信相同的一个场景,能够让IM这件事物,具备接近于生命的价值。

  甚至于在阿里系探索的场景里,不少是让IM具备下限价值的场景,是需要补贴赠送来使用的。

  场景,是产品经理需要掌握的有价值的需求源,我将其视为中级到高级阶段必备的一个技能。

  这会让我们避免碰运气做产品,而是有预期,有把握的去做,我们要找到上限价值的场景很难,但要避免下限价值却很容易。

  只要我们意识到场景的存在,学会分析场景,学会辨识场景,挖掘场景背后的需求。

  数据产品经理是产品经理更细分的一个领域,需要具备的技能更专业化,有人说做产品的人不需要懂技术,但是做数据产品的人就需要懂技术了。 从一些大公司的招聘要求可以看出:数据产品经理基本上既要懂产品设计,又要懂数据技术,还要有团队管理的能力,是综合性的人才,要有产品化的思维才能为公司创造更大的价值。 四、数据产品的设计流程 数据产品的设计流程跟一般产品的大致框架基本相似,因为一些固定的设计步骤是必不可少的,大体上可分为前期规划阶段、中期设计阶段和后期管理阶段,不同阶段,工作产出内容不同。 在《数据产品设计》一书中,作者艾达将数据产品设计流程分为了需求分析、数据指标设计、数据可视化设计、数据展现逻辑设计以及产品管理5个阶段。

  大家都知道场景找痛的痛点,满足这部分人群的需求,解决实际问题,但这种能力似乎不是一个可以很快得的过程,需要很多时间来练,怎么才能有效的掌握这种能力呢?

  场景严格上来讲和我们的思维相关,缺少对应的思维方式,是没有办法通过练来提高的。

  堵车,高价方便面,或者其他一系列反常的现象在我们身边从不缺少,我们甚至可以随口列举若干场景现象,尤其是在春节期间,诸如餐厅普片会涨价,商铺集体关门等等。

  我们缺少的是对场景的意识,对这些场景视而不见,也就是在我们的视觉里,这些现象仅仅只是现象,并没有将其视为场景,我们可能一笑而过,可能抱怨牢。

  古人给了大家一条线索,“事出有异,必有妖”,在我们身边发生的一些奇怪的事情,都是一个场景。

  三、数据产品经理的工作 数据产品经理,多数会由数据分析师或数据挖掘工程师转型过来。如果是数据挖掘工程师转型为数据产品经理,学曲线比较平缓;而由产品经理转型为数据产品经理,学曲线就比较陡峭;如果既不是产品经理也不是数据分析师,就要付出更大的努力了。 总之,成为一名的数据产品经理不是那么容易的。 我们公司目前的一些数据产品经理,起初都是在一些老牌的数据厂商比如聚源、万得、财汇等地方从事了多年的数据工作,对于业务和数据以及相应的技术能力有一些储备,所以对于产品经理不知晓的底层数据,他们相对更了解一些。 当然,不同公司根据业务不同,数据产品经理从事的工作内容也可能不同,但整体而言,个人觉得数据产品经理的工作会离数据更近一些,而互联网产品经理通常离用户更近一些。

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