探寻one piece的埋点之旅（2）：业务需求分析
一、概述
那可能就有人问了，做数据埋点前为什么还要做业务需求分析？直接埋不就好了。
答案是否定的。数据的价值在于驱动业务发展，一切脱离业务而做的数据埋点都是耍牛氓。
那需求分析有哪些步骤？哪些方法呢？过程中要如何实施？
接下来我们来聊聊以下几部分：
- 需求采集
- 需求分析
二、需求采集
1. 需求来源
首先要聊聊需求从哪来？
路飞的需求通常都是来自于拍脑壳，脑子灵光一闪，想到什么做什么。数据产品与此不同，数据产品存在的意义是促使数据驱动业务发展，那数据产品的需求从哪来呢？
【业务产品】
需求场景：
- 功能优化前，需要参考每个功能的使用情况，用户偏好，用户来到了你的产品，第一件事情是做什么，然后还会做什么，还有哪些更深层次的需求。
- 新功能上线后，新功能是否得到用户的使用与认可？有没有因为交互体验功能按钮的设计而导致无效点击增多？产品是否更加聚焦的解决了用户的痛点？用户在哪个关键节点发生了流失？
数据需求：功能点击量、使用率、各页面浏览PV、UV、停留时长、核心路径转化、改版效果、用户行为等数据
【运营】
分用户运营、活动运营、策略运营、商家运营等类型，关注的数据各有侧重点，以活动运营为例，一次完整的活动运营，在工作的前中后阶段，对数据的需求情况。
需求场景：
- 活动前，需要了解面向用户群体，确定活动入口的引导、布局以及内容。
- 活动中，对数据的时效性要求更高，需要了解活动进行的效果如何，必要的时候根据数据反馈及时调整问题和优化。
- 活动后，更加注重反馈和总结，对活动的复盘；本次活动的带来了多少的访问流量，转化率如何，不同渠道过来的用户表现如何，最终这些用户转化成活跃用户的又有多少？
数据需求：
- 用户数据：兴趣、标签、来源、活动参与数、活动转化人数、用户新增、活跃、流失
- 活动数据：落地页或者活动页面的PV/UV、页面登陆数、中奖数、兑奖数、金额、付费转化
- 渠道数据：分享等、渠道等数据
以上示例了部分业务场景，以及其所关注的核心数据，那在我们实际业务场景下，需求来源会更加复杂，那我们怎样更全面的采集需求呢？
接下来介绍数据需求采集方式…
2. 需求采集方式
需求采集可分为定量、定性采集两种类型，定量地发放调研问卷形式，广泛采集业务需求；定性地进行用户访谈，深度挖掘业务应用场景和核心需求。
1) 调研问卷
调研问卷调研流程为调研目的设计、问卷设计、问卷发放、问卷回收后的结果汇总。
注意点：
- a. 问卷必须要有一个明确的主题和目的，问题的设计必须紧跟主题
- b. 设计的问题具有引导性
2) 用户访谈
用户访谈流程为目的设定、提纲设计、用户筛选和邀请、现场访谈、结果汇总。
注意点：
- a. 明确主题和目的，设计好提纲，避免出现问的范围太繁杂，访谈时间过长的问题
- b. 访谈前与相关部门领导人提前打好招呼，这样业务方配合度会高很多
- c. 访谈过程中做好详细记录，最好可以录音，方便记录遗漏时进行回溯
3. 需求池
从问卷调研及用户访谈中可提取大量业务需求或建议，平时业务方也会时不时提出各类需求，那这些需求该如何进行统一管理呢？此时就需要一个需求池，帮助我们进行需求的维护。
需求池的字段包含需求编号、用户故事、产品需求描述、需求类型、优先级、录入时间、提出者等信息。
在整理需求池时，通过深入的分析，挖掘各业务方重点关注的数据指标是什么，确立产品的第一关键指标。即分析是在什么样的场景下要解决什么业务问题，为了解决这个业务问题，要通过什么样的数据指标衡量。
三、需求分析
要想挖掘业务方的核心需求，首先得清楚的了解产品目标、产品流程，了解产品给用户解决哪些问题。接下来我们围绕产品战略层、范围层、框架层对产品需求进行全方位分析。
1. 战略层——商业模式
好的产品首先要有自己的战略定位，由于个人属性的千差万别，想要用户体验良好，一定是基于某类固定需求的目标用户群体展开的，任何产品都不能覆盖到用户的方方面面。
因此我们在了解我们的业务时，要清晰的思考如下问题：
- 我们的目标用户是谁？
- 解决了哪些痛点？
- 定位是什么？
- 我们拥有怎样的资源？
以小米有品为例，做如下分析：
对产品进行战略层的分析，能帮助我们明确核心业务，提升一个思考高度把握业务方日常提出的数据需求。
2. 范围层——产品功能结构
在了解清楚产品战略后，接下来可以通过对产品结构图的绘制，可以了解到产品包含了哪些功能模块，哪些是核心的功能。
电商平台基础功能：商品分类、查看商品详情、添加至购物车、收藏、购买、支付等特色功能：包含众筹、品味生活、DLAB品牌设计。
3. 框架层
1）产品信息结构
梳理产品功能结构时会发现很多功能会重复出现，比方说活动页、搜索、推荐商品等信息，在各个模块下均有涉及。
由于我们是按照功能结构来进行梳理的，那不可避免会有这些问题。为了更好的对产品进行分类，避免信息内容在展示过程中出现混乱、重复的情况，我们接下来梳理产品的信息结构图。
产品信息结构是指脱离产品的实际页面，将产品的数据抽象出来，组合分类的图表，它可以作为开发工程师建立数据库的参考依据。
上图按照用户、商品、订单、业务、活动、推荐功能入口、其它的模块进行分类，抽象出产品中核心的实体对象，为后续指标体系搭建提供指导。
2）核心业务流程
熟悉了产品的整体结构之后，需要对产品的核心业务流程进行梳理，帮助进一步了解产品的的核心节点。
在熟悉产品阶段可以将业务的主流程图，如注册流程、订单流程、售后流程等流程画出来。
由于本章主要讲埋点，下面我按需要进行埋点的页面，梳理从热销排行入口到达商品详情页，最终完成购买的业务流程。
从流程图可以看出可以做埋点的页面位置及数据
- a. 首页：app启动人数、PV、UV、热销排行入口点击量、热销排行入口点击人数
- b. 24小时最热榜单页：PV、UV、点击量
- c. 商品详情页：PV、UV、页面停留时长、立即购买button点击量、商品属性选择点击量、确定button点击量
- d. 确定订单页：PV、UV、添加地址点击量、选择支付方式点击量、去支付button点击量
埋点通常统计PV、UV、页面停留时长、点击量等数据，但由于产品功能页面众多，埋点在做埋点时容易出现点位管理混乱的问题，所以在埋点之前需了解清楚业务流程，梳理产品整体架构。
四、总结
本文旨在说明需求阶段，数据产品应该怎么做需求采集和需求分析。路飞在打布鲁诺时开启了二档技能，这是一个好的开端，希望你也在对业务需求进行分析的实战练习中，开启自己的埋点二档jet火箭炮技能。
梳理完app的埋点需求后，你会发现几百个需要埋点的位置，工程量巨大，开发评估3个月做完，哈哈，等做完了，产品都该下线了。
那需求这么多，人不够，产品版本怎么规划才能保障好快速迭代呢？埋点位置众多，文档如何设计，如何进行埋点的规范管理？
不用担心，后续篇章会解答这些问题。
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作者：草帽小子；公众号：一个数据人的自留地，wx：luckily304
本文作者 @草帽小子
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