yyds，这里有5条数据产品的成功经验

接地气的陈老师 2024-07-30 08:51:39

很多同学雄心勃勃想做个高质量的数据产品项目，可关于数据产品的诟病，从来就没有停止过，诸如：

“我们的中台就是把数据搬来搬去”

“我们的BI就是数据自嗨，业务从来不用”

“明明上线了数据看板，可业务还是打电话要数”

作为帆软特约专家，我经常参与BI项目的诊断与优化，特别总结出5条好用的经验，为大家的项目开展保驾护航。

一、控制业务期望

如果业务方需求，涉及算法/统计学/运筹学方法，比如业绩预测、运力调度、任务优化等问题。这一类问题往往能无上限地内卷，比如预测，业务方希望你能99%准确预测业绩……听起来容易，实施可能难如算命。

接到此类问题，应及时和业务方沟通：

问题的业务场景是啥
在此场景下，需要的精确度是啥
当前做法是啥，能优化的空间预计是多少

这样适当控制期望，避免希望越大，失望越大。

二、扫清模糊认知

还有类需求，听起来简单，但模糊的地方非常多。比如

产品部门想分析用户偏好，但“偏好”咋定义，不明确
用户部门想做价值分析，但啥是“价值”，零散指标一大堆
渠道部门想做竞争力评估，巧了，产品也有个竞争力，口径不一致

总之，遇到类似的“定义不明确，不一致，不统一”问题，千万不要想着懒省事，先把数据堆上去再说。事后验收的时候会被人质疑到怀疑人生的。在一开始，就得认真花时间讨论清楚，到底是啥。

当需求清晰到：

有一个明确的需求部门
有使用该数据的业务场景
有清晰的指标/维度定义
知道业务看了该数据，能做啥动作

此时才可以安心开工。

三、清晰服务对象

服务于管理层的产品与服务一线的，设计根本思路不同。

管理层更喜欢多角度、系统看数据，因此一般会设计多关键指标+多维度交叉+多层级下钻，想看啥数据都有。但一线执行人员可没功夫废话，数据越简单清晰越好，给太多，反而会惹来一句：“都是数据在自嗨，我们想看的没有！”

这两种需求，有可能同时出现在一个项目里。比如很多公司喜欢做《销售战情看板》，追踪销售业绩。如果是给到管理层的，肯定是总部→区域→城市→销售团队，多个层级一层层下钻，分产品/分客户维度的收入、毛利、定量、商品发货等啥数据都有。

可给到一线销售，就不能这么纠结，一线关心的是：

我的任务完成没有
我要跟进啥客户
这个客户符合啥营销政策

直接列一个大客户清单，跟踪起来方便得很。如果搭配一个“订货还差XX万享第二档优惠政策”，就更好使了。所以做项目的时候，一定要清晰：给谁用！

四、清晰使用场景

比如同样是给管理层设计数据看板，在策划、监控、复盘阶段，功能设计也不一样。

在策划阶段，想法经常变，因此经常需要做各种指标组合。比如，取数要“购买过A商品3次且A+B组合购买满200元且连续3个月消费的用户”。运营部门尤其喜欢这么干。这时候用固定的指标+维度，它就不好使！“有了数据看板，业务还是不停地要数”就是这么来的。此时，建议直接开一个宽表给运营，让他们自己来拉数，还省心省力很多！

在监控、复盘阶段，看数据的顺序往往是固定的：

1、关键指标有没有达标

2、关键指标走势，是否向好

3、整体→部分，有没有哪个部分有问题

4、结果→过程，有没有哪个环节有问题

5、主指标→子指标，有没有哪个子指标有问题

此时就不能随意展示，而是严格地按从整体到局部的顺序。经常有人不注意这一点，在一页上铺陈了过多的数据图表，导致业务吐槽：“眼睛都不知道往哪里看”。