【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平台、数据仓库、数据指标、业务系统、业务需求、业务目标、系统数据

【专访摘要】本次 CDA 持证专访邀请到头部保险集团 IT 产品经理杨迅，他解析了数据仓库 / 大数据平台 / 数据中台的本质区别，按 B 端 / C 端 / 数据产品三类划分产品经理的数据分析技能要求，讲解了保险行业从地推到数字化与大健康生态的转型逻辑，分享了数据埋点的设计方法与实操经验，为数据产品与业务产品从业者提供了体系化认知。

【主持人】大家好，今天 CDA 持证人专访邀请到杨迅，目前就职于国内某头部保险集团任 IT 产品经理，欢迎简单介绍自己。

【嘉宾】大家好，我叫杨迅，2020 年毕业于北京交通大学，目前在泰康保险集团任产品经理，负责运营模块产品设计工作。

【主持人】介绍一下你负责的产品类型。

【嘉宾】我们主要做数据仓库产品，行业内也叫大数据平台、数据中台，本质都是数据仓库 —— 面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，支持管理决策。

【嘉宾】在基础概念上用分布式技术，支持海量数据就是大数据；通用上层数据应用就是平台；在底层稳定前提下支持前台灵活业务需求就是中台。最本质都是数据仓库。

【嘉宾】我们的产品主要解决内部问题：把各业务系统数据采集到一起，做跨业务跨系统分析；作为数据中枢提供标准安全接口，打破数据烟囱，提升系统对接效率，释放数据价值。

【主持人】产品经理会数据分析，属于赋能还是必备？

【嘉宾】产品经理类型多、业务差异大，数据分析能力要求不同，按视角可分为三类：普通 B 端产品、C 端产品、数据产品。

【嘉宾】普通 B 端产品面向企业 / 内部用户，量少，更适合和核心用户沟通梳理流程，数据分析要求低，掌握 Excel 基础即可。

【嘉宾】C 端产品用户广，必须持续做用户行为分析、构建用户画像，需求与迭代多基于数据，需要掌握趋势、预测、聚类等方法，使用 SPSS、Python、R 等工具。

【嘉宾】数据产品直接和数据打交道，要求最高：除基础分析能力，还要掌握 SQL/NoSQL 数据库、主流大数据平台架构与原理。如果把数据比作鱼，数据分析是捕鱼，数据产品经理是制作渔网和鱼竿。

【嘉宾】按 CDA 级别来看：普通 B 端产品，Level 1 一半必备、一半赋能；C 端产品，Level 1 全部必备，更高阶为赋能；数据产品，Level 1 全部 + Level 2 部分为必备，更高阶为赋能。

【主持人】产品岗位平时用到哪些数据分析方法与工具？

【嘉宾】我的数据分析主要服务产品设计。数仓建设中频繁使用数据库了解数据源结构，用维度建模分类管理主题数据；搭建运营指标体系时，熟悉图表类型与场景，设计逻辑化指标组合，用仪表盘呈现支撑决策。

【嘉宾】最常用工具是 Excel，偶尔用 Python 或 SPSS 做数据处理与复杂统计图表。

【主持人】保险行业以前大街发传单，现在很少见，业务发生变化了吗？

【嘉宾】国内保险 90 年代开始起步，早期无经验，把保险当普通商品无差别推销，难以匹配真实需求，大众不理解，印象不好。

【嘉宾】变化来自三方面：第一，客户需求变化，人们理解保险是风险管理工具，不是普通商品，出现保险经纪人量身定制，比地推更精准。

【嘉宾】第二，行业商业模式创新，公司从纯保险转向大健康生态，布局高端养老社区与医院，推出保单换入住权的模式，服务高净值人群，广告更精准。

【嘉宾】第三，移动互联网浪潮，服务线上化，公司成立泰康在线做互联网保险，销售阵地从线下转到线上。三者共同带来行业变化。

【主持人】如何做好数据埋点？

【嘉宾】埋点工具不是越复杂越好，要看场景。商业化埋点工具功能强，但成本高、约束多；内部 B 端系统通常只需要功能使用率、页面访问等基础指标，复杂工具不划算。

【嘉宾】我们基于日志平台 + ETL + 仪表盘自建轻量埋点工具，前端封装监听函数，页面按规范命名即可实现埋点，几乎无额外开发量，低成本高效率。

【嘉宾】做好埋点三步法：第一，从产品目标出发确定埋点目标，明确要衡量的行为与转化；第二，围绕目标搭建指标组合，单一指标无法完整说明问题；第三，用数据结果反哺埋点设计，持续迭代优化。

【主持人】作为数据方向产品经理，有什么想吐槽的？

【嘉宾】我觉得遇到问题优先反求诸己，积极乐观面对，吐槽代表无能为力。年轻阶段应以输入为主，多听多看多学多做，少吐槽，保持学习心态最重要。

【主持人】心态很重要，还是要多学习。感谢杨迅参加专访，本期采访到此结束，再见。

【嘉宾】再见。

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