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隨著科技的發展，在數字化趨勢下，產品經理的未來會如何呢？可以看看下面這篇文章哦！

隨著科技的迅速進步和互聯網的普及，消費者對于產品服務的期望也在不斷提高。為了滿足用戶需求、提升競爭力，各行各業迫切需要加快數字化轉型的步伐。

只有緊跟行業趨勢，掌握數字化轉型的最新策略和實踐經驗，才能在競爭激烈的市場中保持競爭優勢，并推動企業實現持續創新和業務增長。

一、數字化趨勢下，未來產品經理的發展機會點在哪？

企業數字化轉型中的“核心問題”，往往就是我們的機會點。數字化趨勢下，新商業機會的洞察、業務與技術的融合、數字化產品的創新，正是未來產品經理越來越重要的機會點。

數字化時代，不管你身處哪個行業，不管你認不認可，其實我們都是其中的一員。若我們現在沒有做好相關的儲備，沒有掌握數字時代職場人所需的底層能力，未來可能出現的挑戰會更大。所以，看到未來數字化的趨勢以及機會點，掌握數字化的思維和技能，至關重要。

我們應該深入地去了解不同的業務線或產業鏈的知識，做好我們互聯網人的技術數據賦能融合。站在全局的視角，尊重行業的邏輯，尊重每一個行業參與方的利益生存點，用我們互聯網的思維去找到邏輯和價值上的突破點。

數字化轉型對于企業而言，不僅僅是技術層面的升級和創新，更是一場全方位的變革。企業在進行業務數字化轉型的過程中，面臨著一系列的挑戰和難點：

1. 傳統企業文化和業務模式需要與數字化時代的創新理念相結合，這需要改變人們的思維和習慣，并引入新的技術和工具
2. 數字化轉型也需要極高的投入和資源支持，包括技術建設、數據管理和人才培養等方面

當前，很多公司都在談論數字化轉型，而數字化的基礎即是大量的、繁雜的、高度業務關聯的基礎數據。數字化運營是其中的一個分支，如何高效地做好數字化運營呢？本文作者將從四個方面進行分析，希望對你有幫助。

二、數據從哪兒來？數據源于業務

原始的數據由業務層產出，由業務層維護至基礎數據系統中，原始數據基本無法直接應用，需經過數據挖掘，預處理，清洗，轉換等各種加工流程方可進入分析使用階段。

數據如何使用？數據驅動業務，如圖推薦一種分析模板：

讓數據學會說話，及時反饋業務短板，針對業務場景的深刻理解和邏輯推理能力是解讀數據必須的，為了讓業務層更

好的理解數據反映的業務情況，適當模型的使用也是必要的，例如基礎的漏斗模型，AARRR模型等。

三、數據怎么賦能？數據驗證業務

通過數據模型或者可視化解讀出的數據短板必須得到重視和解決，應用數據推進業務發展、解決業務短板也應當成為企業的日常工作之一。

數字化過程帶來的數據化的管理和運營可探索的深度非常廣闊，在于數據和業務之間復雜的聯系和對業務過程的深刻理解，其本身不能帶來最大化的業績和效率，只有將正確的分析結果以最實際的方式應用到業務層面才能產生效益，任何運營手段都需要考量最終為業務層或企業帶來的真實價值。

四、企業數字化轉型的實踐模型

1. 內外相結合的實踐模型

在相對封閉的垂直領域中，存在一種長期通過線下傳統銷售手段獲取收入的商業模式。這里“賺錢的模式”通常會在國家政策開始介入宏觀調控的時候，收到不同程度的沖擊。

所面臨的問題就是行業需要快速變革，其變革的方向基本都是減少線下鏈條的灰色部分，幫助產業鏈降本增效，提升政策管控力度，輔助行業更健康發展。由此可見，這種從市場革新所演變出來的產品需求，其特點是：“行業壁壘高，業務理解難” 。

2. 智能輔助決策模型

搭建智能輔助決策模型的目的是通過互聯網產品搭建線上場景，采集客戶在線上場景中所沉淀的數據，分析并可視化表現出來。搭建智能輔助決策模型要走四步：

1. 完成數據采集、整理；
2. 實現數據分析及可視化展示；
3. 完成數據精細化分析；
4. 通過數據挖掘，為企業提供前瞻性分析。

五、小Q來總結

在數字化人才體系中，產品經理作為數字化轉型的支撐力量，是連接技術革新和商業模式創新的核心角色；是能幫助企業建立領先數字化平臺，支撐數字化轉型升級的實現。