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日期: 2017-01-05 | 来源: 人人都是产品经理微信 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
我们的世界，本质上由数学组成，无数数据构建了我们庞大的赖以生存的环境，这就是我们与数据的不解之缘。
这句话不知道在哪里看到过，用在这里感觉有种提纲挈领的感觉。
为什么要专门写一篇文章来说数据驱动这件事情？原因是我在这件事情上有深刻的体会。
产品在设计之初，所有人对它都抱有许多期待，希望它可以实现它作为一个好产品的价值，但是如何去定义这个价值呢？
一开始，我们可以靠产品直觉，sense是依靠天赋的；可以靠老板明确提出的需求，这取决于你的老板是否英明神武且熟知产品；但在更多的时候，我们依靠的是实打实可见的数据反馈，它们将指导你的决策，推翻你的臆测，逼迫你去追寻数据背后的原因，这就是我所说的数据驱动。
方法论
在一切实践之前，先给自己找一套方法论。
刚做产品的时候懵懵懂懂，在网上各种地方寻找资料，企图获取一些灵感，能帮助产品走得更远，走得更好。爬过坑后才知道，做出成功的产品，不是一个随机事件（做人也一样），企图跟风而没有丝毫见地的产品，会很肤浅，很站不住，这也是我非常推崇通过数据来驱动产品发展的原因。我也相信有很多人会有和我一样的疑惑，产品做完了，我们接着需要做什么？产品迭代。可怎么迭代？
大家都说，产品经理就是CEO的提前班。我是认可这句话的，因为单单从数据驱动这个角度来描述，可能我们就得站在CEO的角度考虑更多问题。借用以前看过的一个挺有普适性的理论来解这件事情如何来规划吧，这个理论叫做SMART法则。
S：strategy 策略
M：model 模型
A：analysis 分析
R：result 结果
T：transform 转变
▍Strategy 策略
举个例子，刚拿到一个产品的设计需求，我们要做的第一件事情是定义产品价值，也是总纲；它常常会写在产品需求文档的第一页，在你需要向所有人一句话解释这个产品的时候，它以简洁明了的方式出现。而如何实现这个价值，就是我们所说的策略。这就像你想要一个梨子，你可以去买，也可以自己种一颗梨树，也可以通过基因克隆，方式不一而足。
产品价值是唯一的，而策略是不同的，一个数据驱动型的产品，往往需要在定义好产品后，完整思考对应的产品策略。
▍Model 模型
假设我们希望通过种梨树来得到梨子，在这样的产品策略下，我们所知道的足以支撑这个目标的一切就可以通过市场调研来获取到。我们需要梨的种子、阳光、水、土壤和肥料，还需要在适当的阶段除虫，根与树叶用于支撑营养所需，树干负责传输，它们必须在一个非常健康的状态下才有可能生长出梨子，而这些状态量，就是所谓的模型。
有一句话我非常喜欢，“在大数据世界中，小就是美”，我们必须明确哪些因素支撑产品达成目标，这样才能在精力和资源有限的情况下，完成数据驱动。
当然了，数据模型往往很难在一开始就确定下来，这取决于经验，随着数据观察持续推进，我们就会发现现有的数据量无法支撑起分析所需，那就要求我们继续完善模型。
▍Analysis 分析
假设模型已经日趋完善，足以支撑起决策所需的时候，我们就可以利用这些数据来推进一些事情。
好几天没有浇水，导致梨树树叶有些枯萎，这就是联系。
实验室里的单一变量法，在分析过程中也可以奏效并说明问题。
▍Result 结果
我个人的信条之一是，绝不浪费时间做没有结果的事情，哪怕是不好的结果，也是一种产出和成长。而在开展数据工作的过程中，也肯定需要有一个结果。
在预计的时间点，梨树本该开花，但是结果没有；在计划规定的时间内，产品本该达到一个状态，但是结果没有。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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