Posts

Showing posts from July, 2017

ProductTank Taipei #5 - 當產品經理遇到資料科學家

初次參加 ProductTank Taipei 的活動,是看了 Sharon 的訊息分享,再看到場地是在 Pic Collage 舉辦,可以跟久違的 Yen-Ting 碰面,於是興匆匆報名,幸運拿到了名額 !於是坐在舒適的沙發區 key 筆記。

【噓,讓資料說話】 Dcard 產品經理 - 林懷宇

由 iOS 工程師轉戰產品經理的林懷宇,在 Dcard 擔任產品經理,秉持著產品精神 "Speak your mind" 推廣、設計、行銷著自家產品,透過匿名校園社群建構著自己的使用者。近幾年來資料的儲存與運用越來越普及,而 data science 也逐漸發展為熱門領域,做資料科學,需要有 hacking skills, math & statistics knowledge 以及 substantive expertise 的 domain knowledge,而這幾年來,「產品經理」的角色,需要同時發展 Business, User experience 以及 technology 幾個領域,而 data 在這幾個方面都可以有很顯著的應用與切入,林懷宇今天想從 UX 的角度來討論。

資料的運用在產品上,一般來說分為三步驟:「記錄行為 → 分析行為(例如社群交友的抽卡使用者性別比率)→ 預測行為」。

「預測行為」會是本日最主要的重點,透過資料分析預測使用者會做哪些行為,透過預測使用者行為,找出在預測使用者行為時的關鍵資料,則更可以設計出讓使用者滿意的產品,例如推薦符合使用者喜好的內容產品,或透過高度關聯性來增加判斷準確度(未來希望可以產生專屬使用者、符合個人喜好的熱門文章列表)。

分析工具一般來說會透過 GA、Facebook Analytics 等工具進行量化分析,甚至使用 SQL 從資料庫中直接撈取行為的 raw data 進行。

以完整組織來說,記錄行為一般來說是由 Data Engineer 負責,分析行為則是由 Data Analyst 處理,進一步預測行為則是由 Data Scientist 進行,但一般公司很難有這麼完整的組織,在 Dcard,Data scientist 會貫穿三個流程,每一步驟都參與到。

林懷宇說,想要特別討論「當產品經理遇上資料科學家時」會產生什麼樣的火花?事實上,產品經理不只是需要理解「公司以外的人(…