На прошлой неделе я выступал в «беседе у камина» на Саммите по аналитике продуктов Amplitude в Санта-Монике, Калифорния.
Аудитория: менеджеры по продуктам, инженеры и специалисты по обработке данных - тройка, с которой я работаю изо дня в день в Shopify.
Вот три основных вывода (и единственный огонь) из моего выступления:
🔥 Чтобы повлиять на принятие решений, вам нужны ИСКУССТВО и НАУКА. 🔥
Эта убийственная точка данных, которую вы часами копались в хранилище данных? Этого не достаточно.
Я часто слышу вопрос: «Как я могу использовать данные, чтобы убедить мое руководство предоставить мне ресурсы для создания XYZ?»
Или так: «Моя компания недостаточно ориентирована на данные. На прошлой неделе я представил свою панель управления с моими убийственными данными, а затем руководитель X рассказал анекдотическую историю о случайном взаимодействии с клиентом и полностью опроверг мою точку зрения! »
Если вы хотите повлиять на группу руководителей, заинтересованных сторон и ваших коллег, вам нужно больше, чем просто убийственная точка данных (наука).
Вам нужна история (искусство).
Рассказывание историй - это искусство. Вместо того, чтобы забивать свои диаграммы и информационные панели всем по горлу, помогите своим заинтересованным сторонам понять основные силы, которые объединились, под разными углами зрения, чтобы создать ситуацию, в которой точка данных А стала реальностью.
Вместо этого я думаю, что правильным вопросом должно быть: «Как я могу владеть всем повествованием и включать данные, чтобы сделать его более мощным?»
🔥 Чтобы сгенерировать ROD, сначала определите вашу единицу вывода. 🔥
Данные - это актив. И каждый актив должен генерировать «доходность данных» (ROD).
Но как?
Я работаю со своей группой данных двумя способами, в зависимости от того, с каким набором навыков работы с данными я работаю:
- Анализ продукта. Единицей результатов работы продуктового аналитика является решение о дорожной карте продукта, например измените приоритеты, чтобы сначала создать функцию продукта D, а затем функцию продукта A.
- Наука о данных (модель). Единица результатов работы специалиста по данным - это прогноз в сочетании с оценкой достоверности.
Чтобы помочь продуктовым аналитикам и специалистам по обработке данных выполнять свою работу, я всегда стараюсь предоставить три исходных материала:
Исходные данные 1. Постановка бизнес-задачи - для какой цели мы решаем
Входные данные 2. Знание предметной области - есть ли какое-то уникальное качество в проблемном пространстве, которое может иметь последствия для аналитического объема, разработки функций и т. Д.?
Входные данные 3. Приоритезация - насколько важен этот результат по сравнению с другими результатами, которые у нас есть в нашей дорожной карте?
Связь между продуктом и данными становится все более важной, но ее часто упускают из виду. Чем больше мы понимаем друг друга, тем больше ROD мы производим и тем больше мы добиваемся успеха с нашими клиентами.
Кстати о покупателях…
🔥 Ваша «метрика Полярной звезды» = Полярная звезда вашего КЛИЕНТА. 🔥
В любом случае в каждой дорожной карте продукта и стратегическом документе вы обязательно попадете в раздел под названием «KPI».
Иногда вы увидите дорожные карты продукта со списками из 5–10 показателей KPI или более. Но все мы знаем, что многокритериальная оптимизация - это сложно. Управлять им слишком сложно, и это подвергает риску ваш продукт.
Поэтому, естественно, важно определить свою «метрику Полярной звезды» и придерживаться ее, придерживаться ее, придерживаться ее.
Поскольку вы несете ответственность за метрику «Полярная звезда», это повлияет на ваши общие решения по продукту, инженерные решения и стратегию проектирования. И это также будет влиять на все микро-решения и предельные компромиссы, которые происходят каждый день, как явным, так и неявным образом, и в конечном итоге станет вашим продуктом.
Если ваша Полярная звезда - это Полярная звезда вашего КЛИЕНТА, то у вас есть формула победы. Легко, правда?
Это требует глубокого осмысления того, что глубоко мотивирует, а в некоторых случаях идентифицирует вашего клиента.
В Shopify наша метрика North Star - это валовой объем товаров (GMV) каждого продавца - вот и все. Продажи.
О чем писать дальше? Пожалуйста, прокомментируйте ниже с помощью A, B, C или других.
А) Доверяя черному ящику: как реализовать модели машинного обучения в качестве менеджера по продукту.
Б) Несколько левых поворотов: как я прошел путь от бакалавриата по экологическим исследованиям до менеджера по продукту в технологической компании.
В) Чрево зверя: чему я научился, переехав в Бентонвилл, штат Арканзас, и работая в домашнем офисе Walmart.
