數據產品經理：解決方案與案例分析

前言
第一部分數據建設
第1 章自動化數據分析平台的搭建002
1.1 問題和現狀002
1.1.1 項目管理003
1.1.2 重複勞動003
1.1.3 工作流程004
1.1.4 數據交付005
1.1.5 小結006
1.2 需求分析006
1.2.1 流程梳理006
1.2.2 數據需求方007
1.2.3 數據分析師008
1.2.4 產品經理008
1.2.5 開發人員008
1.2.6 小結008
1.3 平台搭建009
1.3.1 功能架構009
1.3.2 數據需求單009
XII
1.3.3 數據分析單011
1.3.4 數據分析過程014
1.3.5 數據源017
1.3.6 數據倉庫對接018
1.3.7 底表管理019
1.3.8 數據探索019
1.3.9 自動任務調度021
1.3.10 數據交付024
1.3.11 賬號體系024
1.3.12 小結025
1.4 項目問答025
1.4.1 需求方是誰025
1.4.2 哪些方面花的精力最多026
1.4.3 本項目的產品經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 章數據埋點的應用場景、工作流程與案例分析028
2.1 數據埋點的應用場景028
2.1.1 數據埋點的作用029
2.1.2 後端數據埋點的分類029
2.2 數據埋點的工作流程030
2.2.1 數據埋點的流程圖030
2.2.2 數據埋點的日常流程033
2.2.3 數據埋點工作中的常見問題及應對措施034
2.3 埋點需求實戰案例036
2.3.1 業務線坑位埋點位置036
2.3.2 業務線坑位截圖036
2.3.3 頁面坑位埋點036
2.3.4 上線時間037
2.3.5 需求計劃時間里程碑038
2.3.6 埋點測試報告038
XIII
2.3.7 上線公告038
2.3.8 上線驗收說明039
2.3.9 驗收結果報告039
2.4 埋點規範樣例與測試樣例039
2.4.1 App 端曝光埋點、點擊埋點樣例說明040
2.4.2 本次埋點的曝光、點擊測試040
2.5 埋點“七字訣” 048
第二部分數據營銷
第3 章數據中台和業務中台如何賦能自動化營銷052
3.1 我們做自動化營銷的起因與整體思路053
3.2 方法論：用戶運營體系053
3.3 產品功能架構055
3.4 數據中台為營銷側提供數據服務057
3.5 模塊一：營銷自動化058
3.6 模塊二：線上活動管理062
第4 章零售行業大數據平台的構建和商業應用068
4.1 平台背景069
4.2 平台核心價值070
4.3 平台實現過程071
4.3.1 數據準備073
4.3.2 數據分析與建模077
4.3.3 商業應用場景舉例090
４.4 產品經理工作方法總結097
第5 章輿情大數據助力精準化營銷099
5.1 輿情大數據平台的意義099
5.2 產品實現100
5.2.1 研發背景101
XIV
5.2.2 平台業務架構設計102
5.2.3 業務數字化過程104
5.2.4 私有化部署117
5.3 產品商業應用122
5.3.1 大數據支持產品創新全流程123
5.3.2 消費者產品體驗全網觸點覆蓋125
5.3.3 營銷效果監測125
5.3.4 品牌資產建設130
5.3.5 電商監測（銷量和輿情） 131
5.3.6 渠道重點客戶畫像132
5.4 輿情大數據精準營銷商業價值133
第6 章利用社會化聆聽輔助商業決策135
6.1 社會化聆聽的定義與商業價值136
6.1.1 社會化聆聽的定義136
6.1.2 社會化聆聽的商業價值137
6.2 如何進行社會化聆聽142
6.2.1 確定業務目標142
6.2.2 確定數據來源143
6.2.3 選擇合適的工具144
6.2.4 將分析結果轉化為有價值的商業情報144
6.3 案例：凱迪拉克的口碑數據挖掘145
6.3.1 數據獲取146
6.3.2 分析目的147
6.3.3 數據特徵及分類147
6.3.4 消費者購車目的分析149
6.3.5 了解消費者關注的典型話題151
6.3.6 從消費者的負面評價中挖掘待改進的方面154
6.3.7 挖掘影響消費者購車的重要因素155
6.3.8 基於微博數據的消費者興趣挖掘157
6.3.9 基於評論內容的品牌調性挖掘161
XV
6.4 社會化聆聽產品化解決方案的大致思路165
6.4.1 數據採集來源165
6.4.2 業務分類體系166
6.4.3 統計分析挖掘170
6.4.4 可視化呈現170
6.5 題外話：數據產品經理的相關技能172
6.5.1 產品經理在這個項目中的角色172
6.5.2 這個項目的產品經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175
7.3 商品分析核心環節175
7.3.1 銷176
7.3.2 存178
7.3.3 進181
7.4 商品分析的相關部門183
第8 章遊戲商業化的關鍵問題和解決方案185
8.1 體驗與商業化能力可否兼得186
8.1.1 什麼是好遊戲186
8.1.2 手游商業模式186
8.1.3 通過數據平台找到平衡點187
8.2 遊戲商業化過程中常見的關鍵問題188
8.2.1 禮包推薦的核心問題188
8.2.2 內購盈利模式下的二八定律189
8.2.3 遊戲平衡性問題190
8.2.4 不同地域人群的偏好190
8.2.5 短期利益與長期利益的權衡190
8.2.6 反作弊的權衡問題191
8.2.7 廣告成本問題192
XVI
8.3 基於規則引擎的多試驗組測試193
8.3.1 IAP 商業化問題拆解193
8.3.2 規則引擎產品架構解析194
8.3.3 禮包生產模塊194
8.3.4 規則模塊196
8.3.5 複雜實驗的創建197
8.4 專題案例：構建廣告成本優化模型198
8.4.1 如何節省投放成本198
8.4.2 模型核心邏輯198
第9 章在B 端初創公司做數據運營200
9.1 什麼是數據運營200
9.1.1 數據運營的定義201
9.1.2 數據運營與數據分析、數據產品的區別201
9.1.3 在公司不同發展階段數據運營人員的重點工作201
9.2 初創公司是否需要數據運營203
9.2.1 初創公司的共同特徵203
9.2.2 數據運營為初創公司的發展提速203
9.3 我在初創公司如何做數據運營204
9.3.1 市場探索期204
9.3.2 產品打磨期204
9.3.3 市場增長期205
9.3.4 商業變現期208
9.4 數據運營的成功要素208
第三部分數據驅動
第10 章海量語音數據的文本轉寫、分析、挖掘與商業應用212
10.1 項目特色213
10.2 研發目標215
10.3 關鍵點及難點216
XVII
10.4 技術實現過程217
10.4.1 技術架構217
10.4.2 ASR 模型優化218
10.4.3 系統構成219
10.5 對語音識別出的文本數據的應用222
10.5.1 全面質檢模型222
10.5.2 智能匹配客戶224
10.5.3 智能服務語言推薦227
10.6 項目效益229
10.6.1 經濟效益229
10.6.2 工作方式的改變230
10.6.3 語音轉文本數據的深度挖掘230
第11 章提升網約車安全性的數據化解決方案231
11.1 出行安全的背景231
11.2 網約車安全的定義232
11.2.1 交通安全232
11.2.2 司乘安全233
11.3 安全解決方案的製定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 章視頻數據分析實戰：智慧安防中的智能視頻產品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 智慧安防的使用場景243
12.1.4 智慧安防的核心應用——智慧視頻產品245
12.2 智能視頻產品245
12.2.1 視頻搜索查詢247
XVIII
12.2.2 圖像識別查詢249
第13 章AI 產品經理的工作日常與AI 技術在視頻平台上的應用253
13.1 AI 知識簡單科普253
13.2 AI 產品經理的工作內容與路線254
13.2.1 AI 產品經理的日常工作內容255
13.2.2 AI 產品經理的工作路線257
13.3 AI 技術在視頻平台上的應用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 章數據產品經理在推薦中的價值266
14.1 推薦系統簡介266
14.1.1 什麼是推薦系統267
14.1.2 推薦系統的技術架構268
14.2 關於推薦系統三要素的思考271
14.2.1 信息維度272
14.2.2 用戶維度274
14.2.3 平台維度276
14.3 推薦系統的A/B 測試277
14.4 關於經典應用場景的思考278
14.4.1 電商信息流278
14.4.2 長視頻底層頁推薦280
14.4.3 短視頻實時插入推薦281
14.5 短視頻平台推薦系統的分析282
14.5.1 產品經理競品分析的基礎架構282
14.5.2 推薦系統競品分析的特點283
14.5.3 抖音和快手的推薦系統分析284
後記288