産品增長力：數據驅動的産品設計、運營和優化 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

京東資深數據産品經理經驗總結
阿德、張溪夢、範冰、劉涵宇等專傢　聯袂推薦
從數據分析方法、數據價值挖掘、數據結果倒逼業務優化3個層次，以及設計、運營和優化3個維度，為産品增長提供方法論

內容簡介

本書由京東資深數據産品經理撰寫，重新定義瞭數據與産品、業務的關係，從數據分析方法、數據價值挖掘、數據結果倒逼業務優化3個層次，以及設計、運營和優化3個維度，為産品增長提供瞭科學的依據和方法論，得到瞭PMCaff創始人阿德、GrowingIO創始人&CEO;張溪夢、增長官研究院創始人範冰、騰訊高級産品經理劉涵宇等專傢的高度評價。
全書內容以理論為主綫，以實操為目標，萃取技術實操與管理思維中的精華，形成相對完整的邏輯體係。
第1~3章是基礎，講解瞭數據分析及其可視化的方法，包括數據的通用“規則”、常見的數據分析模型，以及常用的數據統計圖錶。
第4~5章是核心，講解瞭數據驅動的理念，以及數據驅動産品設計和運營的具體方法。
第6~9章是深化，進一步講解瞭數據驅動的理念和方法在産品整個生命周期中各個重要環節上的應用。
第10章是拓展，基於數據分析係統化、智能化的大背景，在數據分析係統與分析團隊的影響力等方麵提齣瞭一些建議。

作者簡介

李陽（筆名：“禦豪”）

資深數據産品經理，2015年獲得PMI Agile Certified Practitioner認證，2016年獲PMCaff産品經理社區“年度受歡迎作者”。現任京東金融數據産品經理，目前專注於業務係統邏輯和數據分析領域。
對經濟和金融領域有較深入研究，曆經宏觀經濟數據的存儲與維護、“TB級”量化投資數據分析及策略平颱搭建、個人用戶投資及理財數據分析、BI數據分析平颱搭建等項目。對宏觀經濟、P2P、量化投資及個人用戶投資領域的數據處理、分析過程，有係統、深入的理解。

目錄

目　錄

前　言

第1章　數據的“規則”

1.1　數據的應用是一個“拼圖遊戲” 001

1.2　對比與比率 006

1.3　本章小結 011

第2章　常見分析方法和指標詳解

2.1　訪問量與點擊量 013

2.2　轉化率與漏鬥模型 017

2.3　用戶畫像與用戶分群 020

2.4　産品推薦與精準營銷 025

2.5　廣告投放與商業變現 029

2.6　本章小結 033

第3章　常見的統計圖

3.1　基本統計圖 035

3.1.1　條形圖 037

3.1.2　餅圖 039

3.1.3　摺綫圖 040

3.2　其他重要統計圖 041

3.2.1　散點圖 042

3.2.2　堆積圖 043

3.2.3　復雜的餅圖 046

3.3　本章小結 047

?第4章　搭建數據驅動

4.1　數據分析≠數據驅動 048

4.2　數據應用的階段 055

4.2.1　數據展示：展示自動化 057

4.2.2　數據分析：分析自動化 066

4.2.3　數據驅動：驅動自動化 073

4.2.4　大數據在哪？ 079

4.3　建立數據驅動的基本任務 080

4.4　本章小結 083

?第5章　數據驅動的産品設計和運營

5.1　數據驅動的産品思維 084

5.1.1　業務和産品認知 085

5.1.2　建立産品的“數據原型” 090

5.1.3　良好的技術架構和實現 097

5.2　數據驅動與産品工作 101

5.2.1　數據與産品需求 104

5.2.2　數據與産品業務 109

5.2.3　數據與産品功能交互 114

5.2.4　數據與産品運營 120

5.3　從執行者到管理者 125

5.4　本章小結 126

?第6章　數據之上的需求

6.1　優化的需求分析法 127

6.2　獲得數據支持 132

6.2.1　設置內部埋點 132

6.2.2　獲取外部數據 136

6.3　用數據定位需求 140

6.4　本章小結 146

?第7章　數據之上的業務

7.1　用數據保證業務 148

7.2　客觀條件的量化 149

7.3　用數據監控業務 153

7.3.1　製訂業務目標 154

7.3.2　達到目標的過程 156

7.4　本章小結 159

?第8章　數據之上的功能和交互

8.1　用數據思考功能 162

8.2　用數據實現功能 167

8.3　本章小結 171

?第9章　數據之上的運營和優化

9.1　運營要解決的問題 174

9.2　梳理運營流程 175

9.3　本章小結 178

?第10章　數據平颱的定位和布局

10.1　數據平颱産品的定位與發展 179

10.2　幾種布局策略 184

10.2.1　數據源布局 185

10.2.2　傳輸接入布局 189

10.2.3　存儲和計算能力布局 192

10.2.4　可視化布局 196

10.3　團隊中的數據應用發展 201

10.4　本章小結 205

?後　記　未來一瞥：有靈魂的數據

前言/序言

前　言

隨著計算機技術和人類智慧的不斷碰撞，互聯網已經深深地改變瞭人們的生活方式。不僅在衣食住行方麵，甚至在那些你根本想不到的領域，都齣現瞭相應的互聯網産品，幫助人們解決最切實的問題。

近些年，對於互聯網産品的設計理念，也實現瞭幾輪更新換代。移動端的APP逐漸代替瞭PC端的應用，成為瞭人們接觸互聯網最常用的形式。起初，由於可使用的APP數量很有限，所以在交互上的獨到設計成為瞭吸引用戶的重要因素之一。當時人們最關注的是APP上麵的交互設計。也就是說，最早的互聯網思維是建立在如何讓用戶更便利地使用某一款産品的功能之上的。

於是，做産品的人們花費瞭大量精力在産品的操作便利性和視覺美觀度方麵。但隨著APP數量逐漸增多，APP在各類應用市場中的競爭也愈演愈烈。那些明顯背離用戶使用習慣的APP很快就被淘汰齣局。留下來的APP已經逐漸形成瞭一套相對規範的交互設計方案。

當一切變得有章可循之後，設計風格和交互方式的同質化便開始齣現，並且這些類似的設計方式都是經過瞭市場驗證的、切實可行的方案。此時，想要在市場上再通過交互方式，創造齣新的模式來吸引用戶的眼球，已經變成瞭一件越來越難做到的事情。再加上隨著各類應用市場中APP數量的激增，有限的用戶群體被越來越多的産品所瓜分。産品的運營和推廣，被提到瞭一個越來越重要的位置上。

對於最開始的運營工作，人們能夠想到的是花費資金，占領更多的推廣渠道；並且在每個渠道上鋪陳更多的推廣內容。隨之而來的是一個全新的産業鏈，要控製那些優質的渠道資源，勢必會有越來越多的産品加入其中。但是在這種高速的繁榮背後，互聯網行業中的每一個參與者都承受著前所未有的巨大競爭壓力。

很快，人們已經不能再像之前那樣大張旗鼓地揮霍資金、人力和物力，粗獷地發展自己的産品和業務，而是開始尋求更加精細、高效的方式來讓用戶接觸、使用並喜歡上自己的産品。人們開始精細地關注每一個推廣渠道帶來的效果，同時意識到要對自己産品中的用戶及內容的細微變化情況進行監控。特彆是在互聯網開始進入金融領域之後，産品的變化都對應著真金白銀的變化，這更給精細化的産品設計和運營工作提齣瞭高標準、高要求。

在這個過程中，數據——這個既精準又客觀的東西，成為人們實現“精細化”的重要工具。一方麵，人們希望從正在進行的業務中不斷獲得需要的數據，並對其進行分析，以評價當前産品和業務的狀態；另一方麵，人們又希望通過分析得到的結論，形成針對産品設計和運營策略的優化方案，並最終優化産品和業務。這是理想中的“數據參與産品和業務相關工作”的完整流程。

在數據受到更多關注的過程中，有不少分析方法或指導框架開始齣現。然而，當人們具體執行這項工作的時候發現，這一切並沒有想象得那麼美好，而是會遇到更多具體的問題。那些通過數據分析就輕鬆實現業務突飛猛進的事情，更多齣現在已經經過簡化和包裝的經典案例當中。而在我們身邊，不僅提高對數據的重視程度這件事難以推進，而且數據帶來的實際優化效果也十分有限。

我們可以將數據應用的過程中可能遇到的問題歸結為三大類。如果你正在做一些數據應用方麵的工作，那麼你麵臨的問題很可能就包含在其中：

第一，當我想通過數據進行分析的時候，卻發現沒有數據。如果你或者你的團隊纔剛剛開始關注數據的問題，那麼這樣的情況一定會發生。造成這種情況的原因有以下幾種。

首先，在産品創建初期，更多的數據準備和應用是麵嚮功能搭建的。大傢沒有更多的精力為後續的數據分析做更多的考慮，這就導緻瞭一些重要的原始數據並沒有被記錄下來。

其次，有些數據雖然已經存在，但是不在你的管轄範圍之內。它們可能屬於公司內部的其他係統，甚至記錄在第三方供應商的係統中。在這種情況下，我們就需要為獲取這些數據而多費一些周摺瞭。

最後，數據本身的質量存在問題，如數據上報得不完整、統計的口徑不一緻等。這些質量問題會導緻已經有的數據無法使用，或者得到的結果存在嚴重偏差。

如果以上這些問題都解決瞭，接下來就比較簡單瞭。我們隻需要將現有的數據變成分析人員和決策者想要的樣子——詳細的統計報錶或者直觀的統計圖。

第二，當我們為分析人員和決策者提供瞭他們想要的“數據産物”之後，緊接著就會齣現另一類問題：如何讓數據分析的結果更有價值？閱讀報錶和統計圖的人開始對內容錶示不滿。起初他們可能會錶示“圖錶的類型太少，因此能夠錶現的信息太少瞭”。但是很快，他們詬病的問題就會變成“這些圖錶太粗淺瞭，不能通過這些圖錶發現任何對決策有幫助的信息”。我們在這裏提齣一種簡單判斷數據分析工作有沒有做好的標準，那就是在瀏覽數據分析結果的時候，讀者需要在大腦中預先儲備多少信息？需要預先儲備的信息越少，那麼提供的數據分析結果也就越有價值。至少，你的老闆會這樣認為。為瞭解釋這個邏輯，我們會在書中專門深入探討。

第三，如果前兩個大問題還沒有把你難倒的話，緊接著我們來看看另一個大問題：如何讓數據分析的結果真正影響産品和業務？這個問題的解答，將會重新定義數據與産品、業務之間的關係。數據與産品、業務之間的關係本來就比我們想象的更加貼近。想要真正讓數據分析的結果對産品和業務産生影響，我們就需要用産品的語言、業務的語言來描述數據，不僅要把數據分析的結論變成需求，更要把它變成一款産品、一項業務。通過這樣的方法，我們將使靜態的産品和業務變成動態的。

針對數據分析方麵的問題，市麵上已經齣現瞭許多書籍來幫助讀者解決。針對第一類問題和第二類問題的書籍最多，它們幫助讀者深入瞭解數據的邏輯，以及在數據分析時需要具備的思維方式，並提供相應的案例和常用工具幫助讀者快速上手。

而第三類問題，則是在業務不斷豐富、深化，計算機技術不斷強大、成熟之後，逐漸衍生齣的麵嚮數據的産品管理問題。

如何更好地解決這三類問題，尤其是第三類問題，是寫這本書的重要初衷，本書的內容就是主要圍繞如何更好地解決第三類問題而展開。

目標讀者

本書的目標讀者可以分為三類。

1.?産品經理、産品運營、希望推行數據思維的管理者

在産品設計和運營的工作中，産品經理和産品運營的同學們絕對是主角。對數據感興趣，也認同數據對産品的作用，卻缺少方法來實現數據應用，這也許是你正在麵臨的問題，而本書就意在提齣一個相對通用的思路，以幫助團隊在數據應用和産品優化上找到結閤點和方嚮。

2.?數據分析師、研發工程師

在數據應用的過程中，數據分析師的角色是必不可少的。並且，在從原有的數據分析方法嚮數據驅動方法演進的過程中，數據分析師自身的工作也會有所調整。提前瞭解這些係統調整，對分析師個人的職業選擇和發展也會有所幫助。而在數據驅動方法的思路中，由於我們把“更好的産品”定為最終目標，因此，實現産品的研發工程師們也需要參與其中。本書同樣會闡釋為瞭實現數據驅動産品優化，需要在工程上注重哪些思路的調整。希望這些調整建議能夠對工程師們有所幫助。

3.?其他對數據感興趣，並希望藉助數據力量的人群

數據由來已久，有些行業很早以前就開始注重利用數據，而有些行業則起步較晚。不管怎樣，數據正在展現齣越來越強的力量，也越來越被人們所重視。因此，就算你不是互聯網相關行業的從業者，數據也是你實現發展的有力工具之一。通過本書的介紹，你能更好地藉助數據的力量，實現自身和組織的成功。

目錄結構

本書共分為3篇。

第1篇（第1～3章），講解數據的基本邏輯，作為與人們熟知的“數據分析”方法之間的銜接和過渡。

第1章，主要介紹瞭在數據上通用的規律，本書將數據比喻成“拼圖遊戲”，並闡釋瞭“比較”這種技術在數據應用中的重要地位。

第2章，列舉瞭數據分析方法中最常見的分析模型，以及模型背後的邏輯。這些模型將被沿用到數據驅動方法中，因此，我們有必要提前瞭解它們，特彆是它們背後的分析思路和邏輯。

第3章，列舉瞭在數據分析方法中最常用的統計圖。這些統計圖是數據可視化最基本的工具。在數據驅動方法中，它們不再是數據應用過程的最終産物，但是當我們要錶明類似的邏輯關係時，仍然要用到這些統計圖。

第2篇（第4～9章），講解瞭從數據驅動方法的特點、方法的搭建，到這種方法具體落實到産品設計和運營工作中的完整過程。這一篇是本書最重要的內容。

第4章，提齣瞭在數據應用上團隊會經曆的三個階段；介紹瞭數據驅動方法與數據分析方法的區彆，以及在實施數據驅動方法之前，團隊需要做的準備。這一章的論述，將突齣數據驅動方法的核心理念。這種理念將會貫穿後麵的章節，成為整個數據驅動方法的基石。

第5章，主要介紹瞭數據驅動方法在産品設計和運營方麵應用的整體情況。

第6章，主要介紹瞭如何藉助數據驅動方法，對産品需求進行優化，包括通過數據收集需求的方法，以及如何通過數據提前“演練”需求被實現的狀態。

第7章，介紹如何把需求整理為業務邏輯。本章將討論如何用數據的方式梳理業務邏輯，並且通過數據提前驗證這種業務邏輯。

第8章，講解業務邏輯明確之後，如何針對業務邏輯設計具體的産品交互實現。

第9章，産品不是完美的，運轉起來之後，總會齣現各種各樣的問題。此時，就需要加入運營工作瞭，以便對産品進行優化，使産品嚮著預想的方嚮發展。在這個過程中，數據將會輔助運營工作，指導運營的方嚮並形成反饋。

第3篇（第10章），講解瞭發展數據應用方麵的幾種常見策略，以及如何讓自己的數據發展布局更有效，並對未來的數據形態提齣猜想——未來的數據將會變成什麼樣子？還講解瞭團隊在對內與對外兩個方麵，如何構建自己的數據影響力，以及在數據資源上，如何形成適閤自己的布局，找到自己的定位。

緻謝

本書是由作者對互聯網産品、團隊和數據的切身體會和思考靈感匯聚而成的。其中不少靈感來自身邊的師長、領導、同事和朋友。因此，特在此感謝師長過往的教誨，為我傳道受業、答疑解惑；感謝領導和同事，給我磨練和施展自己能力的機會和環境；感謝身邊的朋友，使我拓寬視野，獲得豐富的參考信息。

還要特彆感謝我的傢人為我提供的舒適的生活環境，使我能有餘力完成本書。

勘誤

對於書中紕漏及不當之處，歡迎批評指正。聯係方式：laurieliyang@163.com。

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