突然變成了Data PM
2024-03-22
正當我不知道該怎麼形容最近的職場生活時，碰巧跟東京的資深PM Joyce聊完天，回家再看完她寫的這篇文章Data PM是什麼？，馬上就知道該怎麼動筆了，因為我————
莫名其妙成為Data PM了啦！
到職滿100天了，該有的衝突、磨合都經歷了一遍，對我來說文化的衝擊是不小的，從大組織到小組織是一個，從有財報到沒財報的地方是一個，從有計畫到沒計畫⋯⋯
然而最大的衝擊還是，我需要自己撈資料和建Dashboard。
雖然我對資料的運用還是滿熟悉的，以前的工作更是維持高頻的每月、每季分區分產品在報，但是當時的資料有人做好端給你了，頂多溝通一下接下來想看什麼，就會有人幫忙做出需要的Dashboard、固定報表，最多就是自己用excel快速拉個計算。
可是在這裡除了倉庫和客服用來處理日常出貨專用的平台外，所有資料都要去後台撈，或是自建dashboard，到了最近這兩個禮拜，我甚至需要自己動手用python去做統計。
PM的角色什麼？
來看一下我合約上面的三大職責（Responsibility）
- Customer Discovery: 挖掘用戶（需求）
a. Analyze user feedback from various sources. b. Create and conduct surveys for meaningful insights. c. Conduct customer discovery calls. d. Use this data to set product priorities.
- Product Enhancement: 加強產品
a. Monitor and analyze user engagement with our products.
b. Collaborate with design and engineering teams to improve user experience.
c. Implement strategies to enhance product appeal and functionality.
- Product Evolution: 開展產品方向
a. Manage the launch and iterative development of new products and features.
b. Create solutions that address needs across various product areas.
c. Continuously seek and implement opportunities for product innovation.
在後兩項的職能中，Data Analytics是很重要的職能。我很感激目前的公司已經是經營十幾年的老新創了，雖然規模不比主流電商，但資料量已足夠龐大，足以用歷史資料去做各種產品決策，甚至發現很多有趣的insights。
這樣的工作內容某方面是很刺激，是我想要的新生活體驗，但某方面卻也呼應Joyce說的：
Data PM 對數字非常敏感，很容易判斷新的服務或更新是否對公司產生實質助益，不過較難付出時間處理產品體驗的細節；PM很專注在每個功能帶改用戶的體驗，也稍微多強調所謂「質性分析」（用戶訪談）的重要性。
起初我因為不熟悉公司的Data架構，花費很多時間研究各個table怎麼串連，為了回答一個小問題，經常要花不少時間去找資料。也為了協作，我必須在Looker Studio做一些圖表來呈現我想要說明的問題背景，這和之前目標導向的工作環境非常不一樣，同時也剝奪了質性分析的佔比，不管是執行質性分析的時間，或是決策時質性分析的比重。
Data的包袱
同時當Data被過度強調時，也容易讓人忽略顯而易見的「常識」，而過度投注資源在CP值不高的解決方案上。
舉例來說，有的人會就著數據資料做出這樣的提案：
從資料上來看，首爾ＯＯ區是很多登山活動的熱點，從後台數據可以看到很多人在那裡開啟登山的功能，但我們那邊的通路似乎並不多，是不是可以加強那邊的通路架設？（或者電商出貨點？）
然而這裡的常識卻是，大家會去某某區登山，但韓國人不會在登山時突然購買高價的運動產品。也許我們可以在登山熱點做行銷推廣活動，但開啟銷售通路卻是需要耗費大量資金而可能成效不彰的決策。
而在我現在的工作中，也經常有這樣的討論：
老闆：「你提案我們應該做OO，但是資料上顯示客戶沒有這樣的需求呀。」
我：「如果我們只用歷史資料來做量化分析，我們可能會錯失很多機會，因為我們不知道是不是有用戶sign up了卻直接離開我們了。」
我也發現當我開始對Data產生熱情的時候，我居然慢慢失去了過去引以為傲的執行力和直覺。
還是想成為一個偏向Data的PM
不過呀，在摸資料的時候還是會發現很多很有趣的事，像是有些客戶明明訂閱了也付了好幾個月月費了，卻從未使用，到底為什麼呢？
了解這些讓我覺得非常有趣，而對資料的熟悉也讓我在提案上更有自信一些，在AI的輔助下，寫query變得比以前容易許多，這也更讓我發現，挖掘資料的語言和平台都只是表象，重要的是後方想研究的課題，這點其實跟PM職能息息相關，至少對目前的我來說，不小心成為Data PM還是滿好的。