大數據產品經理jd

⑴ 數據產品經理和普通產品經理的要求有什麼不同

你好，數據產品經理和普通產品經理的相同和不同點有這些：
相同點：都是產品經理，都是一個產品的負責人，工作職責基本都是一樣的；
不同點：數據產品注重的是數據情況，偏向於數據分析，而普通的產品經理主要負責一個產品，普通的產品經理也有可能負責自己產品的一些數據。

⑵ 京東產品經理的分享基於大數據的購物車營銷玩法

如果在購物車中加入人工智慧的演算法模型，會有什麼新的營銷方式呢?

線上的購物車的概念源於線下商超的實體購物車，其主要作用是方便消費者在網站上購物，易於商品結算和抉擇意向商品。購物車作為商品交易的中轉站，全網每天有上億用戶在向購物車內添加中意的商品，頃刻間，就能產生過億的銷售額。

面對如此具大的流量，各家大廠都在惦記這個金礦。以往基於大數據的購物車營銷，主要的產品形式為猜你喜歡和為你推薦，兩者都是圍繞用戶的購物行為，用戶商品愛好和用戶畫像屬性展開，再經過大數據分析後，系統智能的推薦符合用戶口味的商品。但是，這種營銷方式是圍繞購物車的商品或者用戶畫像推薦的其他商品，並非是對購物車內商品做營銷策略，這種手段略微有點本末倒置了。

下文結合筆者的工作經歷，講述了如何基於購物車內商品，利用AI技術，設計一款購物車營銷產品。

一、營銷流程

商家端查看加購數據，如加購人數，加購件數，系統自動分析加購這部分人的畫像數據，人群可以標簽化

商家端根據自身需求，創建不同標簽的人群的營銷，例如可以選擇新客戶，老客戶，15~25歲的用戶群體，提供降價40元的服務

創建活動後，會觸達給對應的覆蓋人群。

第二天，商家端可以查看對應的營銷數據。同時能夠對比自然的轉化率與促銷後的轉化率

二、商家端洞察購物車數據

購物車承載了所有的商品信息，包含商品名稱，價格，店鋪，促銷，湊單和優惠券等。在進行大數據分析時，就需要把這些數據精分拆解清洗，提取有價值的部分。購物車的每件商品都可以看成一個實體，可能在不同的地點，不同的時間，有部分人把同一商品加進了購物車。這就說明這些群體是對這件商品感興趣的，可能會下單，但卻差些火候。也有部分人早早的就將商品加進了購物車，但卻一直沒有下單，臨門卻不入。 利用大數據技術，則可以把加購人群標簽化，對不同標簽的人群進行精準的營銷策略，在一定程度上，能夠提高購物車的轉化。

如何進行呢?按照以下步驟：

商家加購數據盤點

產品需要考慮商家端和用戶端。首先商家端需要了解自家的產品狀況，銷售情況，加購數據等，這樣才能針對性的做營銷策略。

商家端可以看到其店鋪內的加購商品的人數，實時的計算某件商品，在多少人的購物車內，實時加購總件數，實時的庫存。還能夠查詢到，這些商品的在未做干預的情況，自然的轉化率情況(過去15天內加購該商品的消費者在昨日的轉化率)。

列表中的商品按照加購人數從高到低排序，加購的人數越多代表這個商品越受歡迎。對加購人數多的商品進行營銷干預，會起到更好的效果。當然，這里會把部分已經下架的，失效的商品自動的剔除掉。

畫像部分把匯總所有用戶的賬戶信息，畫像緯度，從新客戶，性別、消費層級、淘寶等級、地域5個緯度提供。畫像將用戶進行了標簽化，利用這些標簽，可以對其進行不同的營銷動作。具體的分群策略可以看我的上一篇文章《基於大數據的會員任務營銷，該怎麼玩?》

商家可以單獨對每個商品進行營銷，根據自身品牌情況，投放給特定的人群，並進行低價，促銷干預。

根據標簽的選擇，系統會根據用戶在網站上的行為數據，提前預知已加購人群的轉化比例，通過機器學習，能夠自動過濾掉轉化概率低的那部分用戶群體。這里的計算規則是根據用戶曾經是否購買過相同商品，或者是加入購物車是否是為了進行比價。

促銷效果分析

通過用戶分群能夠了解你的客戶群體特徵，到底是什麼樣的人購買了你的商品或者對你的商品有意向，精準營銷能夠將這部分客戶牢牢的抓在手裡，用手段干預他們。對於商家來言，還需要效果分析數據。

圈定人數：活動覆蓋的人群。系統能夠計算符合活動標簽和促銷價格能夠觸達的人群

成交人數：活動開啟後，提交訂單的人數

觸達人數：通過push和消息中心最終觸達到的人群數量

成交金額：成交訂單的總金額

三、消費者端觸達的邏輯

當然，商家舉辦的所有活動都需要最終觸達消費者端。基於購物車的營銷，他的觸達方式最優解就是在購物車參加活動的單品上進行用戶觸達，但只有覆蓋的用戶才會覆蓋的到。觸達方式分為：

購物車icon觸達

購物車展示「限時」icon提醒，實時的促銷倒計時提醒。時間的提醒能夠增強消費者購物的緊迫感，通過促銷和時間感提升喧囂轉化

降價提示，具體降價金額用紅字展示，著重提醒。

消息中心觸達

當活動開啟時，在消息中心會收到push的營銷內容，該內容為實時發送給已覆蓋的人群。點擊消息內容會跳轉至購物車。不過這種push觸達的方式效果並不是很好，點開率較低。具體的觸達方式也可以看我的上一篇文章《基於大數據的會員任務營銷，該怎麼玩?》

結語

購物車的玩法多種多樣，應該結合自家產品和研發能力評估當前階段需要做哪些改進。但核心的目標是一致的，盡可能多的將購物車商品全部轉化為訂單，帶來實際的收益。

⑶ 大數據領域崗位職業發展你知道嗎

大數據領域崗位職業發展你知道嗎
方法/步驟
國家信息中心《2017中國大數據產業發展報告》對我國大數據產業發展的人才、政策、投融資、創新創業、產業發展、區域潛力、機構和人物影響力等多個維度進行了全面分析。結果顯示，我國大數據發展總體處於起步階段。但大數據領域資本熱度依然堅挺，並逆勢上揚，大數據企業融資總額及單個項目平均融資金額呈加速上升態勢，大數據領域成為資本藍海。
從崗位來看，由大數據開發、挖掘、演算法、分析、到架構。從級別來看，從工程師、高級工程師，再到架構師，甚至到科學家。而且，契合不同的行業領域，又有專屬於這些行業的崗位衍生，如涉及金融領域的數據分析師等。
大數據的相關工作崗位有很多，有數據分析師、數據挖掘工程師、大數據開發工程師、大數據產品經理、可視化工程師、爬蟲工程師、大數據運營經理、大數據架構師、數據科學家等等，下面就講講其中的幾個崗位。
數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。
數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。
數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平；第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。
大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等；第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等；第三是大數據應用和可視化的開發。
此外，現在越來越多的行業領域也涉獵大數據,通常來說它們可以被大致分為兩類：大數據工程與大數據分析。而這些領域互相獨立又互相關聯。
而隨著AI（人工智慧）的到來，未來大數據需要依賴於雲計算平台海量的計算能力，同時通過大數據給人工智慧提供內容。所以在未來十年，雲計算，大數據，人工智慧是這個時代對社會影響最深遠的技術，為此我們需要提前做好准備。

⑷ 什麼是大數據產品經理

大數據是近些年流行的概念，大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據產品經理呢其實是根據實際的需求去挖掘數據的價值從而實現產出的崗位。

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⑸ 求職：百度大數據部門：產品經理，想知道詳細的

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⑹ 大數據行業就業方向有哪些大數據技術就業崗位有哪些

方向：大數據開發方向，數據挖掘、數據分析和機器學習方向，大數據運維和雲計算方向

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

⑺ 大數據類的產品經理要做哪些事情

數據建模
數據分析
建立用戶畫像
與運營一起策劃活動，比如做精準營銷