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yyds,我总结了5条数据产品的成功经验

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yyds,我总结了5条数据产品的成功经验

新年开始,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的内卷,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:

1、问题的业务场景是啥

2、在此场景下,需要的精确度是啥

3、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

1、产品部门想分析用户偏好,但偏好咋定义,不明确

2、用户部门想做价值分析,但啥是价值,零散指标一大堆

3、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:

1、有一个明确的需求部门

2、有使用该数据的业务场景

3、有清晰的指标/维度定义

4、知道业务看了该数据,能做啥动作

此时才可以安心开工

yyds,我总结了5条数据产品的成功经验

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!

yyds,我总结了5条数据产品的成功经验

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:

1、我的任务完成没有

2、我要跟进啥客户

3、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

yyds,我总结了5条数据产品的成功经验

五、清晰数据用途

数据有用,终极衡量标准就是:这玩意真的天天有人在看它!所以大家可以统计下:

1、如果是用Excel+邮件群发,可以设个发已读回执,看看多少人在看

2、如果是用BI做数据看板,可以统计下,有权限的账号登录率/登录频次

3、如果是用数据中台提供API,可以统计下每日访问量

但凡有人用,它就是个好产品。用的人越多,用的次数越多越好!所以给自己的数据,找到一个业务高频使用的场景,是终极目标。

如果你做的数据在每个月经营分析会出现,那使用频率就是1月一次,使用人数就是经分会几位大佬。如果你做的数据在销售日例会出现,那使用的频率就是每天一次,使用人数是全体销售。只有深入到业务场景中,才能找到这种机会点。

有可能一点点的改变,就能带来巨大效果,比如运营活动报表是用excel推送的,每天早上起来看,如果做个移动端BI看板,领导在手机里随手看,那体验爽爆了……也能方便各路卷王随时发战报。这样就能把BI项目盘活。

可惜,并不是所有团队都有这个觉悟,比如去年有很多团队在卷ChatGPT+BI,结果呢,人家业务要数还是打电话:歪!这个数据老板要,你快点!哈哈哈哈

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