专栏名称: 唐韧

前非著名程序员，现不知名产品人。畅销书《产品经理必懂的技术那点事儿》作者。喜欢聊聊产品、说说职场、谈谈个人成长！

为什么现在产品经理比以前更难了？

唐韧 · 公众号 · · 2021-02-28 12:27

正文

很多产品经理在工作和个人成长中或多或少会遇到各种问题，比如工作不好找、进阶难度大、提升空间小、升职加薪慢等。

不少人也都感受到了巨大的竞争压力，不仅产品从业者比以前多了不少，而且大家的综合素质和能力也在逐年提升。

相信很多人都有一种感觉，现在的产品经理比以前更难了。

从进入互联网时代开始，社交、娱乐、生活等应用产品，每年上新超百万，怎样让用户选择我们成了一个问题。

这时，极致的用户体验便有了价值，产品思维、互联网思维开始大行其道，市场上对产品经理这个岗位也就有了大量的需求。

但是最近一两年呢？

整体来说，新产品的数量在减少，迅速崛起的明星产品就更少了。产品经理也不再吃香，涨薪难、晋升难、找工作也难，究其原因有三点：

1、互联网红利消失，用户增长方式改变，靠功能和体验创新的产品时代已经过去。

2、头部产品已成型，短期几乎无法超越。产品市场马太效应明显，同时带来了求职者差距的不断拉大。

3、大数据时代传统工作方式的更新换代。一招鲜吃遍天的时代已经过去，如今稀缺的是身兼数职的综合性人才。

互联网红利的消失我们没办法阻拦，但大数据却很有可能给产品经理带来下一个红利期。

数据已覆盖到我们工作中的每一个场景。对于产品经理来说无论是用户需求、竞品分析、还是对产品的决策，都会用到数据思维和数据方法。

因此，数据能力毋庸置疑的成为了当代产品经理都需要掌握的一项基本技能，在工作中运用也非常广泛。

Part.1

不懂数据的产品经理

寸步难行

1、面试被问到哑口无言

曾经有个同学在找工作时发现，产品经理岗位几乎都要求“具备一定的数据分析能力”。

于是他在简历里加了一句话“负责部门相关的数据分析工作”。万万没想到，给自己挖了个大坑。

面试当天，面试官问道“你在以往的工作中是如何进行用户流失预测的？用哪些模型？如何进行数据采集？如何验证模型的有效性？”

面对面试官连珠炮一样的问题，满头冒汗的他，最终只是敷衍几句便知道自己没机会了。

2、办公室谁都可以Diss自己

最近有一个做产品的同学反馈，自己被新来的技术怼得生无可恋。在公司产品经理和业务撕*、和技术撕*、和UED撕*......可以说是常态。

但这次产品经理提的需求，被新技术通过数据分析一一驳回，怼得无话可说。时间稍长发现自己在团队里越来越没有话语权，谁都可以拿数据说事儿，自己还无力反驳。

仿佛掉到食物链的低端，谁都能Diss自己！谁都能踩自己一脚！

3、从产品总监到被优化边缘

还有一个三年产品经验的同学，一直勤勤恳恳、任劳任怨。原本有望升至产品总监，谁想公司却突然空降一位新总监。

这个总监结合公司业务搭建了数据智能平台，设计了一套推荐系统，极大提高了产品的市场占有率，得到了老板的肯定。

本来以为自己很稳定，结果因为技不如人，晋升机会没了不说，还失去了自己的原有位置。

大数据时代，如果产品经理不懂数据应用，在职场的竞争力就会很低。

Part.2

退潮后的至暗时刻

机遇在哪里？

在互联网行业内，产品经理是一个严重依附整个行业浪潮的工种，而现在他们必须要面对退潮后的至暗时刻，和大数据时代新一波浪潮的巨力冲击。

大数据下的产品设计和优化是基于数据而高于数据的。企业需要的是一个懂数据分析、可以利用数据驱动产品设计优化，并高效提升客户体验的产品经理。

▌ 通过各大招聘网站就不难发现，现在的产品经理 招聘JD 中均有 【数据分析】 这项能力要求。

▲数据来源拉勾网

▌ 在 《2019产品经理生存报告》 中关于产品经理必不可少的核心竞争力中， 【分析能力+数据分析】 两项相加占比更是超过90%。

▲数据来源《2019产品经理生存报告》

▌ 报告中还提到一点，在面对未来的不确定性，以及对工作环境、工作内容的危机感， 超过95.5%产品经理充满了焦虑感。

▲数据来源《2019产品经理生存报告》

由此可见，产品经理的职业发展确实出现了拐点，不再像几年前一帆风顺。

唯一可以打破困境、消除焦虑的办法只有抓住大数据的机遇，以 【数据能力】 增强自己未来职场的核心竞争力，才能脱颖而出。

Part.3

如果你还是个“画图机器、传声筒”

就真的危险了！

作为产品经理，如果你已经工作了三五年，在以数据为基础的今天，还是一个“画图机器、传声筒”的话，就真的危险了，你需要马上提升这三项能力：

1、数据分析工具

这是基础不用说，但不要以为只会 Excel就行了，SQL、Python、PowerBI、Tableau等常用的数据查询和可视化工具都是必备武器，想提升能力应对复杂业务场景，只会一两种可还远远不够。

▲利用Python让你的产品数据一目了然

2、掌握数据分析方法和模型

用户数据运营模型、用户流失预测模型、混合矩阵模型、卡诺模型、漏斗模型、指标体系搭建、探索性分析......这些由平庸迈向卓越的绿色通道，你通关了吗？

▲利用漏斗图分析电商各环节问题

3、具备数据意识

运用各类高级可视化图表阐释业务场景和数据逻辑，能够轻松通过数据讲故事，紧抓老板眼球，才能在公司获得更大的话语权和晋升机会。

▲数据可视化让你的故事更有说服力

那怎么能快速掌握这三个能力呢？

想要快，就不要自学，谁网盘还没有几十个G的资料呢，最后不还是留着过年嘛！

为此，把「开课吧」 专为产品人打造的「用对数据：3招搞定业务实际问题」 直播课推荐给大家。

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3天深度剖析 ：用数据描述商业活动、数据可视化与探索性数据分析、数据分析报告的撰写策略与方法。

6大分析法： 相关性分析法、分布分析法、对比分析法、多维分析法、交叉分析法、时间序列分析法。

7大可视化图表： 相关热力图、用户流转地图、直方图、条形图、多变量图、折线图、散点图。

数据分析全流程： 业务分析→数据可视化→数据洞察→决策分析→用数据讲故事。

3天深度剖析 ，层层进阶，质的飞跃

Day1：找病灶——用数据描述商业活动

你是不是也在为业绩目标发愁，搞不懂用户为什么流失？更让你头痛的是找不到重点。一张用户流转地图，向你全面展示用户旅程，通过用户行为流转数据，迅速锁定问题关键环节。

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▲全域用户数据流转地图

Day2：查病因——数据可视化与探索性数据分析

造成这些问题的背后成因是什么？是货不对？是人群获取不够精准？是平台产品体验不好？通过抽取上下游环节数据，直观明了分析出各个环节的优势以及劣势，精准问题成因。

▲销售额与转化率分析-散点图

Day3: 开药方—— 数据分析报告的撰写策略与方法

撰写数据分析报告，用数据说话，通过可视化图表阐述复杂的业务问题，得出有效结论，给老板决策提供有力支持，这样的你距离升职加薪还远吗？

▲相关性热力图分析哪几种产品组合售卖效果好

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