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數據產品經理(解決方案與案例分析)/產品管理與運營系列叢書

  • 作者:楊楠楠//李凱東//姚問雁//高長寬|責編:羅詞亮
  • 出版社:機械工業
  • ISBN:9787111711056
  • 出版日期:2022/10/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:289
人民幣:RMB 99 元      售價:
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內容大鋼
    數據產品項目的實施,既要求公司有一定的數據量,又要求數據產品適合公司業務。對數據產品經理的要求則是,既懂數據產品的戰略層面——需求點和產生價值,又懂數據產品的戰術層面——產品設計和實施。所以無論是數據產品項目還是數據產品經理,都有很高的門檻。
    本書由多個行業的數據產品專家聯合撰寫,包含多個實際落地的數據產品項目,展現了行業全貌,旨在為不同領域的數據產品經理提供參考,開拓思路。
    全書共14章,分為三部分:數據建設、數據營銷和數據驅動。
    第一部分數據建設(第1?2章)
    數據建設是數據運轉的基礎,是數據發揮價值的關鍵。良好的數據建設能夠降低數據應用的開發成本,提升數據使用者的效率。本部分包含兩章,分別介紹了自動化數據分析平台的搭建和數據埋點的工作流程等。
    第二部分數據營銷(第3?9章)
    營銷是每個公司的業務核心,良好的數據營銷平台為營銷提供非常大的助力。本部分主要介紹如何利用數據中台、大數據平台助力營銷,利用社會化聆聽輔助商業決策,分析金融、零售、快消、汽車、遊戲等多個行業的項目,具有較高的參考價值。此外,還介紹了商品分析方法和初創公司數據運營實踐。
    第三部分數據驅動(第10?14章)
    數據產品經理可以進駐公司的每個部門,驅動該部門的業務發展,成為公司運轉的核心和動力。本部分介紹的案例包括語音數據處理與商業應用、網約車安全性的數據化解決方案、智慧安防中的智能視頻產品、AI技術在視頻平台上的應用、數據產品經理在推薦中的價值,這些案例都屬於數據產品的一個分支——策略產品的範疇,有的案例主要以AI技術實現。

作者介紹
楊楠楠//李凱東//姚問雁//高長寬|責編:羅詞亮

目錄
作者簡介
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
  1.1  問題和現狀
    1.1.1  項目管理
    1.1.2  重複勞動
    1.1.3  工作流程
    1.1.4  數據交付
    1.1.5  小結
  1.2  需求分析
    1.2.1  流程梳理
    1.2.2  數據需求方
    1.2.3  數據分析師
    1.2.4  產品經理
    1.2.5  開發人員
    1.2.6  小結
  1.3  平台搭建
    1.3.1  功能架構
    1.3.2  數據需求單
    1.3.3  數據分析單
    1.3.4  數據分析過程
    1.3.5  數據源
    1.3.6  數據倉庫對接
    1.3.7  底表管理
    1.3.8  數據探索
    1.3.9  自動任務調度
    1.3.10  數據交付
    1.3.11  賬號體系
    1.3.12  小結
  1.4  項目問答
    1.4.1  需求方是誰
    1.4.2  哪些方面花的精力多
    1.4.3  本項目的產品經理需要掌握哪些技能
    1.4.4  如何平衡成本與收益
第2章  數據埋點的應用場景、工作流程與案例分析
  2.1  數據埋點的應用場景
    2.1.1  數據埋點的作用
    2.1.2  後端數據埋點的分類
  2.2  數據埋點的工作流程
    2.2.1  數據埋點的流程圖
    2.2.2  數據埋點的日常流程
    2.2.3  數據埋點工作中的常見問題及應對措施
  2.3  埋點需求實戰案例
    2.3.1  業務線坑位埋點位置
    2.3.2  業務線坑位截圖
    2.3.3  頁面坑位埋點
    2.3.4  上線時間
    2.3.5  需求計劃時間里程碑
    2.3.6  埋點測試報告

    2.3.7  上線公告?
    2.3.8  上線驗收說明
    2.3.9  驗收結果報告
  2.4  埋點規範樣例與測試樣例
    2.4.1  App端曝光埋點、點擊埋點樣例說明
    2.4.2  本次埋點的曝光、點擊測試
  2.5  埋點「七字訣」
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
  3.1  我們做自動化營銷的起因與整體思路
  3.2  方法論:用戶運營體系
  3.3  產品功能架構
  3.4  數據中台為營銷側提供數據服務
  3.5  模塊一:營銷自動化
  3.6  模塊二:線上活動管理
第4章  零售行業大數據平台的構建和商業應用
  4.1  平台背景
  4.2  平台核心價值
  4.3  平台實現過程
    4.3.1  數據準備
    4.3.2  數據分析與建模
    4.3.3  商業應用場景舉例
  4.4  產品經理工作方法總結
第5章  輿情大數據助力精準化營銷
  5.1  ?輿情大數據平台的意義
  5.2  產品實現
    5.2.1  研發背景
    5.2.2  平台業務架構設計
    5.2.3  業務數字化過程
    5.2.4  私有化部署
  5.3  產品商業應用
    5.3.1  大數據支持產品創新全流程
    5.3.2  消費者產品體驗全網觸點覆蓋
    5.3.3  營銷效果監測
    5.3.4  品牌資產建設
    5.3.5  電商監測(銷量和輿情)
    5.3.6  渠道重點客戶畫像
  5.4  輿情大數據精準營銷商業價值
第6章  利用社會化聆聽輔助商業決策
  6.1  社會化聆聽的定義與商業價值
    6.1.1  社會化聆聽的定義
    6.1.2  社會化聆聽的商業價值
  6.2  如何進行社會化聆聽
    6.2.1  確定業務目標
    6.2.2  確定數據來源
    6.2.3  選擇合適的工具
    6.2.4  將分析結果轉化為有價值的商業情報
  6.3  案例:凱迪拉克的口碑數據挖掘
    6.3.1  數據獲取
    6.3.2  分析目的

    6.3.3  數據特徵及分類
    6.3.4  消費者購車目的分析
    6.3.5  了解消費者關注的典型話題
    6.3.6  從消費者的負面評價中挖掘待改進的方面
    6.3.7  挖掘影響消費者購車的重要因素
    6.3.8  基於微博數據的消費者興趣挖掘
    6.3.9  基於評論內容的品牌調性挖掘
  6.4  社會化聆聽產品化解決方案的大致思路
    6.4.1  數據採集來源
    6.4.2  業務分類體系
    6.4.3  統計分析挖掘
    6.4.4  可視化呈現
  6.5  題外話:數據產品經理的相關技能
    6.5.1  產品經理在這個項目中的角色
    6.5.2  這個項目的產品經理需要具備哪些技能
第7章  商品分析方法
  7.1  商品分析總覽
  7.2  商品分析目標
  7.3  商品分析核心環節
    7.3.1  銷
    7.3.2  存
    7.3.3  進
  7.4  商品分析的相關部門
第8章  遊戲商業化的關鍵問題和解決方案
  8.1  體驗與商業化能力可否兼得
    8.1.1  什麼是好遊戲
    8.1.2  手游商業模式
    8.1.3  通過數據平台找到平衡點
  8.2  遊戲商業化過程中常見的關鍵問題
    8.2.1  禮包推薦的核心問題
    8.2.2  內購盈利模式下的二八定律
……
第三部分  數據驅動


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