B端产品需求上线后，数据怎么看？

打伞遛狗 2023-08-12 15:33:04

对于B端产品经理，不知从什么时候起，把需求做上线好像变成了判断一个项目是否完结的标志。有时需求一上线，业务方就会找你聊下一个需求，如果你说你还要追踪一下上线数据，业务方可能会说：“需求都上线了还看啥”。

殊不知产品经理需要为需求的最终交付价值负责，而非单纯的为上线负责，上线只是开始，最终如期达成业务目标才是关键。

当然，需求上线后如何有章法的看数，还是需要一些方法的，个人总结有4点：一定、二看、三查、四调。

一、一定：定指标

结合需求背景和具体业务问题，设定可以直观表现业务好坏的数据指标，包括指标维度和指标值。

1. 指标维度

B端产品的数据指标，可以从时间、人力、效率、质量、规模这五方面去做定义，在我的上一篇文章中有详细介绍，这里不重复说明。大体思路是结合业务问题和业务目标，看解决的是什么问题，是时效问题？还是解决人效问题等，设计与之方向相同的指标维度。

2. 指标值

一目标值，即量化后的期望达到的业务效果，是需求实现效果的主要参照物。“如需求目标是将快递员单日送货量提高10%，或是将每日丢损快递包裹数控制在1000件以内”，属于可量化的业务目标；

二平衡值，平衡指标是为了平衡目标值的反向观测指标，即目标值变好的情况下，平衡值不能变差，以防止不计成本的去完成业务目标。“例如在不增加快递员离职率的前提下，提高快递员10%的单位时间派送件数”。避免出现通过压榨快递员午休或吃饭时间，来达成多送货目标的情况发生。

二、二看：看变化

需求上线后，观察数据变化，来判断需求效果否符合预期，并通过数据表现好坏，制定下一步动作或计划。

1. 预实对照

功能上线后，对指标及时跟进，分析指标实际值、原值和目标值情况，对情况比较有以下几种情况：

实际值<原值：负面效果，数据向坏发展，该回滚回滚该下线下线，然后排查原因是什么？二次上线需制定备用方案。

原值=<实际值<目标值：说明没有让该方案变得相比原来更差，但实际值为何低于目标值？低多少？是否有提升空间？分析清楚后再评估是继续改进还是放弃。

实际值>=目标值：说明达到目标，甚至超过预期，分析为什么会超过预期，是否有虚假繁荣的情况，如果数据真实可靠，应尽快大范围推广该功能，或举一反三，用类似思路去改造其他功能。

2. 4维数据观测法

需求上线后，有时会产生非常多的数据，面对这些杂乱无章的数据，开始也很迷茫。那么可以通过这四个方向去做数据整理，捋清分析思路，提炼业务价值。

一比大小：通过对比数据大小、高低、多少、快慢等，来直观判断业务好坏，方案优劣。进行绝对值比较的同时，也别忘了相对值（比例）的对比分析，才会更客观。

二看走势：通过对比今天/昨天、同比/环比、上线前/后的核心指标数据的变化，判断业务健康度走向和变化速度，以及需求上线后对业务走势的影响。

三断异常：即看数据骤然的升降，诊断问题的发生，定位机会点或问题点。

四看结构：穿透数据表面，逐级下钻，以金字塔结构勾勒出关键业务数据的组成结构，分析各单位组成占比及优先级，以定位关键的影响因子。

三、三查：望闻问切

通过数据表现，发现问题并对问题分类，是产品功能问题？还是业务流程有断点？还是一些极限情况没考虑到？进而筛查问题原因。根据不同的问题类型，可通过看数归因、听取反馈、问询调研、业务诊断四种方法进行问题筛查，如同中医医人的“望闻问切”之法。

1. 望

望：中医指观气色。在做需求分析问题时，指通过需求上线后的各项数据表现，发现问题端倪和线索。

该方法较适用于纯线上的系统需求，由于其数据的完整性可以对流程进行全链路分析，从而准确定位问题，如分析各线上渠道的流量转化效率问题；而一些通过线下行为进行流程串联的，由于线下业务动作是黑盒，不易简单通过数据表现去做问题定位，如多次交接后货物破损的定责问题。

例如收集快递小哥派送成功时刻的地理位置，与实际客户收货地址做经纬度对比分析，发现一些偏远郊区较易出现虚假妥投的现象，即快递小哥在未到达客户收货地址前就在app上操作派送成功，以逃脱配送超时的处罚，属于通过数据观测分析到的作弊行为。

2. 闻

闻：中医指听气息。在做需求分析问题时，指听取一线用户的声音和运营的反馈，透过用户视角发现流程中的阻碍断点、操作中苛刻的约束条件、或者是对人机协作中的过于理想化的设计，造成需求预期不达标。

B端产品的用户，往往是自己领域的产品使用专家，相比于C端，他们反馈的问题往往是高质量可挖掘的，所以多听取一线用户的反馈，有助于去定位问题。

3. 问

问：中医指询问症状。产品经理在排查问题时，应向多方询问收集线索，信息足够多，断问题才准确。

咨询研发：接口的调用条件、指标的计数口径等；
咨询业务：某某case是否属于正常的业务情形、之前未考虑到的异常场景应归为哪一项数据指标等；
咨询一线：选取配合度高且具备系统sense的一线业务人员，建立种子用户群，新需求上线后，现在种子群进行灰度验证，征询种子用户的使用体验，收集问题反馈并择优改善。

4. 切

切：中医指摸脉象。产品经理在排查问题时，如无法直接判断问题原因，可通过模拟问题数据的操作流程，check业务流程是否符合预期，以及通过debug调试判断功能是否准确实现。

组织业务专家进行问题case分析，step by step的业务诊断，理论上可以涵盖所有业务分支及细节，匹配问题出现的场景，并联合业务专家确认问题解法。

四、四调：调整方向/规则/目标

根据问题分析结果和原因，及时调整需求方向、产品规则、业务目标。

需求方向：关停下线 or 继续迭代。需求上线后，如果数据表现很差，那么需要根据问题大小影响范围，来判断需求是否需要紧急下线，还是先将功能短暂关闭，通过打补丁热更新的方式快速fix。对于预期上线风险较大的功能，产品经理要多留些心眼，提前配置一些开关以应对突发情况，如果数据表现符合预期，则可以继续放量，或迭代二期三期。

产品规则：在面对一些不成熟或试验性的业务需求时，容易产生需求上线后的业务规则变更，这种频繁的需求变动是对团队信任和精力的极大损耗，应尽量避免。业务规则的临时变更，一方面来源于前期调研的不充分，一些场景并未真正考虑清楚；另一方向也客观存在一些业务环境发生变化，或竞对的一些动作，而被动的跟进调整，应理性看待。

业务目标：在需求上线后，受一些外部环境变化影响（如疫情封闭、节假日的劳工返乡等），导致一些依赖线下执行的业务推进困难，使需求效果不如预期，那么就需要对业务目标做一些调整，使其更加符合现状。