数据分析产品
设计思考

需求分析 | 如何快速摸清一款数据分析产品的定位

本文系墨刀与PMLab联合组织的【2018超级产品经理网络大赛】参赛作品(上篇)。竞赛题目

记得15年我刚从学校毕业,每日辗转奔波于一个个校招会场之间,每次面试(多以失败告终)之后,我都会向面试官问上一句:“您有什么建议能给我这个设计新人吗?”

最令我印象深刻的回答来自一位稳重寡言的阿里设计师:“用户研究其实没有什么卵用——”他知道自己语出惊人,意味深长地顿了一下,然后对着一脸懵逼的我补上了下半句:“做设计最重要的还是要看数据。”

这位前辈的上半句我们先持保留态度吧,但“数据分析”在产品设计、开发与运营中的重要性确实是越来越高了。认识、了解和研究专业的数据分析产品,对我们来说是必要的一课。

数据分析产品,指的是能够帮助用户收集和处理海量数据、生成清晰的可视化报表并最终辅助决策的工具类产品。

数据分析产品

市面上的数据分析产品令人眼花缭乱,但我们可以从下面几个维度快速了解一款数据分析产品的定位。在对一款产品或其中某个功能模块进行优化的时候,也需要这些信息作为需求分析和方案设计的基础。

1、数据来源与类型

——是埋点抓取的用户行为数据,还是导入传统数据库。

数据分析产品自然首先需要接入数据,而数据的来源大体来说可以分为两种:

一是通过在需要分析的网站上安装SDK与埋点,抓取用户行为数据。例如诸葛IO与GrowingIO,都是通过这种方式获取海量的用户行为数据,在此基础上,我们可以进行留存统计、漏斗分析、建立用户画像,并最终促进业务增长、产品成长。

诸葛IO数据接入
诸葛IO数据接入

二是导入已经存在的数据源,如Excel文件、SQL Server、第三方平台的数据。这种产品更侧重于相对传统行业的商业数据分析,如库存量、销售量、盈利额等待,我们可以依赖这些数据制作订单分析报表、销售业绩报告等。

网易有数添加数据连接
网易有数添加数据连接

成熟的数据分析产品很可能同时提供以上两种导入数据的方法,但总的来说,它们在定位上通常还是会各有侧重的。通过查看主打的数据导入方式,我们可以清晰地了解到这款数据分析产品,在定位上是更侧重用户行为分析,还是业务数据分析。

2、目标用户

——CEO?数据分析师?产品经理?运营同学?

目标用户是产品定位的核心,而在研究一款数据分析产品的时候,我们需要从两个角度确定这个“目标用户”。

一方面,任何一款数据分析产品在设计之初,都要在一个“小白–专业人士”的难易度区间中做出选择。我们只要阅读一款产品的宣传资料,就可以很容易地察觉到这种定位的不同。

Adobe Analytics的官网上,我们可以看到充斥着专业术语的功能介绍、关于人工智能与深度学习的最新技术,以及全英文的行业动态。

Adobe Analytics宣传语
Adobe Analytics宣传语

而BDP则反其道而行之,所有的宣传语都在突出一个“小白也学得会、用的了”。

BDP宣传语
BDP宣传语

另一方面,作为企业级应用,数据分析产品经常涉及到不同岗位人员的协作。而这些不同的职业角色,尽管在使用同一款产品,习惯使用的模块与功能也是不同的。

一个数据分析助力业务增长的完整闭环可能是这样的:

数据分析师:通过SQL查询深挖底层数据,发现“收藏商品”这个行为指标与“购买商品”是相关的。

产品经理:根据这条重要线索,重点分析商品详情页上的用户操作路径,寻求增加“收藏”点击率的优化方法。

运营团队:双11快要临近了,提前构思一些激励用户“收藏商品”的运营活动,同时实时监控数据,一旦效果不理想,立刻调整方案。

CEO:随时查看各业务部门指标看板,遇到关键问题下达指示。

所有人:双11后,查看和分析“已收藏产品”人群与普通人群在“购买率”上的真实差异,总结经验。

上述场景中,所有角色都参与到了数据分析产品的使用中,但每个人的关注重点各不相同。因此,在分析和设计此类产品时,要细分到具体的功能模块,看看使用这个模块的目标用户是哪一种职业角色。

3、核心需求

——更关注即时数据监控(看板),还是历史数据分析(报告)。

结合企业用户实际的使用场景,数据分析产品的“最终产出物”也可以大体上分为两种。一是展示即时数据的“看板”,二是综合分析历史数据的“报告”。根据最终产出物的需求不同,图表在信息可视化方案上、交互方式上,也应采取更符合场景的策略。

典型的监控看板
典型的监控看板
典型的报告编辑界面
典型的报告编辑界面

这里就不过多展开了,可以稍微延伸一点的是:以生成“报告”为目的的图表制作应当给与用户更高的自由度,包括图表的种类、视觉样式、个性化设计等。而以“实时看板”为目的的图表,则在进行数据可视化设计时应当考虑各种可能出现的情况,包括兼容一些极端情况,而个性化反而是次要的。

小结

以上就是我关于“如何快速认识一款数据分析产品”这个问题,初步进行的一个总结。那么回答了这个问题之后,我们又可以做什么呢?

现在,比方说我们需要对“诸葛io”这款产品的app端进行产品定位与需求分析。根据以上的三个维度,我们可以对诸葛io app的产品定位、目标用户与使用场景进行一个简单的概述:

(1)数据来源侧重用户行为数据的获得与分析。

  • 采购诸葛io的企业客户应当以互联网行业为主。
  • 数据是实时更新的,时效性非常重要。

(2)目标用户:为专业的分析人士提供强大的工具,也为其他职业角色提供易上手的解决方案。

  • 非职业分析师的产品和运营人员也可以轻松操作。
  • 尤其在app端,目标用户是CEO、产品总监、运营总监等对实时数据关注的角色

(3)核心需求:app端主要提供数据实时看板。

  • 图表的样式无需过分花哨,但对极端情况的兼容性必须高。
  • 在交互方式与功能上,强调一个删繁就简。

回归正题,本届2018超级产品经理网络大赛的参赛命题是“对诸葛io App进行优化设计”,下面我们就来看看,通过分析得到的这些信息能够如何帮助我们优化设计吧。

小屏幕上的大数据:以诸葛io手机端的优化为例

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注