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解析一道产品经理校招题,两位老司机码了3000字

发布者: 91运营  1921

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2018如期而至,春季校招马上来啦!莘莘学子们前赴后继的竞争着互联网大厂的offer,最火的莫过于『产品经理』岗位。某位朋友参加了『某厂』的产品岗位校招,遇到下面这道真题,希望『交互设计小厨房』的厨子们能给与指导,以下是题目:

 

请设计一个数据系统实现对App端用户行为的跟踪,具体描述系统覆盖的用户使用行为(例如,列表访问)和数据同步机制,并列举基于此跟踪系统的一个典型应用。”

来自Hozin的解答: 

 

来,先审题啦,要明白【统计】和【分析】是两件事!

 

1.0【统计部分】

 

1.1仅是【移动app端】,谢天谢地,思考维度减少了很多很多啊,无非… 

 

1.1.1系统维度【iOS】【安卓】

 

1.1.2版本维度(非强制更新,存在版本共存问题

 

1.1.3附加硬件厂商,屏幕信息,网络情况等

 

1.2【行为追踪】,可能暗含了一个设备维度 

 

1.2.1安装app但未登录用户轨迹(暂时无法识别,但是一旦登录,就要归并到用户维度或者设备维度)

 

1.2.2已登录用户又要区分新老用户,活跃与非活跃,用户来源,沉寂用户被召唤情况,地区,关联社交,好友关系

 

1.2.3多端用户与多设备用户 混用设备,同一个用户多个设备,情况其实比较复杂

 

1.3【使用行为】,这个就简单了哈哈 

 

1.3.1哪个用户

 

1.3.2何时

 

1.3.3做了何种操作(进入也算)

 

1.3.4操作所属类型及埋点编号

 

1.3.5上一个操作的信息

 

1.3.6本次与上次的时间间隔

 

1.3.7数据变更记录(结果反馈) 一系列埋点组成【行为】

 

1.4【例如,列表访问】哈哈,这个有点不一样,上面都是常规的【使用统计】是第三方工具都有点,而列表访问是【业务统计】了,是某厂特有的啦。

 

1.4.1业务群维度,机票,酒店,门票…

 

1.4.2类目维度,比如旅游目的地,餐饮娱乐类型等

 

1.4.3【SKU/POI】维度 1.4.4供应商与价格

 

1.4.5促销与营销行为

 

1.5【数据同步机制】,说实话这个地方没看懂,我理解是统计数据同步问题吧? 

 

1.5.1静态与实时数据,实时不可能,成本太高,通常都是把前一天24时之前作为截止,归入静态数据,当天是动态数据。动态数据只提供记录值,不提供环比与同比分析(分析了也没意义啊)

 

1.5.2切片步长,精确到天?小时?分钟?还是秒?不同业务需求不一样啊 好,以上只是【统计】,仅仅是为后续分析准备了材料而已。

 

2.0【统计部分】

 

哎呀,这个需要运营提需求,才能有具体的转化漏斗分层,不能乱猜,不能做大而全啊。

 

举个例子:

切片:

9月10日

端:iOS+安卓

用户:被促销唤醒的沉寂用户

行为:停留在泰国清迈POI专属界面

分析统计,按列表排名前三位item分别统计

 

1.item点击

 

2.点击进去的停留

 

3.进入之后的跳出和退出

 

4.进入之后的购买转化

 

结合统计分析 

 

1.排序对购买的影响

 

2.价格对购买的影响

 

3.优惠对购买的影响

 

4.旅行社对购买的影响

 

以上数据只是一个切片,切片之间可以环比和同比,不断用运营手段优化POI运营和价格优惠策略。

 

根据以上数据切片,进行不同版本之间比对,为修改产品提供数据支撑与效果验证(AB测试)

 

哈哈哈,冰山一角吧!Hozin觉得出题者也是个萌新,做统计分析系统的经验还很稚嫩。

 

来自Xuezh的吐槽:

 

校招题这么难…没相关经验根本没法答。也不太能验证一个应届生的产品素养,而且题目逻辑难道没有问题吗?难道不是有先有具体需求再做设计,而要先设计一个半吊子系统然后硬塞应用?

 

佯装安抚的Hozin

 

题目还可以的,毕竟有个线上的app正在运行,算是靶子……

 

 

 

来自Xuezh的解答:

 

说是冰山一角,Hozin答得已经比较全了,但是因为太全(毕竟有包袱)恐怕有些同学抓不到重点,也来说说我的理解 。

 

包括但不限于题中所说某厂的App端 ,只谈数据的采集,不谈分析 。并且,我说的是我现阶段的理解,我实在不知道作为应届生要如何处理这一道校招题。

 

1 需求篇【所谓典型应用】

 

首先,建议所有的产品经理,即便是后台产品,也不要只做系统设计,这个题目的思维可以是部门经理的,可以是开发架构师的,产品经理一定不要有这种思维,如果你的直属领导刚好是以上的角色,并给你这样的逻辑,切记不要直接考虑怎么做,要先考虑为什么做,目标又是什么,也就是要把逻辑转化为先了解业务背景和需求。

 

通常数据分析的需求大多来自于运营,【站在产品经理的角度】要把数据系统说清楚,就一定要搞清楚运营的业务情况。应该也有部分需求来自于运维,这里不懂,所以暂时只谈线上的 数据化运营。

 

1)外部运营,也叫渠道运营,以广告为主

 

目标:将游客引入网站并完成注册/ 引入App下载

 

类型:搜索竞价、广告联盟、地方门户、EDM、BD等。

 

需求: 

 

a 既然是广告,目标就是要精准投放,需要通过用户行为分析来确定用户画像

 

b 检验广告质量(虽然广告平台多有数据,但你懂的),通过URL埋点或APP包埋点了解用户来源

 

2)商品运营(包括酒店、机票、景点门票、周边产品等) 

 

目标:卖更多的东西出去 

 

类型:类目运营、专题运营(包括秒杀、团购等活动,以及每个业务应该都有各自特殊的运营方式,比如礼品业务有节日运营、旅游业务可能有景点运营等)

 

需求: 

 

a 检验运营质量(优化后再次检验,AB test),当然,支付订单量永远是第一标准,但支付这一点并不能管中窥豹,需要各种行为数据来补充分析,比如访问次数、停留时长、收藏次数、分享次数、加入购物车次数等;

 

b 推荐系统,a中所说实际上是根据某个主题人为推荐,这里就是系统推荐,推荐系统所依赖还是行为数据。

 

 3)社区运营,没接触过,在行为数据上来说应该和商品运营类似,只不过最后的分析模型不同。 

 

4)用户运营(包括不限于 CRM) 

 

目标:增加黏性,顺便再卖点东西出去。

 

类型:会员体系(积分系统、等级系统、排名系统)、EDM(外部运营中的EDM是把游客转为会员,这里的EDM是活了促活),以及CRM中其他内容。

 

需求: 

 

a 本身积分体系的积分大抵是根据用户行为来的,但是这里和量化分析关系不大;

 

b 促活的EDM为了实现精准营销则强依赖用户行为(为啥要精准营销呢,你从来想象不到发邮件会这么贵……)

 

5)提升效率,话说做生意要开源节流

 

前面几种的目的都是为了卖东西,也就是开源,还有一种情况就是节流,可能没卖出去更多,但是以前需要2个人做的事情,通过了数据分析结果(或者某个算法衍生出的某个工具),现在只需要1个人做了。

 

需求总结:通过用户行为的量化数据,做到精准营销【衡量运营做得好不好,分析出怎么做得更好】

 

这里不具体写分析,只着重提一句,衡量的核心是对比。

 

2 数据篇【就不跟大家叨叨数据、信息、情报的关系了】

 

讲一下我理解数据类型

 

1)业务数据 

 

描述:系统或人工录入的数据;

 

包括:订单(订单号、订单价格、订单商品、下单时间、支付时间…)、商品数据、用户数据等;

 

获取:当订单产生时,相应的接口会将订单相关的数据记录在数据库中订单表里,商品表、用户表类似(后直接在数据库获取)

【该条表述八成不准,了解还不够深入】

 

2)浏览数据 

 

描述:用户浏览的产生的记录;

 

包括:PV、UV、跳出率、访问时间、访问的页面URL…等;

 

获取:日志(可接入web-Google Analytics、百度统计,原生-友盟, 日志分析系统 ELK等)

 

3)事件数据

 

描述:记录用户多页面控件的操作;

 

包括:点击加入购物车、点击分享、访问、文本框光标的失焦等; 每个操作又可包括若干参数,比如表单的【确认按钮点击】这一事件,可以记录表单填写的内容,或是客户ID等

 

获取:前端埋点

 

【注】

在web时代,日志可以直接抓取页面URL,故对于某个产生跳转按钮的点击数量,直接查看跳转页面的访问量即可。

 

故,事件多用于浏览过程中不产生页面跳转动作,如下载按钮点击;因原生页面没有URL和跳转;故,目前大部分页面都加了统计埋点,并且埋点可以代替日志(不考虑整体系统设计)

 

4)渠道数据

 

描述:记录流量来源,为了监控广告投放的效果;

 

包括:渠道类型(如自然来源、百度广告、头条广告、APP推送等)、费用、下载量…等;

 

获取:以上方式,以及App安装包埋点

 

这里,就不再具体举例题中所问用户行为,大抵就是页面/界面的访问,和控件操作

 

3 数据维护【我也不懂】

 

专业人做专业事,本来这个不是产品经理考虑的事情,那么这一茬指的是什么呢?

 

你只需要知道用户的行为数据难以事实同步到数据平台,所以大部分的数据统计T-1日及之前的就可以了,同步时间通常是凌晨;对于更加重要的数据就可以采用每日定时定点,或者实时(一般运维需要用到)。

 

作者:Hozin与Xuezh


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