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榮耀標識數據產品經理必備思維之——用戶思維
用戶思維以用戶需求為導向，關注的是用戶的需求，而并不會過多關注執行和實施的過程。
用戶思維是指站在用戶的角度考慮問題，從用戶的問題出發。這里的用戶， 可以是使用產品的用戶、公司的客戶，也可以是合作部門提需求的同事，還可以是自己的老板。
馬化騰說過，產品經理最重要的能力是把自己變傻瓜。周鴻祎也提出，一個好的產品經理必須是白癡和傻瓜狀態。
產品經理要能夠隨時切換自己的思維方式，能夠隨時從 “專業模式”切換 到“傻瓜模式”，這就是用戶思維的體現。產品經理要能夠忘掉自己的行業背景和知識積累，以及產品邏輯和實現原理，變成對這個產品一無所知的“小白”。
用戶思維一般只關注用戶的需求和想要的結果，以用戶需求為導向，不會太關注執行和實施的過程。例如，我想給某人打電話，那么我拿出手機，便可以聯系到這個人進行直接對話，至于手機信號怎么樣、基站是怎么建設的、如何精準地和這個人對話而不會錯誤地聯系到其他人，我都是不考慮的，因為一旦考慮這 些細節，我就會深陷這些泥潭里而不能自拔。
以大數據分析平臺為例，用戶的思維如下：
昨天上線了一個活動，我打開大數據分析平臺，就想看活動的數據情況。
在這個思維模型里，用戶的預期是直接獲取上線后活動數據的情況，讓他快速了解活動的效果，盡快做出決策。所以在這個過程中，我們所做的任何工作都是從用戶的這個核心需求出發的，并且實現這個核心需求的目的路徑越短越好， 用戶的整個思維體現可以用下圖表示：
大數據分析平臺的用戶思維體現
如何掌握并熟練應用用戶思維呢?首先，要在心里時刻想著用戶，牢記用戶的需求，以“小白”心態理解用戶的需求，并在整個產品設計、推廣過程中，復盤自己是否體現了用戶思維，有沒有以用戶為導向。然后，融入用戶真正的使用場景中，只有這樣，你才會作為一個真正的用戶體驗產品和服務，當遇到一些痛點時，才會意識到產品需要改進的地方，才能真正體會用戶思維。最后，要多和用戶打交道，定期進行用戶需求調研訪談，這樣才能準確地把握用戶思維，真正做到以用戶思維為導向。
在數據產品上線以后，數據產品的目標用戶主要是公司里各個部門的同事。 數據產品有給數據分析師用的，有給各個業務線的同事用的，所以，要聽一聽用戶的聲音，基于用戶需求規劃下一個版本的迭代路徑。
以下是數據產品經理小王和用戶“談心”的場景：
數據分析師小張：我能吐槽一下 ××× 這個功能嗎?這個功能簡直太難用 了，操作起來極不方便，刷新之后還不能保存之前的配置，這樣導致我每次都要 重新配置。
小王：嗯，這個功能確實操作不太方便，我把它列入后期的優化列表中吧， 我再重新設計一下，然后讓大家一起再評估。
數據分析師小張：好的，辛苦了。
于是，小王又針對用戶的吐槽重新設計了這個功能的交互及方案，并拿給技術團隊評估，技術團隊覺得可以實現，最后組織了數據分析師一起評估，大家都覺得這個優化可以提高數據分析的效率，于是小王把這個優化加進了產品排期中。
數據分析師小錢：我在使用 ××× 這個功能的時候遇到了 Bug(漏洞或者 缺陷)，點擊保存按鈕沒有反應，能幫我看一下嗎?
小王：好的，我看一下。你能描述一下你具體是怎么操作的嗎?
數據分析師小錢：首先，把 A、B、C、D 這些指標拖到指標欄，然后把維 度選擇時間，把篩選條件選擇城市和平臺，把指標 A 設置成趨勢線，把指標 B 設置成按照色階顯示，然后……
小王：好的，我試一下。
可是，在小王試了很多次以后，依然不能復現問題，于是……
小王：小錢，我還是不能復現你的問題啊，要不我找你當面看一下吧。
小錢：好的，我問其他同事好像也沒有這個問題，你過來看一下吧。
于是，小王找到了小錢，當面確認了問題，他那里確實有問題，但是用自己的電腦這么操作就沒有問題。于是，小王不得不找前端研發工程師小趙和后端研發工程師小李幫忙。
小王：小趙，小錢在使用 ××× 這個功能時遇到了問題，他的操作是 ×××，可是我按照他的操作在我的電腦上是好的，你能看一下嗎?
小趙：好的，我先在我的電腦上看一下是否能復現，稍等……我這里能正常使用。
小李：我這里功能也可以正常使用，我們過去找你們一起現場看一下吧。
小錢周圍圍了研發工程師、產品經理等四五個同事一起查找問題，最后發現是因為瀏覽器版本太低，對一個控件的功能不支持，導致報錯，在小錢更新了瀏覽器版本之后順利解決了這個問題。
產品運營主管小?。何以谑褂糜脩粜袨槁窂竭@個功能的時候發現選擇 ××× 這些條件后結果好像和業務這邊的常識有些沖突，A 路徑的點擊量應該沒有 B 路徑的點擊量高，能幫我看一下嗎?
小王：這個 A 路徑就是在 App 上先點擊 ××，再點擊 ××，然后再點擊 ×× 嗎?
小?。菏堑?，你可以在 App 上看一下，B 路徑的入口還是很明顯的，A 路徑會稍微隱蔽一些。
小王：嗯，確實是，好的，我們確認一下數據的準確性。
于是，小王又找到了研發工程師，從數據倉庫到底層日志，最后到埋點，一 層層開始查，終于找到了問題，是因為前端研發工程師在埋點的時候忘記埋了一 個點，導致 B 路徑的數據量不夠，從而出現了上面的問題。
小王：問題找到了，是因為前端埋點漏掉了一個，已經讓負責埋點的同事加 上了，明天應該就能看到數據了。
小?。汉玫模嘀x哈，數據的準確性還是很重要的。
小王：中午一起吃飯吧，我還想了解了解你們業務上 ××× 這方面的事情。
于是，小王和業務同事經?！盎臁痹谝黄?，了解業務同事正在做的事，以及如何從數據角度幫助他們，同時向業務同事分享了自己對數據方面的認識，以及從數據角度看業務還可以實現的改進和嘗試方案。
上面就是我對數據產品經理必備思維方式——用戶思維的理解，想了解更多，向你推薦《數據產品經理修煉手冊-從零基礎到大數據產品實踐》這本書。
本文由 @?梁旭鵬 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
你講的小王的場景不就是產品經理的日常么，和“數據”一點關系都沒有啊。
大家期待已久的《數據產品經理實戰訓練營》終于在起點學院（人人都是產品經理旗下教育機構）上線啦！
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您好，如果可以的話想加您一個好友，vx：ann812702609
一個想轉崗數據產品的初級pm
寫的挺好的，國內專門講數據產品的類似書籍相對較少，是一個不錯的入門教程。
既然ODS是當前的數據，數據更新是近似實時，為什么數據倉庫要T+1呢?
您好，我現在正在看您的《數據產品經理修煉手冊》，看到里邊有對ODS的描述，有不太理解的地方，想請教一下。文中說ODS層是當前的、不斷變化的數據。ODS層按分鐘級別捕捉生產系統的數據變化。我工作中沒有用過大數據，都是傳統的關系型數據庫，為了不影響生產系統的業務效率，遇到的ods層都是T+1的形式，所以我很好奇怎么實現分鐘級別捕捉生產系統的數據變化？這是大數據方面才特有的嗎？
數據產品經理修煉手冊