【社課精華 | 職涯分享】數據職涯的多重宇宙：數據產品經理大揭秘
NTU DAC 第五屆下學期的最後一堂職涯分享講座，使社員們了解數據分析在產品經理工作中扮演的角色，我們非常榮幸邀請到兩位數據產品經理為同學們指點迷津，同時分享他們是如何一步步找到屬於自己的職涯道路✨
兩位講者分別是現於 Gogolook 擔任 Data Product Manager 的 Sophie 講師以及在Pinkoi 擔任 Product Manager 的 Mei-Hua 講師，前者從擔任產品經理的領導者視角，和大家分享若於未來想成為 PM 角色，應於求學期間更多具備哪些能力；後者則分享工作上的挑戰與學習，以及不同職位轉職擔任 PM 的優勢和建議。
本篇文章 Key Takeaways：
📌 從面試官角度分享數據產品經理的職涯歷程
📌 Pinkoi PM 職涯分享與不同背景的轉職建議
Sophie 講師
講師介紹：曾經做過各類型的分析師工作，從 Sales Ops Marketing Analyst, Business Analyst，到 Data Scientist — Product 等職位。過去曾在 Pinkoi 由分析師轉職為 PM，現職於 Gogolook 擔任 Senior Data Product Manager，負責 CDP、Tracking 與 BI 系統。
一、Gogolook 企業文化分享
Sophie 分享：Gogolook 用「3 感」來形塑員工的工作價值，分別為自主感、認同感及成就感。公司上班設有遠端政策與彈性假別，提供員工自主感，使其能夠擁有充足的工作彈性，並且在自身準時完成任務的同時依舊能達到 Work-Life Balance。第二點認同感則為 Gogolook 堅持的原則、願景以及多元文化，在公司追求的共同價值與目標，有效與團隊建立信任與默契。最後一項為成就感，Sophie 分享到在工作中 Gogolook 希望員工能夠感受到自己的影響力，不論是在產品或是公司的政策上，每位員工都能有發言與實作的舞台。
二、數據產品經理的工作日常與所需能力
擔任產品經理首先需要先了解「產品」是怎麼被開發的，在一個產品的初期，會需要確認需求，擬定專案方向，選定專案策略，訂定指標並進行實驗規劃。以下將針對數據產品經理的前、中、後期會需要執行到的面向進行說明：
✏️ 專案前期（規劃階段）：需要和對應的 Stakeholders 進行大量的前期討論、確認需求，並且一同擬定專案方向。而在選定專案策略後，數據 PM 則需開始訂定相關指標並建立實驗假設、擬定專案大致框架與規模，並進行初步成效評估，來判斷該專案是否值得被執行。
✏️ 專案中期（開發階段）：主要會和 Product Designer 合作，提出能解決問題痛點的解決方案。正式進入開發階段後，主要會和 Developer、以及 Product Designer 合作，確認專案時程並排除障礙，以及產品上線前進行必要的測試與檢查。
✏️ 專案後期（上線後）：PM 需要與 Product Analyst 合作確認實驗成效與學習，確認是否實驗需要迭代，或者直接上線。若選擇直接上線，需確認與溝通後續運營細節。
另外數據 PM 需要開始和 Product Analyst 一起確認產品指標，以及決定專案後續方向，並且滾動式修正與調整，判斷是否有需要繼續優化的內容。
Sophie 分享，可以把 PM 想像成是公司小型的 CEO，這個職位會花更多時間決定策略與項目的 Priority；而 Senior PM 則會需要更多 Prioritization、思考產品的願景和 Roadmap。而對於 PM 這項職位來說，有幾項重要能力，分別為：
- 利害關係人管理 (Stakeholder Management)：擔任產品經理最重要的技能為對利害關係人的溝通與管理能力。PM 必須了解不同利害關係人的需求和關注點，並確保能滿足 stakeholder 的期望。如：定期更新、徵求反饋以及管理衝突或不同的優先事項等，以確保所有人的共同目標皆為「交付成功產品」。
- 定義產品願景與路線圖 (Product Vision & Roadmapping)：產品經理必須能夠制定詳細且可行的產品路線圖，以及清晰的定義產品願景。對 Senior PM 而言，在設立目標前需事先透析市場趨勢、競爭環境以及客戶需求等，從而設定短、中、長期的產品目標，以維持產品之市場競爭力。
- 專案優先級排序： 產品經理通常需要在多個專案之間排出進行的優先順序，以確保資源分配最大化。而這其中必須考量各專案對產品整體目標的貢獻、實現難易程度、風險評估以及市場需求的緊迫性。若產品經理能有效的排序優先順序，將有助團隊的精力集中於最具影響力和收益的專案，從而最大化產品價值。
- 功能規格 (Feature Specification)：對功能規格的掌握程度在於專案經理自身需要清楚定義產品功能的詳細功能和需求。包含：了解用戶需求、市場趨勢和技術可行性等面向。PM 必須創建清晰且全面的規格，以指導開發團隊構建功能，幫助將開發團隊的努力與產品願景對齊，並確保最終產品符合用戶期望。
- 產品交付 (Product Delivery)：PM 必須將從概念開始的產品，有效且高效地推向市場。而這項技能涵蓋了產品開發過程中的計劃、協調和執行。因此控管時間、資源和跨部門合作，以確保產品按時並在預算範圍內交付為此職位必備的技能之一。
- 品質保證 (Quality Assurance)：最後一點為 QA，必須確保產品在到達客戶手中前達到最高標準，對於產品經理來說亦為一項重要的技能。而 QA 涉及全面的測試和驗證過程，以識別和修復任何缺陷或問題。因此 PM 必須與 QA 團隊密切合作，確保所有功能正常運行。
三、Data 相關職位的差別與求職面試技巧
不同的數據分析職位亦有不同的技能要求，以下將針對 BI Analyst, Data Analyst, Data Scientist 以及 ML Engineer 四項職位分述注重的能力。
✏️ BI Analyst：商管學生跨足資料領域的入門職位，在學期間 Sophie 建議大家多累積 SQL、Metrics Dashboard、Analytics/Visual 工具的熟悉度，方能一步步往後續的分析師職位邁進。
✏️ Data Analyst：會使用到 SQL 處理大量的 raw data，並延伸做探索分析 (deep dive) 分析。因此特別注重 SQL Query / Data Transforming 的資料處理、制定指標／建置儀表板、視覺化圖表並具備挖掘 insights 的能力。
✏️ Data Scientist：相對 DA 更大量接觸到模型與實驗、ETL、Pipeline 及設計資料表，專精於將資料轉換為乾淨的形式讓後續商業團隊能使用在 BI 系統上，提供給後續製作報表使用。
✏️ ML Engineer：更專注在算法，其中包含軟體工程開發、演算法開發能力等。
Sophie 也不吝於站在面試官角度與社員們分享求職準備方法和面試技巧。舉作品集為例，建議大家熟悉過往自身專案經驗，以條列式列出重點，同時善用 SMART 原則表達。透過以上方法，即能明確地說明自己於專案中的定位，幫助面試官評估面試者是否有能力與完全不懂該專案的人闡述指標，亦為擔任 PM 職位的重要一環。
「面試就像找男女朋友一樣，他不喜歡你不代表你很失敗，只是適不適合的問題」。Sophie 建議任何面試者，對於面試都應該保持開放的心態，把面試的機會想成可以藉其了解自身在職場上定位的機會。然而，對於資歷相對較少的 Junior PM，在面試前應反覆檢視自己的思考邏輯、表達、溝通能力，與下決策時是否有依據。
最後，Sophie 提點在擔任 Data PM 時，較為重視面試者對於不論是過去所做的專案中提出的假設和解決方法，抑或是面試被指派到的小作業，都需要具備良好的邏輯推理以及溝通和闡述的能力。若解決方法被質疑的時依然可以堅定地說明，會讓面試官對該面試者印象更深刻。
Mei-Hua 講師
講師介紹：目前擔任 Pinkoi 的 Product Manager (Buyer Engagement Squad)，畢業於清大資工所人機互動實驗室，累積了人機互動相關行為實驗以及 NLP 相關經驗。畢業後即加入 Pinkoi，從 Data Scientist 到 Machine Learning Engineer，期間主要負責搜尋系統、商品排序相關等功能，協助 data pipeline、event tracking、A/B testing 等早期相關系統建設。 並於 2022 年轉職成為 Product Manager，目前負責 Pinkoi Buyer Side 的使用者探索體驗相關產品策略線。
一、Pinkoi 企業文化分享
Pinkoi 是專注於設計師商品的電子商務平台，企業文化注重創新、團隊合作以及用戶體驗，致力於打造一個鼓勵設計師創新、並能讓顧客享受優質購物體驗的平台。而 Mei-Hua 也特別分享公司同仁 — Pinkoist 共同票選出最具代表性的四大核心價值：
- Dare to fail
- Grow beyond yesterday
- Build partnership
- Impact beyond your role
Mei-Hua 提到，Pinkoi 是一個非常年輕的環境，需要具備成長型思維並與溝通協作的能力，持續嘗試並創造價值！
二、不同職位轉職擔任 PM 的挑戰與優勢
Mei-Hua 從工程師背景轉為 Pinkoi PM ，對於產品開發的業務從「被動」了解需求，變為「主動」發想目標，需要花更多時間制定策略與各個項目的優先順序、思考外部的需求，以及制定產品願景與 roadmap。對他而言，這是截然不同的挑戰與學習。例如，在 roadmapping 的階段，PM 需要進行產品策略的視覺化，將各個產品線畫出階段目標與需求，進而思考 priority 與 dependency，排除專案線之間的衝突，並且確保能有效與外部溝通，讓各項專案如期交付。
由於具有跟工程師共同的語言，Mei-Hua 得以精準說明技術需求，能更有效率地提出產品計畫。不過有時容易太快跳到 Technical Solution，因此需要學習如何在使用者需求與技術間取得平衡。以使用者經驗研究員、產品設計師轉職 PM 的角度，對使用者需求往往有敏銳的洞察力，能夠迅速識別產品的問題點，並提出創新的解決方案。但相對地，技術背景的轉職者可能需要加強在產品管理流程和技術溝通方面的能力，使得跨部門合作的協調得以掌握地更成熟。再以分析師轉職 PM 為例，分析師具備強大的數據分析能力，善於透過數據洞察辨識出市場趨勢與使用者行為，做出更基於數據的決策，而此時的挑戰點則需要加強在產品設計與使用者體驗的知識，確保產品不只在數據上表現良好，而是能真正交付滿足使用者需求的產品。
Mei-Hua 鼓勵同學，不同的學習背景能開創出各式各樣的職涯軌跡，也會在求職中帶來多元的收穫，因此期勉同學多關注各職位會面臨的業務內容與溝通方式，有助於瞭解相關技能與知識範疇，並做好相應的準備。若有轉職目標的同學，也建議從自身專業背景出發，思考與已有技能相關的職位進行過渡，逐步累積經驗和信心！
三、Pinkoi 求職準備技巧與建議
Mei-Hua 提到，Pinkoi 對於 PM 的數據分析能力要求非常高，期待 PM 能夠解讀數據與圖表，並且準確理解其背後的含義，進而透過強大的策略發想以設計出基於用戶需求的產品與策略線，也需要透過實驗來證明其有效性。因此鼓勵求職的同學建立數據分析的技能，同時也嘗試培養策略思考的能力，並在面試過程中適當展現！
感謝 Sophie 與 Mei-Hua 兩位講師用心準備的分享內容，讓社員們了解 Data PM 一職會面對的挑戰與需具備的技能、未來職涯規劃的求職準備以及面試建議，給社員最真實的建議與鼓勵 ✨
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