結合IPO 方法論,分享我在數據產品中的修煉經驗

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結合 IPO 這個框架,講一下個人對數據產品這個細分領域如何落地,完成認知升級的些許經驗。這里雖然專指于數據產品,但這一套方法論,對于產品經理的修煉,甚至是很多知識領域的修煉都是可以通用的。

什么是認知升級

最近有個詞很熱:認知。傅盛在之前一篇刷遍朋友圈的文章《傅盛認知三部曲之一:所謂成長就是認知升級》提到:

人和人最大的差別是認知。認知,幾乎是人和人之間唯一的本質差別。技能的差別是可量化的,技能再多累加,也就是熟練工種。而認知的差別是本質的,是不可量化的。

可見認知升級有多重要,甚至于他下了個結語:所謂成長就是認知升級。他在文章提出了三個解藥:

  1. 堅信大趨勢。盲目堅信,立即行動,在行動中形成認知。
  2. 對外求教,不做井底之蛙。那些人們比你強不是他們聰明,而是有著你不知道的認知
  3. 活在當下,面向未來。終結恐懼本身,面向未來5年,未來10年進行思考。

結合《未來簡史》來看,整個事情就變得比較有趣。尤瓦爾·赫拉利提出來一個思考角度 :生物本身就是算法,生命就是數據處理的過程。那么認知升級,就是某部分算法迭代和優化的過程。但凡算法,就會涉及三個過程:Input(輸入),Process(處理),Output(輸出)

在傅盛開出來的三幅解藥中,對外求教是 Input,從外界的狀態獲取輸入,給自己提供新鮮的經驗和思考角度?;钤诋斚率?Process,從外界獲得這些輸入,該怎么去處理?面向未來思考是其中一種,巴菲特合伙人查理·芒格提出的跨學科的格柵思考,檢查清單思考和逆向思考等等也是其中一例。而行動,則是 Output,實踐是檢驗真理的唯一標準嘛。在行動中形成的認知就是對于你前兩部的矯正與再次輸入。三個過程統稱為“IPO”。

在這個過程不斷優化及迭代的路上,就可能實現認知的打怪升級過程:

  1. 不知道自己不知道——以為自己什么都知道,自以為是的認知狀態。
  2. 知道自己不知道——有敬畏之心,開始空杯心態,準備豐富自己的認知。
  3. 知道自己知道——抓住了事情的規律,提升了自己的認知。
  4. 不知道自己知道——永遠保持空杯心態,認知的最高境界。

IPO 方法論與產品經理修煉

每個學習過程,每種知識理論的學習,吸收和實踐都可以套用「IPO 」這個方法論。它的好處是將各個階段切分得比較清楚,而且每個階段有它不同的關注重點,具備較高的可落地行和可復制性。

剛好近日有些同學問我數據 PM 如何成長的問題,有些是剛入行不久的 PM,有些是剛被公司安排到了數據線。本質上,這也是個針對某個具體行業領域做認知升級的事情。趁這個機會,結合 IPO 這個框架,講一下個人對數據產品這個細分領域如何落地,完成認知升級的些許經驗。這里雖然專指于數據產品,但這一套方法論,對于產品經理的修煉,甚至是很多知識領域的修煉都是可以通用的。

1. Input:保證質和量上的輸入

輸入有很多方式,為了簡單可復制,這里只介紹閱讀(看)和交流(聊)兩種。唯一的原則就是持續的高質量輸入,日累月積,這個原則帶來的復利效應會非常驚人。

1.1 看:最系統的輸入方式

查理·芒格在《窮查理寶典》中頗以“行走的書架”外號自詡,可見其對讀書的推崇。在產品上,非常經典的書籍很少,數據產品則更少了。所以除了正常書籍之外,我們也需要多從其他渠道獲取輸入。

(1)看相關書籍

數據分析,產品設計,數據技術(倉庫,元數據,可視化等)等等都是我們學習的方向。

(2)看業內產品

學習業內相關產品,一方面是看它們的分析思路,指標和維度選擇,可視化設計等等方面,另一方面幫助文檔也是個非常珍貴的學習資源。如阿里云數加的說明資料,螞蟻金服 AntV Design 數據可視化規范,GrowingIO 和神策數據的幫助文檔等。

(3)看公司文檔

美團的 Wiki 機制非常棒,可以從中學到不少同事對于數據,對于產品的思考。這就是一個好公司什么非常重要的原因,其中的經驗積累會讓你少走很多彎路。要養成一個習慣:到一個新公司后,先通過該公司的文檔內容,去了解產品的發展,思考的角度以及討論的風格,這個可以幫你快速地了解到該公司的風貌。

(4)看博客新聞

從諸位大牛的博客文章和前沿新聞,可了解到數據一行的前世今生,以及未來的走向。在公眾號上,曹政的「caoz的夢囈」,經常會結合自己的從業背景和數據知識,講一些利用數據了解商業世界規律的內容。車品覺老師的「品覺」會不時摘抄些國外的前沿數據知識。此類優秀公眾號,內容都值得一讀。另外,Airbnb 和 Ebay 等的技術博客也會時不時介紹些數據相關的知識。

(5)看行業數據

了解目前行業內的數據情況,有利于培養自己的數據敏感度及對行業的判斷。國外如Garter 每年發布的 BI 報告,Google Trends 等。國內的 Questmobile 是比較靠譜的第三方數據源,經常會出一些行業排行。騰訊 2016 年財年的年報也多處引用了他們家的數據作為支撐??(我可沒收他們家廣告費)?。同時,看各大公司的財報也是個非常不錯的途徑。

1.2 聊:最便捷的輸入方式

三人行必有我師這種話都比較老套了。但和人溝通,的確可以很好地比避開一些思維盲區。其他人的經驗,和渠道都會給人帶來很多靈感。

  1. 向前輩學習:對于新人來講,職場因素的排序應該是這樣的:好領導 > 好公司 > 好職位 > 好薪酬。鑒于他們之前有個成型的框架,可以幫你少走很多彎路。少走彎路 = 節省時間 = 提升速度加倍提升,這個非常關鍵。如果有個“好為人師”的領導,可千萬不要放過。
  2. 向同事學習:三人行,必有我師。不同職位的人有不同技能和知識領域的差別,向他們可以學習到不少知識,這些知識可以反過來沉淀為數據產品的思路。像我個人,會喜歡找渠道,運營的人聊天,了解他們怎么使用數據的。有小朋友問我,如何和商業分析的同事爭奪數據分析的話語權。我當時答復:不要將他們當對手,要把他們當資源,當助力。要把精力放在如何結合他們的知識,經驗和觸達前線的能力,來完成更好的產品設計上。
  3. 空杯心態:心態一定要放平和,有些人有點成績后,覺得世界之大皆可取之。其實天空海闊,人絕大時候面前只能看到一方水井,如同人類可見光部分只能占據整個光譜很小的部分,但絕大數人終其一生卻只認為這就是世界。

最后總結:輸入方法千千種,并不能說哪種最高效,只能說哪種方法在哪種環境下對哪種人更有效,切忌抓住事物的中段。德魯克在《管理自己》中提到:

我屬于讀者型,還是聽者型?首先,你要搞清楚的是,你是讀者型(習慣閱讀信息)還是聽者型(習慣聽取信息)的人。絕大多數人甚至都不知道還有讀者型和聽者型之說,而且很少有人既是讀者型又是聽者型。知道自己屬于哪種類型的人更少。

2. Process:構建思考框架

取得大量輸入后,如同買回來了大量新鮮美味的食材,那么如何將它煮成美味的菜肴?這時候就需要有烹飪的技巧及工具了。

2.1 構建框架的原則

  1. 準確 && 自洽:框架的每部分內容需要通過高質量 Input 的驗證,確保內容準確,且各部分間要能夠邏輯自洽,沒有嚴重沖突的地方。
  2. 關聯場景:每部分 Input 都要與之前的知識,之前和未來的可能應用場景關聯起來,才能起到舉一反三,揮之即來的地步。且需要根據 Input && Output 不斷更新,補充。
  3. 可被實踐:形成框架的內容不能束之高閣,而要多實踐,多驗證。一定要堅持共產黨人的”實踐是檢驗真理的唯一標準“,堅持從理論中來,到理論中去的根本原則。

2.2 數據產品知識框架

  • 在 Why 層次,建立框架來明確每個模塊知識在系統中的位置,以及明確自己的學習方向。這樣才能做到有針對性地學習和進化。
  • 在 How 層次,需要強調的一點是尋找 Best Practice。了解 Best Practice 能夠迅速幫你建立該領域最高的審美,來迅速判斷當前做的事情是否符合標準。比如說,在后臺組件設計和可視化規則上,Ant Design 算是領國內風騷,以此標準衡量經手的后臺產品,你就會明白很多設計在最開始的時候就該找什么樣。當然,審美上升到最高層次,就是科學和人性,層次越高,爆發的能量越大,如 Steven Jobs 等。
  • 在 What 層次,需要站在業務角度,站在負責人角度去思考數據產品的工作。

我個人劃分的數據知識框架如下,供大家參考:

3. Output:以輸出強迫自己沉淀

  1. 定期總結并輸出,落地為文檔,PPT 等資料,可與別人分享。分享內容本身就是個梳理已有知識并鞏固的過程。分享動作會讓你更加嚴謹地考證你的輸出,并獲得外界的反饋。分享的對象可以是同事,上級,甚至是網絡上的用戶。因此維護一個博客,或者公眾號等方式,都是一個不錯的習慣。
  2. 將所學理論應用到原先的情況中去,反哺 Input。
  3. 多進行數據產品設計的實踐:新人容易沉浸在可視化的頁面搭建中難以自拔,其實最核心的是解決了什么問題,提供了什么價值,其中的業務邏輯是什么樣子的。只要明確了這些內容,哪怕頁面是一堆線形圖報表,都無關緊要?!禝nformation Dashboard Design》中的示例 Dashboard,圖表平凡卻能起到提綱挈領,引導分析的作用。

4. IPO 相輔相成

最后需要說明的是,這三個環節相輔相成,Input 為 Process 和 Output 提供素材,在 Process 中交叉產生的洞察和結果也能作用到 Input 和 Output 上。而 Output 獲得的反饋和經驗更能反過來成為 Input 和 Process 的上游內容,促使整個系統生生不息,不斷自我進化。

希望以上內容能給大家帶來些許啟發。

 

作者:陳新濤,美團外賣首任數據產品經理,曾于大數據公司 GrowingIO 任職。研究國外業內前沿數據產品,了解當前實現數據價值的最新思路和實踐。微信公眾號:三生石(ourstone),歡迎關注交流。

本文由 @陳新濤 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

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  1. 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!

    本課程非常適合新手數據產品經理,或者想要轉崗的產品經理、數據分析師、研發、產品運營等人群。

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    學完后你會掌握怎么建指標體系、指標字典,如何設計數據埋點、保證數據質量,規劃大數據分析平臺等實際工作技能~

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    來自廣東 回復
  2. 文中提到的數據產品在我的知乎專欄,鏈接如下:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26341588

    來自北京 回復
  3. 樓主,您好。請問您文中的(2)看業內產品下的插入來自于哪里呢?想具體學習一下,謝謝~

    來自山西 回復
    1. 來自北京 回復
    2. 能方便告知一下“看業內產品”下的可視化基礎的這個插圖是來自于您專欄中的哪個產品么?

      來自山西 回復
    3. 來自北京 回復
  4. 受教了,寫得真好!

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    1. 多謝支持

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  5. 干貨滿滿,希望作者多多分享多多交流,也希望我之后也能有觀點來反哺~ ??

    來自浙江 回復
    1. 多input多output

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