数据产品经理：解决方案与案例分析：solutions and case analysis

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前言

第一部分　数据建设

第1章　自动化数据分析平台的搭建002

1.1　问题和现状002

1.1.1　项目管理003

1.1.2　重复劳动003

1.1.3　工作流程004

1.1.4　数据交付005

1.1.5　小结006

1.2　需求分析006

1.2.1　流程梳理006

1.2.2　数据需求方007

1.2.3　数据分析师008

1.2.4　产品经理008

1.2.5　开发人员008

1.2.6　小结008

1.3　平台搭建009

1.3.1　功能架构009

1.3.2　数据需求单009

1.3.3　数据分析单011

1.3.4　数据分析过程014

1.3.5　数据源017

1.3.6　数据仓库对接018

1.3.7　底表管理019

1.3.8　数据探索019

1.3.9　自动任务调度021

1.3.10　数据交付024

1.3.11　账号体系024

1.3.12　小结025

1.4　项目问答025

1.4.1　需求方是谁025

1.4.2　哪些方面花的精力多026

1.4.3　本项目的产品经理需要掌握哪些技能026

1.4.4　如何平衡成本与收益026

第2章　数据埋点的应用场景、工作流程与案例分析028

2.1　数据埋点的应用场景028

2.1.1　数据埋点的作用029

2.1.2　后端数据埋点的分类029

2.2　数据埋点的工作流程030

2.2.1　数据埋点的流程图030

2.2.2　数据埋点的日常流程033

2.2.3　数据埋点工作中的常见问题及应对措施034

2.3　埋点需求实战案例036

2.3.1　业务线坑位埋点位置036

2.3.2　业务线坑位截图036

2.3.3　页面坑位埋点036

2.3.4　上线时间037

2.3.5　需求计划时间里程碑038

2.3.6　埋点测试报告038

2.3.7　上线公告?038

2.3.8　上线验收说明039

2.3.9　验收结果报告039

2.4　埋点规范样例与测试样例039

2.4.1　App端曝光埋点、点击埋点样例说明040

2.4.2　本次埋点的曝光、点击测试040

2.5　埋点“七字诀”048

第二部分　数据营销

第3章　数据中台和业务中台如何赋能自动化营销052

3.1　我们做自动化营销的起因与整体思路053

3.2　方法论：用户运营体系053

3.3　产品功能架构055

3.4　数据中台为营销侧提供数据服务057

3.5　模块一：营销自动化058

3.6　模块二：线上活动管理062

第4章　零售行业大数据平台的构建和商业应用068

4.1　平台背景069

4.2　平台核心价值070

4.3　平台实现过程071

4.3.1　数据准备073

4.3.2　数据分析与建模077

4.3.3　商业应用场景举例090

4.4　产品经理工作方法总结097

第5章　舆情大数据助力精准化营销099

5.1　?舆情大数据平台的意义099

5.2　产品实现100

5.2.1　研发背景101

5.2.2　平台业务架构设计102

5.2.3　业务数字化过程104

5.2.4　私有化部署117

5.3　产品商业应用122

5.3.1　大数据支持产品创新全流程123

5.3.2　消费者产品体验全网触点覆盖124

5.3.3　营销效果监测128

5.3.4　品牌资产建设129

5.3.5　电商监测（销量和舆情）130

5.3.6　渠道重点客户画像131

5.4　舆情大数据精准营销商业价值131

第6章　利用社会化聆听辅助商业决策135

6.1　社会化聆听的定义与商业价值136

6.1.1　社会化聆听的定义136

6.1.2　社会化聆听的商业价值137

6.2　如何进行社会化聆听142

6.2.1　确定业务目标142

6.2.2　确定数据来源143

6.2.3　选择合适的工具144

6.2.4　将分析结果转化为有价值的商业情报144

6.3　案例：凯迪拉克的口碑数据挖掘145

6.3.1　数据获取146

6.3.2　分析目的147

6.3.3　数据特征及分类147

6.3.4　消费者购车目的分析149

6.3.5　了解消费者关注的典型话题151

6.3.6　从消费者的负面评价中挖掘待改进的方面154

6.3.7　挖掘影响消费者购车的重要因素155

6.3.8　基于微博数据的消费者兴趣挖掘157

6.3.9　基于评论内容的品牌调性挖掘161

6.4　社会化聆听产品化解决方案的大致思路165

6.4.1　数据采集来源165

6.4.2　业务分类体系166

6.4.3　统计分析挖掘170

6.4.4　可视化呈现170

6.5　题外话：数据产品经理的相关技能172

6.5.1　产品经理在这个项目中的角色172

6.5.2　这个项目的产品经理需要具备哪些技能173

第7章　商品分析方法174

7.1　商品分析总览174

7.2　商品分析目标175

7.3　商品分析核心环节175

7.3.1　销176

7.3.2　存178

7.3.3　进181

7.4　商品分析的相关部门183

第8章　游戏商业化的关键问题和解决方案185

8.1　体验与商业化能力可否兼得186

8.1.1　什么是好游戏186

8.1.2　手游商业模式186

8.1.3　通过数据平台找到平衡点187

8.2　游戏商业化过程中常见的关键问题188

8.2.1　礼包推荐的核心问题188

8.2.2　内购盈利模式下

这是一本能帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力的著作。全书内容以案例方式组织，围绕数据建设、数据营销、数据驱动3大主题，用14个综合案例进行完整再现和深度复盘，为近10个行业的数据产品提供了可直接参考的解决方案，这些方案同时也适用于其他行业。每个案例从项目背景、方案设计、实现过程、总结与思考等维度展开阐述，层次清晰，可参考性强。全书共14章，分为三部分：数据建设、数据营销和数据驱动。第1部分 数据建设（第1~2章）数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。良好的数据建设能够降低数据应用的开发成本，提升数据使