这两天很流行讨论“数据产品经理”这个话题。
起因是因为微信创始人张小龙的那一句“数据产品经理就是个笑话”。
受益(制)于德国的Datenschutz(数据保护),德国的产品经理们可能暂时和这个概念还扯不上太大的关系。
不久前,一个国内的IT教学机构找到我,想让我发广告。我接了之后,自己也去报名了一节9.9的数据分析体验课。
因为我很好奇,国内的网课现在都是怎么上的?和德国的网课有什么不同?
结果大吃一惊。
因为国内的数据课,用的竟然都是某企业的真实数据!
我还记得我激动地给老胡看手机屏幕,和他说:“你看看我们国内,都用上了真实数据,进步能不快吗!”
老胡自己也在德国的整个大环境里吃了苦头,凡是他想做的重要决策在企业里都推进得非常缓慢。
所以他对咱们的数据分析是又惊又叹。
说到这,大家应该不难理解,为何国内会有“数据产品经理”这个说法了吧?
因为国内的人口多,企业生态各式各样,加上取得用户数据较为便捷,使得产品经理们在做决策的时候,都需要数据分析。
数据产品经理,既要掌握数据分析能力,又要有产品经理的责任。
上我Scrum课程的小伙伴可能都记得,Scrum里面对产品经理的要求是,他要了解市场,洞悉用户需求,让利益相关者参与,以及产品待办事项的管理(Product Backlog Management)。
没有直接提到过数据分析。
当然,德国的产品经理也会经常做问卷调查,田野测试(field test)。
但总的来说,在德国,数据还是为需求服务的。
然而,在国内,我感觉到“数据驱动产品决策”的导向更为明显。
在某种程度上,这有其道理。
因为“怎么说,不代表怎么做”。
用户的行为永远比语言更能反映他的真实需求。
但是,从长远来看,
数据分析是可能会被AI替代的,
而只有一个真正洞悉人性,能精确抓住需求并给出合理解决方案的产品经理,
才是不会被替代的优秀的产品经理。
因此,引用一句爱奇艺的首任产品经理高玮的话,
“数据产品经理,在短期内是合理的存在,但在长期可能是个‘笑话’”。
说到数据分析,忍不住再多说两句。
这个词放在今天,感觉已经被用烂了。
很多人都说自己干的活是数据分析,
但在我看来,他只是数据采集和排列而已,
并没有真正去分析。
还有些人是为了印证自己内心的观点,潜意识地误读数据。
数据分析,并没有表面看起来那么简单,它背后牵涉的逻辑和角度,是值得去反复推敲的。
这也是我为什么觉得,产品经理和数据分析应该分开来,不能都放在一个人身上。
毕竟术业有专攻,各个角色都有自己的Focus。
最后再聊聊产品经理吧!
产品经理在国内红了近10年,每年还都有数以万计的产品经理岗位。
从一个过来人的角度,我想给在找工作的小伙伴,以下2个小建议:
警惕“外包型产品经理”
外包产品经理,圈内俗称Proxy Product Owner。
他们虽然也是PO,但是无法独自定义需求。
准确来说,他们更像Requirement Engineering(需求分析员)。
只不过给这个岗位扣上一个“产品经理”的名称,
可以更吸引大家去投递简历而已。
不过,对于职场经验不多的小白,
外包PO更容易上手。
区分2B还是2C
我个人在工作上是2B的,在副业公众号开课是2C。
两者进行比较的话,
2C的成就感更强,因为你能证明,你所打下的市场是你打下的。
而2B更复杂。
如果你和我一样,
先有了客户,再去定制他们的需求,
那么你很难证明产品的成功是你的功劳。
但是反之,如果没有成功,
很可能是你能力不够,办事不力。
大家如何看待“数据产品经理”呢?
欢迎在留言板给我留言。
想在最近加入我Scrum班的小伙伴,也可以联系我。
下月中旬来新项目,估计比较忙,可能开不了新的班。
END
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