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如何将数据分析方法产品化

数据产品分为三个层级：数据展示类产品、数据分析类产品、自

动化产品，本文为大家分享了第二个信息内容层级的相关内容。

提到数据产品，大家一定不必陌生，但大多所谓的数据产品可视

化仅限于谈一些数据报表展示或者数据都。那么，是否可以将我们常

用的数据分析方法做成产品呢？下面就以电商为例为分享大家三四个

数据分析类产品的设计方法。

作为电商企业的数据产品，数据看板是非常重要的，因为这是业

务人员每周、每月或者每个季度必看的，用于描述了解重新认识自身

业务的发展状况。

对于产品高级经理而言，不管你其他的产品介面多么强大，效果

显著数据看板也是有效保证用户粘性和活跃度所不可或缺的模块。

大多数系列产品的数据看板模块一般都只是罗列出一大堆数字，

而对数据分析品而言，简单的罗列无法体现“分析”的价值，因此我

们需要用逻辑把这些数字串起来，在串逻辑之前，我们首先需要确定

要展示哪些数字，也就是先要建立指标体系。

对于电商金融行业而言，业务侧早就在用各类指标进行管理了，

GMV、毛利率、用户数、pv、uv等等。假设，我们的产品包罗万象，针

对同一个指标都有对应分析的分析模块，那么，主要指标我们可以试

着将这些指标紫菊起来，形成一个真正的“数据看板”。

至于“数据解读”功能怎么做，一方面可以直接设置阈值，比如

同比/环比lt;=0%，另一方面也勾画可以默认只展示增长幅度/环比最

低的两项。

除此以外，因为数据指标间都有乘除加减的运算关系，如：

GMV=（自然流量+营销流量）*转化率*（前台价-优惠）*产品数量

那么我们可以计算出当其他指标同比/环比不变时，转化率下降x%，

核心指标GMV的下降比例y%，以此类推，从而识别出对GMV的结果影

响最大的几个指标，在“数据解读”中进行提醒展示。

按照以上方法，用户可以一眼看出业务当前的金融业务情况，以

及核心指标的变动到底是由哪些因素引起的，那么变化趋势针对于表

现不好的主要指标，可以直接跳转到对应模块进行诊断分析，从而起

到分析和促成建议的作用。

1.建构

任何产品品牌就有自己的产品逻辑，一个产品要包含哪几个模块，

每个模块要切分为哪些子模块，这些都是在产品开发的前期需要明确

的。

数据分析产品的每个模块都每个依赖于方法论的切割，当一个玩

具一个能力积木生产出来而后，才能搭建起配件整个产品的大楼。

比如按照上述数据看板的框架，就至少需要四个分析模块，即流

量、用户、价格、促销。那么在初期还需要每一个模块进行研究，深

入浅出。其中，用户部分的认识论可以参考《如何做好用户关系管理

型产品（CRM）？》

2.解构

当产品的各个模块构筑产品线起来之后，每个模块都能解决一个

方面的问题，产品也有了自己如上所述的直觉逻辑。

但是，产品里模块的逻辑是抄写死的，每个用户都只能按照产品

规定好的逻辑来使用。

然而问题在于，业务的应用场景是复杂的，比如，某个学长业务

的同学想要解决联合拉新的问题，那么这至少涉及到各渠道拉新效率、

用户结构、品类关联、促销拉新方案、凑单李世安等多个子模块。

所以，当我们方法论的固体度足够细的时候，就不应再满足于现

有的产品结构再了，而是应该将大的模块打散，变成最小单元的子模

块。

3.重构

将原有的产品直接投入熔炉，锻造这只是锻造绝世武器的第二阶

段，接下来，需要再进行重构。

对于业务侧而言，不能具备确切边界的具备解决方案，只有实际

的应用场景，因此，当我们的足够方法论足够细致入微的时候，我们

可以按照实际场景进行积木组合，建立一张张的场景副本。

那么，我们的产品不再可能需要以前的结构，而是可以简化为一

个有哪些信誉好的足球投注网站框，用户可以直接有哪些信誉好的足球投注网站下述具体的功能模块，比如“促销”、

“关联度”，也可以有哪些信誉好的足球投注网站场景，如“新品首发”、“提升客单价”、

“站内引流”等等。

这样一来，用户的使用限额会极大程度地极大降低，不过在进行

产品设计之时，需要有详细的引导说明，配件以免用户因不熟悉产品

的新形式而懵圈。

除此以外，这种方式对于产品的迭代开发而言有着极大的灵活性，

如果有新的方法论，可以随时以功能模块的形式添加进去，如果可以

串出新的场景，也各个按照功能聚集的方法将可以子模块的功能组合

到一起。

金庸笔下的《易筋经》功法在于变通筋骨