新晋数据可视化产品的求生之路

图像是传递信息最确凿的方式。——李普曼

大数据时代，人们不仅以事实说话，更以数据说话；在数据的获取、存储、共享和分析中，数据可视化尤为重要。

特别是在此次疫情防控战中，可视化大屏得到了广泛应用，让中央和地方政府的管理者能够第一时间对疫情的发展情况有所了解；而我们在每日的新闻中，各大门户网站的头条也都经常能看到数据可视化大屏的身影。

这种最讨喜也最直观的数据反映形式，正在逐步成为我们生活中不可或缺的一部分。

一、新晋数据可视化产品的发展难处

如果2020年，你希望从零打造一个数据可视化的产品，你很可能会发现自己的生存状况是堪忧的；因为百度上随便一搜“数据可视化”或者“数据大屏”，你都可能会看到无数同质化非常严重的产品。

这些产品就是你从零打造产品无法逾越的大山，在讨论求生之路之前，我们先来看看，一个新晋可视化产品的生存难处有哪些。

1. 产品筹备期冗长

从大类上区分，除去完全走定制化开发的数据可视化大屏外，其他的同类产品都是工具类产品。

无论是以阿里云的DataV为代表的自由型拖拉拽数据大屏（允许用户自定义每个图表组件的位置）还是以BI报表为基础的数据报表大屏；他们的本质都是先开发制作大屏的工具，再让使用者自己利用工具制作大屏。

在这个背景下，新晋的数据可视化产品在前期为了能基本满足数据大屏的需求，就必须有足够长的沉淀期，去从零开始开发每一个基础组件。

即使是有像Echarts和Highcharts这种完全开源的数据可视化产品可以使用，也需要前端开发按照产品原型将组件可配置项合理地展示给客户；从0-1的这个过程少则半年，是完全看不到产出，也无法获得市场反馈的——这段时间最难熬，这也是阻止很多小企业走数据可视化道路的原因。

2. 产品同质化现象严重且进入壁垒高

市面上能看到的数据可视化产品非常多，他们以工具类产品为主；也就是说，这些产品对于用户而言，就是一个创作大屏的工具。

而一个普通用户在申请试用之后，很难独自完成一个精美度较高的大屏，因为其中往往涉及到复杂的数据准备以及UI颜色调教。

在这种情况下，一个非专业用户，虽然能很快摸索到各个工具之间的区别；但是很难从全流程的角度看清哪个产品更加适合自己，因此在最终选择产品时往往就变成了通过对以往用户的评价进行分析最终做出购买选择的这种情况。

而在这种情况下，由于用户往往很难获取一个新晋产品的评价，所以新产品也就很难获得普通用户的青睐。

3. 数据大屏的可复用程度低

说完了为什么新产品很难被普通用户选择后，我们说说为什么企业或者政府客户也很难接受新晋数据可视化产品。

数据可视化产品在ToB和ToG的项目中的前期重要程度是任何其他产品无法替代的，投标人往往需要通过数据可视化大屏对自己的业务系统进行详细的讲解；这种讲解如果纯粹使用PPT就很难让甲方买账，因为越来越少的人会“为梦想窒息”了。

而同样是要讲业务、讲流程，通过自己现有的数据可视化产品制作的大屏，通过多种图表、地图以及其中丰富的能够体现业务逻辑的数据交互去讲解，就会很有说服力，也很能得到最终做决定的老板们的喜欢。

但是，即使这样，大屏产品却很少是直接由政府和企业的工作人员直接使用，他们更多的是需要看到制作完全的大屏；也就是说，大屏产品的客户虽然是政府和企业，但是用户却是做大屏的人员（往往是项目组成员）。

而在面对不同的政府，不同的企业时，数据大屏产品的可复用程度是很低的；因为在目前的数据可视化大屏中，针对厂家3D场景的复刻，或者针对城市的2D地区组的使用都是不可或缺的；而这些需求往往都有着极大的定制化属性，一个项目就需要一个新设计稿。

这难免增加了新晋产品在投标过程中的难度，由于客户并非用户，客户不直接使用产品；那么他只能从以往的成型案例中判断产品的好坏，也就难免失去对新产品的购买欲望，最终放弃。

二、求生之路怎么走

1. 发展模式必须灵活

要想活下去，首先，产品的定位必须正确。

一款好的产品应该这样定位：有用、易用。

而一个新产品前期的定位应该是够用就可以了；为了活下去，产品的前期必须能很快承接项目，为了能够快速上线拿项目，必须以最快的速度搭建工具，那么很多开源产品就都应该是你产品的底板。

例如我们最常见到的Echarts，就完全可以作为你工具的底板，将一些通用配置项暴露出来供用户使用，能够基本满足“配出一个大屏”的需求即可。

而在有了工具之后，这个产品就可以进入项目组，由项目组使用配置大屏，制作解决方案去投标，在中标后，通过与甲方沟通，获取甲方对于大屏的需求，产出修改意见，并返回到产品侧。

同时，产品经理应该尽可能避免成为传话筒，将甲方的需求，落实到针对一个或者多个组件的可配置项的改造上；让组件能够实现更高程度的可配置能力，尽可能通过大屏产品配置的升级去满足客户的需求，避免完全走针对业务流程的定制化开发，以此来让产品变得更加成熟。

而经过一个又一个项目的沉淀，产品由于每一次经历一个项目，就多了一部分功能；这种产品与项目之间互相促进，互为补充的发展模式，就很有利于产品的生存。

它不会因为在家闭门造车导致无法满足客户需求，也不会因为纯粹针对每个项目做定制化开发而无法让产品得到功能上的沉淀，是最健康的一个循环。

2. 目标客户必须是能在现阶段为你掏钱的人

新产品的生存能力是第一位的，我们做的虽然是工具类产品，但是一个新产品却很难从用户那里拿到能支撑团队走下去的钱。

原因很简单，从目前市面上最成功的DataV身上就可以看出，对于一个普通版的DataV，年费仅仅需要4800元，而它基本上满足个人使用者的全部需求了。

DataV这样的定价，依托着的是阿里云巨大的流量入口，它的低价也就基本上宣告市面上所有的同类产品无法再通过主要销售SaaS化服务的工具来获利。

一个新产品，一没有客户，二没有项目，走卖工具的道路必然死路一条；因此在产品前期必须将目标客户定位到需要使用成型大屏的地方政府或者企业。

为他们提供成熟的数据大屏解决方案，全流程为他们解决从需求确认到大屏产品落地，将数据大屏包装成完整的产品卖给客户；而只要有了第一个客户，后续的大屏项目就可以有完整的一套解决方案给客户提供展示，也就大大提高了产品竞争力。

产品的中后期，当积累了一定客户和项目后，使用的用户也随之增加，更多的用户会有需要自己给大屏做修改的需求；这个时候，再将产品开放成为工具化产品，为用户提供年化的SaaS服务或者带License的本地化部署服务，都是不错的选择。

3. 同质化的产品的必须突出异质性的设计

目前市面上的所有数据大屏产品在数据接入、组件样式配置以及交互上都过于复杂了，尤其是一些成熟的产品，在使用中往往对用户的自身要求极高。

我们在前面提到的，一个好产品要兼具有用和好用这两个品质。

而如果需要突出重围，对于数据大屏产品，就必须把易用性放在首位，只有这样才能让使用过的用户记住你。而在这一块的产品设计原则，我们会在后续的文章中作进一步的讲解。

三、结语

一个好的数据可视化大屏产品一定需要沉淀，这其中不仅包括产品经理对于产品的精雕细琢，也包含了从项目需求上沉淀下来的能力；尽早地走出通过产品拿项目，再通过项目丰富产品的循环，新晋的数据可视化产品才有生机。

本文作者 @中原的文 。

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