這篇文章還有個簡單的小故事，有天某讀者小姐姐問我“設計數(shù)據(jù)產品有什么需要注意的點”，當時只是簡單閑聊，事后仔細思考了一下，而且恰好目前所在項目組，是面向電商行業(yè)的to b數(shù)據(jù)產品。相結合自己踩過的坑，和大家探討“設計to b數(shù)據(jù)產品”需要注意的一個坑：過度追求數(shù)據(jù)分析。

過度數(shù)據(jù)分析的表現(xiàn)

我們先來定義一下to b數(shù)據(jù)產品的概念，面向b端商家，通過數(shù)據(jù)字段、圖表、數(shù)據(jù)分析等手段，用數(shù)據(jù)展示和分析結果來輔助用戶做出決策的一類產品。

在設計to b數(shù)據(jù)產品的時候，很容易陷入一個誤區(qū)，過于在意是“數(shù)據(jù)產品”，過分追求分析結果，從而導致過度運用了數(shù)據(jù)分析的手段，導致設計出來的功能不被用戶接受或使用，造成了資源的浪費，常見的表現(xiàn)有：

 分析字段脫離實際業(yè)務

我們在設計to b數(shù)據(jù)產品時，會想要展示更多的數(shù)據(jù)字段和定義更多的數(shù)據(jù)字段，希望能盡可能地還原整個業(yè)務的數(shù)據(jù)全貌以及對業(yè)務數(shù)據(jù)做盡可能的分析，就很容易定義“和實際業(yè)務關聯(lián)性很小甚至毫無關聯(lián)的字段或圖表”。而這些字段和圖表，對購買我們產品的商家來說沒有意義，也浪費了開發(fā)資源。例如下面這個案例。案例：假如我們要設計一款面向潛在用戶群體是汽車4s店新零售的數(shù)據(jù)產品，在設計“店鋪銷售情況”菜單時，在字段“銷售人數(shù)”、“銷售金額”、“銷售件數(shù)”、“客單價”的基礎上。想增加“客單件”字段，“客單件”的定義是什么？客單件 =銷售件數(shù) /銷售人數(shù)，即單個客戶的一次購買件數(shù)，我們也可以理解成平均單筆訂單中的成交件數(shù)。

從數(shù)據(jù)分析的角度，客單件可以幫助平臺了解買家的平均購買件數(shù)的能力。但是結合實際場景來看，受汽車這一產品的屬性影響，短時間內，買家在同一個平臺購買第二輛車的概率極小。那么平臺了解“客單件”字段基本上是沒有意義的，該字段不具備營銷分析價值，無法給店鋪提供改變經營策略的可能性，對于店鋪經營銷售沒有幫助。但是如果我們這款產品的潛在用戶群是服裝類的電商平臺呢？人在購買服裝的時候往往會有搭配購買的心理和欲望，比如我們要去參加婚禮需要買一件西裝，相應的可能就會在該平臺同時選購襯衫，西褲甚至于領帶等配件。

在這個場景下“客單件”對于平臺就具有重要意義了，可以針對“客單件”反饋出來的業(yè)務數(shù)據(jù)做一些經營策略的調整，例如發(fā)現(xiàn)平臺“客單件”較低，那么通過一些組合產品，比如“西裝+襯衫”，“大衣+毛衫”等組合產品，進行連帶銷售，提升“客單件”，最終提升店鋪銷售數(shù)據(jù)。通過這“4s店新零售平臺”和“服裝類電商平臺”兩種場景的比較，我們發(fā)現(xiàn)“客單件”在不同的場景具有不同的意義，這充分說明了，設計字段時依托實際業(yè)務場景的必要性，只有設計出來的字段符合用戶場景，在適合的場景里才能產生價值發(fā)揮作用，否則只會浪費團隊的資源。

過度專業(yè)化

在設計to b產品中，出于對數(shù)據(jù)的過度迷信，很容易進入“過度專業(yè)化”的誤區(qū)，希望通過復雜的圖表和學術性的統(tǒng)計學觀點來體現(xiàn)產品的專業(yè)度，而沒有考慮用戶對于“數(shù)據(jù)分析”的專業(yè)性，用戶可能會無法理解一些專有的概念和學術名詞。具體過度專業(yè)化的表現(xiàn)有：過度使用專業(yè)的數(shù)據(jù)字段、專業(yè)的圖表和專業(yè)的統(tǒng)計學原理。案例：我們想在在“客服銷售情況”菜單中實現(xiàn)排查“異?？头钡墓δ埽瑸榇宋覀儗?個客服數(shù)據(jù)做了一個箱線圖，通過圖表我們可以了解到，客服數(shù)據(jù)的分布情況，以及偏離正常范圍的值，不難發(fā)現(xiàn)客服1的數(shù)據(jù)遠遠偏離了正常范圍，定位出客服1是異?？头?/span>

案例中通過設計“箱線圖”來查找異常值，是一個典型“過度專業(yè)化”的表現(xiàn)，從案例的場景上來看，這是一款面向電商行業(yè)的店鋪主、運營等從業(yè)人員的數(shù)據(jù)產品，引入“箱線圖“確實解決了需求，但是大多數(shù)用戶對于箱線圖的概念會比較陌生，增加了教育用戶的成本。

事實上，箱線圖上展示出來的“上限值”、“下限值”以及“各分位數(shù)”，并不是該產品面向用戶所關心的，用戶只關心“異常值”。

那么我們采用另一個方案，求出這一組數(shù)據(jù)的“平均值”，并計算出每個銷售人員和平均值的偏離程度，標記偏離值大于100%的數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，用戶就能直接獲取到他想要的結果了，而且這種用“與平均值的偏離程度”來衡量數(shù)據(jù)離散情況的方法更容易被用戶理解

如果我們面向的用戶是數(shù)據(jù)分析師，那么展示“箱線圖”對他們來說是非常有必要的，他們并不只關心“異常值”一個結果，他們需要通過了解箱線圖展示出來的數(shù)據(jù)，來進行個性化的數(shù)據(jù)分析，展示給他們更多的數(shù)據(jù)就是具有意義的。從這個案例中可以了解到，在設計to b數(shù)據(jù)產品時，我們要考慮b端用戶的認知和水平，過度追求專業(yè)化的數(shù)據(jù)分析方式，不考慮實際的用戶情況，反而會產生降低效率和浪費資源的現(xiàn)象。要合理運用數(shù)據(jù)分析方式，簡單的數(shù)據(jù)分析對應簡單的問題，高級的數(shù)據(jù)分析針對復雜的問題。

過度追求數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化，是借用數(shù)據(jù)圖表和一些交互來展示各種數(shù)據(jù)的屬性和變量，幫助我們解決看大量數(shù)據(jù)或文字產生的厭倦感。數(shù)據(jù)可視化也是分等級的（從1-5不斷增加設計成本）：

1.數(shù)字清單

2.基礎的圖表：例如折線圖、柱形圖、餅圖、漏斗圖等

3.復雜的圖表：例如樹形圖、桑基圖、熱力圖、詞云圖等

4.二維數(shù)據(jù)地圖

5.三維立體數(shù)據(jù)地圖

合理的數(shù)據(jù)可視化能提升用戶的效率。例如下圖中神策分析demo的“搜索”中，如果不使用數(shù)據(jù)可視化，那么多個字段如果設計在一張表中會給用戶大量數(shù)據(jù)的感覺并且無法取看出數(shù)據(jù)的走勢，部分信息也無法透出，比如同比和環(huán)比；如果分成4張表又會造成表格過多重復，時間維度擴大到30天級別，數(shù)據(jù)會非常臃腫。

引入“可視化”后，通過4張簡單的折線圖，就能反饋出不同日期下不同字段的走勢，更加簡單直觀的展示了業(yè)務情況。

但是如果在這里用了大量的“二維數(shù)據(jù)地圖”或者“三維立體數(shù)據(jù)地圖”，大量的顏色和復雜的交互，反而會產生反作用，對用戶產生了干擾效果，降低了用戶使用體驗。而“二維數(shù)據(jù)地圖”和“三維立體數(shù)據(jù)地圖”在數(shù)據(jù)大屏中采用的效果是合理的，例如下圖中“天貓”雙十一的數(shù)據(jù)大屏，并不會讓人覺得不合理，因為數(shù)據(jù)大屏本身更需要展示效果。

由此可見，我們需要在合適的場景中，采用適度的數(shù)據(jù)可視化，過度追求數(shù)據(jù)可視化反而會產生負面影響。

不要為了數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)

其實我們在設計to b的數(shù)據(jù)產品時，字段和分析方式只是一個產出手段。我們只是通過定義“”數(shù)據(jù)字段”和運用“數(shù)據(jù)分析”來實現(xiàn)產品功能，展示產品能力和價值。to b數(shù)據(jù)產品的核心還是要從業(yè)務，從場景，從用戶出發(fā)。在設計字段，引入分析手段前，可以先問下自己這類問題。這個字段是否是從實際業(yè)務出發(fā)的。是否符合用戶的需求，什么場景下的是符合的，能否被用戶所接受理解，符合用戶認知?！?/span>

我們在設計產品時要提醒自己，數(shù)據(jù)分析只是一個手段并不是目的。

只有避開“過度數(shù)據(jù)分析”，所設計的產品功能才能夠滿足用戶的價值，用戶為我們產品付費也是沖著所能提供的價值來的，幫助減少用戶的成本，增加用戶的收益，提升用戶的效率。

| 原文作者：晌午

| 公眾號：晌午自習室

原標題：不要過度數(shù)據(jù)分析

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