《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理:解決方案與案例分析》資深數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家撰寫(xiě),圍繞數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)營(yíng)銷、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提供近10個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決方案和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
定 價(jià):99 元
叢書(shū)名:產(chǎn)品管理與運(yùn)營(yíng)系列叢書(shū)
- 作者:楊楠楠 李凱東 姚問(wèn)雁 高長(zhǎng)寬 等著
- 出版時(shí)間:2022/10/1
- ISBN:9787111711056
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP274
- 頁(yè)碼:289
- 紙張:
- 版次:
- 開(kāi)本:16(B5)
這是一本能幫助讀者快速獲取數(shù)據(jù)產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)能力數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力的著作。全書(shū)內(nèi)容以案例方式組織,圍繞數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)營(yíng)銷、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)3大主題,用14個(gè)綜合案例進(jìn)行完整再現(xiàn)和深度復(fù)盤,為近10個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供了可直接參考的解決方案,這些方案同時(shí)也適用于其他行業(yè)。每個(gè)案例從項(xiàng)目背景、方案設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)過(guò)程、總結(jié)與思考等維度展開(kāi)闡述,層次清晰,可參考性強(qiáng)。全書(shū)共14章,分為三部分:數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)營(yíng)銷和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。第1部分 數(shù)據(jù)建設(shè)(第1~2章)數(shù)據(jù)建設(shè)是數(shù)據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ),是數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的關(guān)鍵。良好的數(shù)據(jù)建設(shè)能夠降低數(shù)據(jù)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)成本,提升數(shù)據(jù)使用者的效率。本部分包含兩章,分別介紹了自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建和數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的工作流程等。第二部分 數(shù)據(jù)營(yíng)銷(第3~9章)營(yíng)銷是每個(gè)公司的業(yè)務(wù)核心,良好的數(shù)據(jù)營(yíng)銷平臺(tái)為營(yíng)銷提供非常大的助力。本部分主要介紹如何利用數(shù)據(jù)中臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)助力營(yíng)銷,如何利用社會(huì)化聆聽(tīng)輔助商業(yè)決策,重點(diǎn)分析金融、零售、快消、汽車、游戲等多個(gè)行業(yè)的項(xiàng)目,具有較高的參考價(jià)值。此外,還介紹了商品分析方法和初創(chuàng)公司數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)實(shí)踐。第三部分 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)(第10~14章)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理可以進(jìn)駐公司的每個(gè)部門,驅(qū)動(dòng)該部門的業(yè)務(wù)發(fā)展,成為公司運(yùn)轉(zhuǎn)的核心和動(dòng)力。本部分介紹的案例包括語(yǔ)音數(shù)據(jù)處理與商業(yè)應(yīng)用、網(wǎng)約車安全性的數(shù)據(jù)化解決方案、智慧安防中的智能視頻產(chǎn)品、AI技術(shù)在視頻平臺(tái)上的應(yīng)用、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在推薦中的價(jià)值,這些案例都屬于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的一個(gè)分支——策略產(chǎn)品的范疇,有的案例主要以AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)。
作者簡(jiǎn)介
前言
第一部分 數(shù)據(jù)建設(shè)
第1章 自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建002
1.1 問(wèn)題和現(xiàn)狀002
1.1.1 項(xiàng)目管理003
1.1.2 重復(fù)勞動(dòng)003
1.1.3 工作流程004
1.1.4 數(shù)據(jù)交付005
1.1.5 小結(jié)006
1.2 需求分析006
1.2.1 流程梳理006
1.2.2 數(shù)據(jù)需求方007
1.2.3 數(shù)據(jù)分析師008
1.2.4 產(chǎn)品經(jīng)理008
1.2.5 開(kāi)發(fā)人員008
1.2.6 小結(jié)008
1.3 平臺(tái)搭建009
1.3.1 功能架構(gòu)009
1.3.2 數(shù)據(jù)需求單009
1.3.3 數(shù)據(jù)分析單011
1.3.4 數(shù)據(jù)分析過(guò)程014
1.3.5 數(shù)據(jù)源017
1.3.6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)接018
1.3.7 底表管理019
1.3.8 數(shù)據(jù)探索019
1.3.9 自動(dòng)任務(wù)調(diào)度021
1.3.10 數(shù)據(jù)交付024
1.3.11 賬號(hào)體系024
1.3.12 小結(jié)025
1.4 項(xiàng)目問(wèn)答025
1.4.1 需求方是誰(shuí)025
1.4.2 哪些方面花的精力多026
1.4.3 本項(xiàng)目的產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握哪些技能026
1.4.4 如何平衡成本與收益026
第2章 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景、工作流程與案例分析028
2.1 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景028
2.1.1 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的作用029
2.1.2 后端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的分類029
2.2 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的工作流程030
2.2.1 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的流程圖030
2.2.2 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的日常流程033
2.2.3 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)工作中的常見(jiàn)問(wèn)題及應(yīng)對(duì)措施034
2.3 埋點(diǎn)需求實(shí)戰(zhàn)案例036
2.3.1 業(yè)務(wù)線坑位埋點(diǎn)位置036
2.3.2 業(yè)務(wù)線坑位截圖036
2.3.3 頁(yè)面坑位埋點(diǎn)036
2.3.4 上線時(shí)間037
2.3.5 需求計(jì)劃時(shí)間里程碑038
2.3.6 埋點(diǎn)測(cè)試報(bào)告038
2.3.7 上線公告?038
2.3.8 上線驗(yàn)收說(shuō)明039
2.3.9 驗(yàn)收結(jié)果報(bào)告039
2.4 埋點(diǎn)規(guī)范樣例與測(cè)試樣例039
2.4.1 App端曝光埋點(diǎn)、點(diǎn)擊埋點(diǎn)樣例說(shuō)明040
2.4.2 本次埋點(diǎn)的曝光、點(diǎn)擊測(cè)試040
2.5 埋點(diǎn)“七字訣”048
第二部分 數(shù)據(jù)營(yíng)銷
第3章 數(shù)據(jù)中臺(tái)和業(yè)務(wù)中臺(tái)如何賦能自動(dòng)化營(yíng)銷052
3.1 我們做自動(dòng)化營(yíng)銷的起因與整體思路053
3.2 方法論:用戶運(yùn)營(yíng)體系053
3.3 產(chǎn)品功能架構(gòu)055
3.4 數(shù)據(jù)中臺(tái)為營(yíng)銷側(cè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)057
3.5 模塊一:營(yíng)銷自動(dòng)化058
3.6 模塊二:線上活動(dòng)管理062
第4章 零售行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建和商業(yè)應(yīng)用068
4.1 平臺(tái)背景069
4.2 平臺(tái)核心價(jià)值070
4.3 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)過(guò)程071
4.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備073
4.3.2 數(shù)據(jù)分析與建模077
4.3.3 商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景舉例090
4.4 產(chǎn)品經(jīng)理工作方法總結(jié)097
第5章 輿情大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)化營(yíng)銷099
5.1 ?輿情大數(shù)據(jù)平臺(tái)的意義099
5.2 產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)100
5.2.1 研發(fā)背景101
5.2.2 平臺(tái)業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)102
5.2.3 業(yè)務(wù)數(shù)字化過(guò)程104
5.2.4 私有化部署117
5.3 產(chǎn)品商業(yè)應(yīng)用122
5.3.1 大數(shù)據(jù)支持產(chǎn)品創(chuàng)新全流程123
5.3.2 消費(fèi)者產(chǎn)品體驗(yàn)全網(wǎng)觸點(diǎn)覆蓋124
5.3.3 營(yíng)銷效果監(jiān)測(cè)128
5.3.4 品牌資產(chǎn)建設(shè)129
5.3.5 電商監(jiān)測(cè)(銷量和輿情)130
5.3.6 渠道重點(diǎn)客戶畫(huà)像131
5.4 輿情大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷商業(yè)價(jià)值131
第6章 利用社會(huì)化聆聽(tīng)輔助商業(yè)決策135
6.1 社會(huì)化聆聽(tīng)的定義與商業(yè)價(jià)值136
6.1.1 社會(huì)化聆聽(tīng)的定義136
6.1.2 社會(huì)化聆聽(tīng)的商業(yè)價(jià)值137
6.2 如何進(jìn)行社會(huì)化聆聽(tīng)142
6.2.1 確定業(yè)務(wù)目標(biāo)142
6.2.2 確定數(shù)據(jù)來(lái)源143
6.2.3 選擇合適的工具144
6.2.4 將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的商業(yè)情報(bào)144
6.3 案例:凱迪拉克的口碑?dāng)?shù)據(jù)挖掘145
6.3.1 數(shù)據(jù)獲取146
6.3.2 分析目的147
6.3.3 數(shù)據(jù)特征及分類147
6.3.4 消費(fèi)者購(gòu)車目的分析149
6.3.5 了解消費(fèi)者關(guān)注的典型話題151
6.3.6 從消費(fèi)者的負(fù)面評(píng)價(jià)中挖掘待改進(jìn)的方面154
6.3.7 挖掘影響消費(fèi)者購(gòu)車的重要因素155
6.3.8 基于微博數(shù)據(jù)的消費(fèi)者興趣挖掘157
6.3.9 基于評(píng)論內(nèi)容的品牌調(diào)性挖掘161
6.4 社會(huì)化聆聽(tīng)產(chǎn)品化解決方案的大致思路165
6.4.1 數(shù)據(jù)采集來(lái)源165
6.4.2 業(yè)務(wù)分類體系166
6.4.3 統(tǒng)計(jì)分析挖掘170
6.4.4 可視化呈現(xiàn)170
6.5 題外話:數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的相關(guān)技能172
6.5.1 產(chǎn)品經(jīng)理在這個(gè)項(xiàng)目中的角色172
6.5.2 這個(gè)項(xiàng)目的產(chǎn)品經(jīng)理需要具備哪些技能173
第7章 商品分析方法174
7.1 商品分析總覽174
7.2 商品分析目標(biāo)175
7.3 商品分析核心環(huán)節(jié)175
7.3.1 銷176
7.3.2 存178
7.3.3 進(jìn)181
7.4 商品分析的相關(guān)部門183
第8章 游戲商業(yè)化的關(guān)鍵問(wèn)題和解決方案185
8.1 體驗(yàn)與商業(yè)化能力可否兼得186
8.1.1 什么是好游戲186
8.1.2 手游商業(yè)模式186
8.1.3 通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)找到平衡點(diǎn)187
8.2 游戲商業(yè)化過(guò)程中常見(jiàn)的關(guān)鍵問(wèn)題188
8.2.1 禮包推薦的核心問(wèn)題188
8.2.2 內(nèi)購(gòu)盈利模式下的二八定律189
8.2.3 游戲平衡性問(wèn)題190
8.2.4 不同地域人群的偏好190
8.2.5 短期利益與長(zhǎng)期利益的權(quán)衡190
8.2.6 反作弊的權(quán)衡問(wèn)題191
8.2.7 廣告成本問(wèn)題192
8.3 基于規(guī)則引擎的多試驗(yàn)組測(cè)試193
8.3.1 IAP商業(yè)化問(wèn)題拆解193
8.3.2 規(guī)則引擎產(chǎn)品架構(gòu)解析194
8.3.3 禮包生產(chǎn)模塊194
8.3.4 規(guī)則模塊196
8.3.5 復(fù)雜實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)建197
8.4 專題案例:構(gòu)建廣告成本優(yōu)化模型198
8.4.1 如何節(jié)省投放成本198
8.4.2 模型核心邏輯198
第9章 在B端初創(chuàng)公司做數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)200
9.1 什么是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng) 200
9.1.1 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的定義201
9.1.2 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品的區(qū)別201
9.1.3 在公司不同發(fā)展階段數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)人員的重點(diǎn)工作201
9.2 初創(chuàng)公司是否需要數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng) 203
9.2.1 初創(chuàng)公司的共同特征203
9.2.2 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)為初創(chuàng)公司的發(fā)展提速203
9.3 我在初創(chuàng)公司如何做數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng) 204
9.3.1 市場(chǎng)探索期? 204
9.3.2 產(chǎn)品打磨期 204
9.3.3 市場(chǎng)增長(zhǎng)期 205
9.3.4 商業(yè)變現(xiàn)期208
9.4 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的成功要素 208
第三部分 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
第10章 海量語(yǔ)音數(shù)據(jù)的文本轉(zhuǎn)寫(xiě)、分析、挖掘與商業(yè)應(yīng)用212
10.1 項(xiàng)目特色213
10.2 研發(fā)目標(biāo)215
10.3 關(guān)鍵點(diǎn)及難點(diǎn)216
10.4 技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程217
10.4.1 技術(shù)架構(gòu)217
10.4.2 ASR模型優(yōu)化218
10.4.3 系統(tǒng)構(gòu)成219
10.5 對(duì)語(yǔ)音識(shí)別出的文本數(shù)據(jù)的應(yīng)用222
10.5.1 全面質(zhì)檢模型222
10.5.2 智能匹配客戶224
10.5.3 智能服務(wù)語(yǔ)言推薦227
10.6 項(xiàng)目效益229
10.6.1 經(jīng)濟(jì)效益229
10.6.2 工作方式的改變230
10.6.3 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本數(shù)據(jù)的深度挖掘230
第11章 提升網(wǎng)約車安全性的數(shù)據(jù)化解決方案231
11.1 出行安全的背景231
11.2 網(wǎng)約車安全的定義232
11.2.1 交通安全232
11.2.2 司乘安全233
11.3 安全解決方案的制定233
11.3.1 交通安全解決方案234
11.3.2 司乘安全解決方案239
11.4 交通安全的四階段展望240
第12章 視頻數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn):智慧安防中的智能視頻產(chǎn)品242
12.1 智慧安防整體介紹243
12.1.1 智慧安防的概念243
12.1.2 智慧安防的效果243
12.1.3 智慧安防的使用場(chǎng)景243
12.1.4 智慧安防的核心應(yīng)用——智慧視頻產(chǎn)品245
12.2 智能視頻產(chǎn)品245
12.2.1 視頻搜索查詢247
12.2.2 圖像識(shí)別查詢249
第13章 AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作日常與AI技術(shù)在視頻平臺(tái)上的應(yīng)用253
13.1 AI知識(shí)簡(jiǎn)單科普253
13.2 AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作內(nèi)容與路線254
13.2.1 AI產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作內(nèi)容255
13.2.2 AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作路線257
13.3 AI技術(shù)在視頻平臺(tái)上的應(yīng)用259
13.3.1 案例1:智能審核260
13.3.2 案例2:智能封面圖262
13.3.3 案例3:智能拆條263
第14章 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在推薦中的價(jià)值266
14.1 推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介266
14.1.1 什么是推薦系統(tǒng)267
14.1.2 推薦系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)268
14.2 關(guān)于推薦系統(tǒng)三要素的思考271
14.2.1 信息維度272
14.2.2 用戶維度274
14.2.3 平臺(tái)維度276
14.3 推薦系統(tǒng)的A/B測(cè)試277
14.4 關(guān)于經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景的思考278
14.4.1 電商信息流278
14.4.2 長(zhǎng)視頻底層頁(yè)推薦280
14.4.3 短視頻實(shí)時(shí)插入推薦281
14.5 短視頻平臺(tái)推薦系統(tǒng)的分析282
14.5.1 產(chǎn)品經(jīng)理競(jìng)品分析的基礎(chǔ)架構(gòu)282
14.5.2 推薦系統(tǒng)競(jìng)品分析的特點(diǎn)283
14.5.3 抖音和快手的推薦系統(tǒng)分析284
后記288