Data PM 是什麼？
2024 年1月，拜天所賜，我進入了一間有點老，十年的日本金融科技新創" Kyash " 工作，職稱是Product Manager。本來以為遠端工作可以實現所謂生活工作平衡，沒想到為了分析產品使用現況，讓我一週總是會有一兩天在夜深人靜的時候盯著螢幕寫資料庫程式碼找想要的資料。過了兩個月後，我發現我不是純PM 應該可以叫我Junior data PM。
這篇文章，我想分享data PM的流行程度，做這樣子PM的好與壞。
所以什麼是Data PM
這個職稱是我自創的。主要指公司想要找的PM的種類，是強調他們可以自己尋找分析資料的PM。所有的PM都需要分析數據，但這種PM，需要自己組合資料，想辦法呈現各種圖表跟數據的意義，跟Product Manager 的本質其實稍有出入。
怎麼說呢？我認為Product Manager 的本質在於思考產品定位與未來，以及透過不斷的溝通，帶動整個產品團隊勇於嘗試各種小規模功能實驗。所謂Data PM，更像是有一定「撈資料」能力的PM。我簡單舉例說兩者的差異：
Product Manager 請data team 協助找出用戶的交易或使用特性，訂出想要追蹤的數據或得知的答案。
Data PM也做上述，不過data team僅是輔助，自己需要打開Big Query （Google 的大數據資料庫），跑個Select, from, where, order 程式碼。如果要呈現資料，礙於時間性，不是要另外再請data team協助，就是直接呈現在Google Sheets 或Excel 上。
產業與職位
每天同樣的工作時間，Data PM 有1/2的時間都在找資料。PM大概20%。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，不過不容易向Data PM一樣可以對於每個KPI暸若指掌。
在一個數據導向的公司，需要會自己撈資料的data 的PM，這類型的公司大多處在是用戶交易龐大的產業如旅遊和金融。旅遊看的時大家都買了什麼，在哪裡消費。金融科技每個月少說有上億筆資料，如果有PM懂得自己先撈撈資料看出用戶的購買傾向，對公司是一大助益。我現在所在的公司就是這樣的公司，除了我以外的其他PM都會自己做Excel表自動追蹤某些數據，在發一個新功能前，也都要仔細計算利益跟影響範圍。好處當然是大家「看數字說話較為客觀」，但也有缺點，就是「大家沒看到數字就不行動」。We all know 人生不是只是一連串的計算跟數字，偶爾有要先踏出第一步，才知道下一場球賽要怎麼打。
Mercari（日本的有名二手交易平台) 也是比較「硬」，看數據說話的公司。我在AdRoll (廣告投放平台)的德國人前同事，在那時後常常幫PM和業務同仁整理資料，視覺化特訂廣告所達到的效益。他在離開公司前跟內部申請轉調為PM。離開公司後找到Mercari 的Data PM工作，幾年後已經成為一位Data 兼PM主管。
在較為策略導向的軟體公司，大多有Data Team 協助PM整理、分析、和預測新舊功能帶給用戶的價值。這樣的PM需要十分有條理合邏輯，又親和的呈現自己所設計的產品方向，為何可以為用戶跟公司帶來價值。這樣子的PM比起Data PM，更需要有較好的協調力，也要不嫌溝通麻煩，不斷地「宣揚」自己的理念，帶動團隊的執行力。這樣的公司很容易找到説説人，感覺起來有條理又具說服力PM，卻沒想到那人進來後，產品組合沒什麼變好，但他總是有理由。
請選對PM種類
我不是Data PM，所以進來這間新創公司，有一半以上的時間都在問GPT 這Query 是什麼意思，要怎麼寫某個Query （撈資料的程式），以致我沒有時間顧及團隊的開發細節，自己也常常熬夜加班。而工程師跟設計師們也習慣這樣的一直有點忙的，在算數字的合作夥伴，連產品的需求書，都可以幫我這個惡補MySQL的PM寫，還寫的非常完整。不過我知道我不適合這樣的數字生活，喜歡更多「質性」一點跟冒險一點的開發方法跟原則- 算不出數字來，好像沒效益，但好像可行，先試試看再說！
所以，如果讀者在找PM工作的時候，要仔細思考自己個能力跟個性，適合哪樣的工作環境？
是較為「實際派」（先做再說）的公司，還是「理論派」（看數據說話）的地方。每個經營團隊對於PM的想像很不一樣，即便你真的很急著要找到一份工作，為了長久性著想，還是要顧己自己想像的職位，跟公司的想像是否類似。
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