B端业务数据报表,如何设计?

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编辑导语:产品经理要如何高效地搭建B端业务数据报表,提高工作效率的同时,也能推动后续的业务流程?其中,你需要了解相应的底层数据类型,进而对接相应需求。本篇文章里,作者结合自身经验,总结了B端业务数据报表的设计思路,一起来看一下。

做B端业务系统,搭建系统功能、支撑业务流程及提高工作效率是最核心最基础的模块。当业务流程有一定支撑后,其产生的大量数据,以及怎么使用数据统计推动业务发展就到了系统第二阶段了。

很多产品经理做业务数据报表就只关注业务期望、统计什么数据,然后确定定义产品呈现出来就完事了。看似简单,但若其中没有一个好的思路去搭建,中间会遇到很多坑,或者数据出来并没有真正的指导意义。

我从自身的经验教训,总结出来一个简单清晰的设计业务数据报表的思路和大家分享,希望有一定启发或帮助。

一、不要着急定义数据指标,先理清楚底层数据有哪些

做数据报表是,许多产品经理收集完需求后,就直接看要分析什么指标,统计什么数据,往往忽视了最核心的东西,那就是支持数据统计的底层数据,这才是统计报表设计的第一步。

做任何数据统计,所有数据都是来源于其底层数据,即你统计的对象是什么,以及他有哪些底层信息以及关联信息。

以我做的订单客户投诉统计为例,每一个客户投诉在客服系统中都会生成一个客诉工单,那么我统计订单客户投诉情况统计对象就是客诉工单,工单就是我最底层的数据。

那么首先,我就要明确工单有哪些核心信息及关联信息。由下图梳理可发现,工单单据本身记录了基础信息,处理信息以及关联的订单/SKU信息,由订单/SKU又可关联出订单/SKU相关信息了,信息拓展性很强。

底层数据最常见的就其统计对象的基本信息和其关联信息,核心在于要清楚他的组成和结构,其作用主要在以下几点。

1. 明确支持数据统计的底层数据是否完善

我最开始做数据报表时,没有去思考底层数据,直接就定义统计的计算,开发时才发现,系统连底层某些字段都没有做记录,无法支持数据统计,这时就绕回去先做底层记录,才能做数据统计,这也是自己踩过的坑。

所以梳理底层数据也是确认支持我统计的数据点是否系统有准确记录,底层数据完整才能为后续数据统计做支撑。

2. 很清晰地知道可支持的数据聚合维度

当你知道你统计的对象有哪些关键信息时,你就已经能清晰地知道后面统计可以做怎么样的聚合统计以及其关联关系。比如统计订单客户投诉情况,只要是工单有的信息或者其关联的信息,我都可以聚合呈现,如业务问你能不能统计某国家区域的客诉情况,你应该非常清楚能不能支撑,后续只需针对业务需要的做提取即可。

3. 便于开发理解

很多公司做数据统计有专门的数据部门处理,并不是业务开发直接做的,他们可能对业务数据理解并不是很透彻,所以产品梳理了底层数据结构,和开发同步时开发也对整体业务数据也有很好的理解,便于后续开发设计更加符合业务需求。

我花了比较多的篇幅来阐述底层数据的重要性和意义,在我看来当产品理清楚统计数据底层数据结构基本就成功了一半了,接下来只需要将这些数据串起来即可。

二、需求收集,确定业务关键指标及分析思路

梳理清楚底层数据及结构后,就可以和业务了解详细需求了,往往这时候业务会说希望能看到很多各种各样的数据,想到什么就提出来。这时作为产品千万不要被业务带进去,自己要保持清醒,和业务在沟通过程中一起梳理出:

  • 数据统计的关键指标及其计算定义是什么?
  • 对于关键指标其他影响或者关联指标有什么?
  • 同时发现关键有异常业务的数据分析思路是什么?
  • 最后对于数据指标一般从哪些维度来查看对比?

在需求收集阶段一定要明确以上四点需求,基本上我们数据报表的设计思路也逐渐清晰了。

三、将所有信息有逻辑的串起来形成我们的数据报表产品方案

有了我们的底层数据结构和业务明确需求之后,接下来可以进行产品产品设计了,在产品设计环节分享几个核心思路及注意的点。

1. 注意图表的选择,每个图表都一定有实际呈现意义

我们可以有很多类型的图表去展示我们的数据,如折线图、饼状图、柱状图等。选择什么图表来展示我们的数据指标,核心的思路是你要表达什么,你看了这个图表能得出什么信息?

比如我分析订单客户投诉各种问题类型占比,看起来占比用饼状很合适,我就可以知道分布是怎么样的,但是实际上业务更加关注占比趋势,业务要知道哪种类型变多了、哪种类型变少,知道最近什么问题类型比较严重,那么这种诉求使用折线图更加合适。

所以选择任何一种图表都一定要有它的实际意义。

2. 报表的设计一定贴合分析思路,看完报表能得出某些结论

一般来说报表设计可从两个角度入手,来确定我整个数据报表的结构:纵向自上而下,横向对比。

1)纵向自上而下

指我们做数据统计首先要呈现我们的关键数据指标,然后由总到分的自上而下的思路,再去一层一层呈现我们的其他关联指标,从而逐步能够定位我们关键指标变化到底是由什么关联指标影响的。

我们设计报表的一个核心思想即所有的数据统计图表之间一定有逻辑关联关系,当用户自上而下而下看数据时,能跟着你的思路去一层一层分析,看到报表最后能够得出数据变动的的影响因素,从而得出结论。

这也是业务报表最核心的目标,一定要避免用户看了报表就只是看了,没有任何结论产出。

2)横向对比

指我们可以从哪些角度更加全面地看我们的数据报表,进行不同维度的数据对比,其实就是我们可提供的报表筛选条件,需要确保每个条件都是有意义有目的的。

如统计订单客户投诉数据,可提供给用户各种筛选条件如国家/商品/渠道等等多个聚合维度来呈现,这部分其实就是我们在梳理底层数据已经可以提炼出来加以应用的东西。从横向对比的思路可以给业务提供更加全面的视角去分析相关数据,从而结论更加准确。

以上就是我在实际工作中对于做B端业务数据报表统计的一些心得,总结一句话来说就是搞清楚你手上有的数据,然后将这些数据有逻辑有条理有目的地串起来就完事了。

 

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 谁来精准科普一下SKU是哪三个英文单词的简写?

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    1. Stock keeping unit

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  2. 清楚底层数据源有哪些谈何容易,这需要对业务,对信息化系统十分熟悉和了解,所以BI工作看似很简单,但其实很难!

    来自湖北 回复
  3. 对于数据的分析一直以来是一门很有意义的学问,一定要注重数据分析,然后按照逻辑形成方案

    来自江西 回复
  4. 提高工作效率很重要,同时也要拓展信息。

    来自陕西 回复
  5. 做数据报表是,许多产品经理收集完需求后,就直接看要分析什么指标,统计什么数据,往往忽视了最核心的东西,那就是支持数据统计的底层数据,这才是统计报表设计的第一步。看上去好难

    来自云南 回复
  6. 产品经理要如何高效地搭建B端业务数据报表,提高工作效率的同时,也能推动后续的业务流程?其中,你需要了解相应的底层数据类型,进而对接相应需求。确实是这样

    来自云南 回复