21、数据驱动的产品管理：挑战与策略

数据驱动的产品管理：挑战与策略

1. 数据驱动的产品管理热潮

如今，似乎每个人都想成为或招聘一名“数据驱动”（或至少是“数据知情”）的产品经理。对于产品经理来说，“数据驱动”意味着在这个充满模糊性和人性复杂性的角色中，知道如何处理严肃的数据业务。对于招聘经理而言，“数据驱动”则意味着“永远不犯错”。

查看用户、产品和市场数据确实能带来很多收获。目标帮助我们明确方向，策略指导我们如何到达，而数据能让我们了解是否走在正确的轨道上。不过，这需要明确对于特定产品和团队而言，“正确的轨道”是什么。在产品管理生涯中，我们可能会遇到数据不足或数据过多难以决策的情况。应对这些情况，需要培养对哪些数据重要、为何重要以及能为哪些具体决策提供信息的坚定观点。

2. “数据”一词的问题

“数据”这个词在理论上描述客观信息，无论是定性还是定量的。但在实践中，它常被随意用来描述从信息中得出的结论、经过过滤和结构化的数据表示或可视化，甚至是“任何看起来像数字或图表的东西”。它在日常使用中缺乏明确性，却能轻易赋予一种确定性和严谨性的氛围。

为了真正实现数据驱动，建议产品经理不要使用“数据”这个词。如果讨论特定的信息集，就描述该信息集；如果讨论基于该信息得出的结论，就描述这些结论以及得出的方式。例如，将“我们的数据显示千禧一代对我们的价值主张高度接受”改为“我们进行的电子邮件调查显示千禧一代对我们的价值主张高度接受”，这样能开启更有意义的对话，区分信息和假设，设定明确合理的期望。

3. 从决策出发，再寻找数据

目标和策略的价值取决于它们所支持的决策。在数据和指标的世界里也是如此。“如果我们拥有所需的所有信息，能做出哪些决策？”