数据产品经理：解决方案与案例分析

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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

1.1 问题和现状

1.1.1 项目管理

1.1.2 重复劳动

1.1.3 工作流程

1.1.4 数据交付

1.1.5 小结

1.2 需求分析

1.2.1 流程梳理

1.2.2 数据需求方

1.2.3 数据分析师

1.2.4 产品经理

1.2.5 开发人员

1.2.6 小结

1.3 平台搭建

1.3.1 功能架构

1.3.2 数据需求单

1.3.3 数据分析单

1.3.4 数据分析过程

1.3.5 数据源

1.3.6 数据仓库对接

1.3.7 底表管理

1.3.8 数据探索

1.3.9 自动任务调度

1.3.10 数据交付

1.3.11 账号体系

1.3.12 小结

1.4 项目问答

1.4.1 需求方是谁

1.4.2 哪些方面花的精力最多

1.4.3 本项目的产品经理需要掌握哪些技能

1.4.4 如何平衡成本与收益

第2章 数据埋点的应用场景、工作流程与案例分析

2.1 数据埋点的应用场景

2.1.1 数据埋点的作用

2.1.2 后端数据埋点的分类

2.2 数据埋点的工作流程

2.2.1 数据埋点的流程图

2.2.2 数据埋点的日常流程

2.2.3 数据埋点工作中的常见问题及应对措施

2.3 埋点需求实战案例

2.3.1 业务线坑位埋点位置

2.3.2 业务线坑位截图

2.3.3 页面坑位埋点

2.3.4 上线时间

2.3.5 需求计划时间里程碑

2.3.6 埋点测试报告

2.3.7 上线公告

2.3.8 上线验收说明

2.3.9 验收结果报告

2.4 埋点规范样例与测试样例

2.4.1 App端曝光埋点、点击埋点样例说明

2.4.2 本次埋点的曝光、点击测试

2.5 埋点“七字诀”

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

3.1 我们做自动化营销的起因与整体思路

3.2 方法论：用户运营体系

3.3 产品功能架构

3.4 数据中台为营销侧提供数据服务

3.5 模块一：营销自动化

3.6 模块二：线上活动管理

第4章 零售行业大数据平台的构建和商业应用

4.1 平台背景

4.2 平台核心价值

4.3 平台实现过程

4.3.1 数据准备

4.3.2 数据分析与建模

4.3.3 商业应用场景举例

4.4 产品经理工作方法总结

第5章 舆情大数据助力精准化营销

5.1 舆情大数据平台的意义

5.2 产品实现

5.2.1 研发背景

5.2.2 平台业务架构设计

5.2.3 业务数字化过程

5.2.4 私有化部署

5.3 产品商业应用

5.3.1 大数据支持产品创新全流程

5.3.2 消费者产品体验全网触点覆盖

5.3.3 营销效果监测

5.3.4 品牌资产建设

5.3.5 电商监测（销量和舆情）

5.3.6 渠道重点客户画像

5.4 舆情大数据精准营销商业价值

第6章 利用社会化聆听辅助商业决策

6.1 社会化聆听的定义与商业价值

6.1.1 社会化聆听的定义

6.1.2 社会化聆听的商业价值

6.2 如何进行社会化聆听

6.2.1 确定业务目标

6.2.2 确定数据来源

6.2.3 选择合适的工具

6.2.4 将分析结果转化为有价值的商业情报