美团外卖怎么下单的简单介绍

精心挑选「数据 PM 修炼之路」小密圈中美团外卖怎么下单，比较典型和常见的数据产品问题，与大家分享。个人经验所限，答复难免错漏，若有补充，欢迎大家指出。点此「数据 PM 修炼之路」可加入。本文首发于微信公众号「三生石」。

圈主能分享一下在美团如何搭建整个数据平台的吗？有什么资料可以共享吗？

一个重视数据的大公司的数据产品基本会分为平台线和业务线。在这种组织结构下，平台线提供基础平台和通用的数据工具，包括数仓存储和计算平台，数据采集SDK，自定义报表工具，邮件发送管理工具，数据监控平台，平台通用数据字典等等。而在业务线上，则是提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。一般会有以下流程美团外卖怎么下单：确定本部门的指标体系和分析思路，建立数据仓库和可视化报表平台，依赖业务线工具做好数据监控，邮件发送，以及面向各子部门做专门的数据应用，如面向销售部门的城市仪表盘，面向用户产品的流量分析工具等等。

美团外卖怎么下单我目前参与运营的是工具型产品，面向企业收费，个人免费。有点类似gio。对于个人用户，能否应用rfm模型来辅助运营？如果可以，用什么样的数据（几乎没有付费行为）来分层用户？

RFM是基于购买行为的分析模型，如果个人完全免费就不适用。如果通过用户生命周期来分层，可用AARRR模型。通过用户粘性来分层，可用忠诚度模型，定义完成哪些关键动作（如创建3个报表，或持续使用14天）为忠诚客户，哪些为活跃/普通/沉默，然后不断通过运营将底层的用户往上激活。

用户分层基本可通过沉默，流失，普通，活跃，忠诚划分。这几个层级根据业务特性不同，定义也有所差别。如对美团外卖来讲，每周下单5次以上算忠诚用户，而对于京东来讲，每周下单一次可能就算是忠诚用户了。使用图例：可用百分比/绝对值+堆积柱图/堆积面积图 组合使用

后续@黄维 补充：RFM不一定要购买行为 这个是有变种的。金额可以换成其美团外卖怎么下单他业务字段 至于如何选取 看产品和业务分析场景。比如 用户在APP内部的停留时长 页面PV等等。

数据PM需要对数据架构，数据仓库，ETL等理解到什么程度，感觉数据PM的工作要比一般的PM更依赖相关技术理解，如果不了解很容易被研发同学鄙视

不同阶段所需要的了解程度不同。

刚开始入门，了解基本概念，如ETL代表什么，什么是事实表聚合表主题表，流处理和批处理分别适用什么技术就可以了。

往深里走，可能就得了解数据仓库建模，或者数据可视化原理技术等等。

如果出于与开发沟通顺畅的目的，我在小密圈里分享的【数据仓库经典教程】基本可以满足。

圈主好，我 之前从事的是科技信息咨询工作，现在想要转行做数据分析（偏业务方向），不知道需要准备什么必需的技能呢?

之前恰好有朋友问过我类似的问题，后来去了美团外卖的商业分析部。分享如下：

首先了解转行的公司类型和业务类型，是传统企业还是互联网公司？是社交，电商，还是O2O？了解JD上的每一项要求

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其次了解该行业的普适分析内容和方法，如互联网公司，则必须了解PV，UV，DAU，WAU等指标定义，漏斗留存等分析方法，以及了解行业公司分布。推荐看网站app分析相关的书如网站流量分析，知名数据公司的帮助文档及各大第三方监控的报告如QuestMobile

了解投递的业务方向的特殊分析方法，如O2O会注重控制补贴，注重线上线西结合，电商会考虑品类与供应链等，「精益数据分析」可以大概翻一下，有一些案例可以了解

个人技能方面：Excel 是必备技能，会 SQL 加分不少

200人信贷类公司，拥有线下门店、线上移动端双重业务，各类产品系统十几个，这类公司的BI系统设计与互联网数据产品相比有哪些区别？需要注意哪些问题？

对此类业务了解较少，从你描述的情况来判断：

从技上讲

线下数据的收集，以及与线上的数据打通；

各类产品系统的数据口径统一

从术上讲(这个更重要)

此类公司的数据使用意识大概率较为薄弱，如何培养他们的数据使用习惯非常关键。

End.

作者：陈新涛 （中国统计**邀认证作者）