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数据分析中的“产品思维”
2022-03-02 10:06:40

作者:马小驴

数据分析离不开要和一些“产品”打交道,如BI报表平台、埋点平台来统计数据,做数据可视化等,更主要的是要让你的数据分析结果有“价值”,能“落地”,那么必须有产品思维,即:

用户的痛点是什么(对应数据分析:业务方碰到什么问题)?

设计什么样的产品(请记住不是功能)来解决(对应数据分析:你给出什么样的观点或者方案)?

怎么让用户接受这个产品(怎么让你观点或者方案落地执行)?

数据分析师马小驴将会为大家分享《数据分析中的“产品思维”的相关内容,分为四部分:

1、数据分析怎样与“产品思维”结合(产品思维相关认识

2、如何理解用户

3、需求分析相关方法分享

4、产品发布和迭代升级等方面的经验分享

做一个对世界充满好奇的人!在分享之前,我们可以先思考几个问题:

★你认为/了解过什么是产品思维?如何理解用户?

★你结合自身经历,是否在工作中也遇到过“如何做需求分析”么?

★你知道的视觉设计的注意点有哪些?你认为的产品思维如何与数据分析相结合么?

......

一、产品思维

本次分享的主题是【数据分析中的产品思维】,也就是介绍分享一些在数据工作中,可能有价值的产品的思维和技巧。而我目前经历是在某国企做数据分析师的工作,不过,也许是国企的数字化转型期间的特殊阶段的原因,总之,其结果就是我这个数据分析师总感觉『不太纯』,从工作范围看,我好像既要做产品,又要做UI设计,既要做数据分析,还要做一部分基础开发。

因此,在这种模式下,我通过各种野路子,摸索到了很多数据分析与产品相结合方面的经验,部分也许在分析中有用的经验技巧也可以在这里与大家分享。

那么,我们首先来了解一下什么是“产品思维”?

产品思维是什么

产品思维,在网上有太多概念,定义非常宽泛,但以我过往经验,我认为的产品思维定义为:

产品思维是用产品化的方法和手段去解决问题的一种思维方式。

而了解了产品思维的定义后,那么,数据分析为什么需要产品思维?也是本次分享的核心思想。也希望大家能在数据工作中也能用产品的思维去思考。

数据分析为什么要产品思维

作为数据分析师,我们往往需要完成数据监测任务、写SQL满足业务方的取数需求,以及写分析报告、做PPT等汇报材料等,这些日常工作占据了我们的大部分时间。但数据分析为什么需要产品思维?

1)我们做数据分析的产出本身就属于产品。

产品是为用户提供价值的载体。

它的关键是,用户和价值。也就是说,对于服务于用户,并且可以通过满足需求来产生价值的东西,当然可以视为产品。

具体地,数据产品(Data Product)是能够通过数据来帮助用户实现其某些目标的产品。形式上,包括数据集、文档、知识库、应用系统、硬件系统、服务、洞见、决策及其各种组合。

从层次上,可以包括:

1) 内容,以数据为载体的产品,比如数据库、知识库、语料库等

2) 应用,数据密集型的应用系统,比如App、网站、桌面应用;

3) 服务,数据驱动型的服务,比如咨询报告、解决方案、实施指南等;

4) 决策,以数据为中心的决策,比如战略规划、规章制度、洞见与行动等

那既然我们做出来的东西可以算是数据产品了,当然可以用产品的部分方式方法,去完成我们的数据分析工作,让我们的工作发挥更大的价值。

2)运用产品思维可以更好地发挥工作的价值。

我们可能会遇到这样的情况,比如业务方提出了取数需求之后,等到排期给他做完,回来了他们却说拿到的不是需要的东西,你要是说,“怎么不是?你提的需求就是这样的呀”,两边就闹矛盾起来了。

或者,从业务那边说缺少一列数据,拿到数据之前不知道缺少,拿到之后又来不及等下一次排期,结果业务开展就耽误了。

再还有一种情况就是,分析出来的数据并不能在业务上起到作用,业务那边根本不用,或者不认可这些结论,等等。

万一,这种情况发生在我们给上司做的分析上,我们的报告并不是他想要的东西,那问题可能更严重,返工是免不了了,说不定还有更大的问题。

为什么呢?一个可能的原因就是,我们在数据分析工作中,采用的是『任务式』的思维方式,也就是『按要求完成手头任务就行』的思维方式,兵来将挡水来土掩,见招拆招,你让我干啥我就干啥。

3)运用产品思维有助于理解big picture(大局)

拥有一定的产品思维可以让我们更好地定位我们的手头工作,知道工作为什么而做,有助于更好地从大局视角去看待问题。也就是所谓的大橘为重。

如果你在工作中会与类似产品经理身份的人员打交道,也可以更好地了解他们的工作思路和思维框架。在个人成长方面,也更有价值。

总之,数据分析为什么要有产品思维?

(1)数据分析结果产出本身就是产品

(2)有助于发挥价值

(3)有助于理解大局

二、理解用户

其中,产品我们在前面已经提到了,产品是为用户提供价值的载体。那么,我们要弄清楚的就是,用户是谁?


我们的用户是谁?来看一下案例!

赵大忽悠卖拐,把拐卖给了范厨师。这里,拐是产品,范厨师是用户。

那么,我们就来看看用户的概念?

我们服务的用户是谁?

(1)用户的概念

我们看俞军老师给出的用户定义:

“从产品经理的视角来看,用户不是自然人,而是需求的集合”。

我们的用户,也不是张三李四王总赵总这样的具体的人,而是各类的需求的集合。

即一个用户会有不止一个需求(用户与需求是一对多的关系),当某个产品完全满足某个用户某个场景下的某类需求时,才可以说此用户是该产品的一个用户,否则该产品就只能说:此用户属于我,但又不完全属于我。

用数据分析的方法来理解就是,我们的产品满足的是几大类用户的需求,而具体的人是这一类用户中的独立个体

(2)用户画像

认知用户的基础方法是用户画像。抽象用户的共同特征。

用户画像需要大量的调研和分析,咱们这里简单来说说可以粗略地认为,首先一个个独立的用户包括年龄、性别、住址、部门、登陆设备、技术背景等很多很多信息,以及一个或者多个需求。那么,我们首先基于需求,来看不同需求的用户有什么相似之处,通过有监督学习相类似的方法形成分类,每一类有一些容易获取的特征,通过这些特征就可以粗略估计用户的需求,并提供对应的产品。这是产品分析用户的一种思维框架。

这样的分析,就比如我们的运检专业师傅和营销客户经理等,都需要基于内网的地图做查询、统计、分析等,这些虽然从人员上各不相同,甚至部门都不一样,但在地图查询方面却有相似的需求,那么他们就可以作为一大类相同的用户群。

相应地,我们如果做某些分析的时候,也会发现虽然用户千差万别,但可能需要的东西却是相似的,这就存在做一个通用产品,来满足共性需求的可能性。

(3)用户和客户

不过有个注意点是,用户不一定是客户比如家长给孩子买玩具。谁是客户?谁是用户?这就要看玩具给谁用,孩子玩玩具,家长只是买,并不玩,所以很明显,家长是客户,孩子是用户。

用户:使用者

客户:付费者、购买者,是代理人和中间人,将产品与使用者关联起来。

同样的方法,我们分析网上经常能看到的 “怎样卖梳子给和尚”。

如果我们将梳子视为产品,那么将和尚定义为用户,就不容易完成推广。但是如果和尚只是客户,或者直接看做中间人的话,或许就能找到突破口了,这就是一种找到解决方案的思维框架,比如将梳子用作寺庙上香的回馈开光平安梳之类的。

明确了用户和客户的差异之后,我们就不难理解为什么很多时候公司采购的系统或者软件那么难用——因为做决定的人或许根本就不用……那么,如果放在我们的话题上,我们的数据需求,其『用户』不一定是『客户』。

所以,我们应该是,以用户为中心,还是以客户为中心?假设我们需要分析产品销售情况,那么这个点可能就是需要参考的点了。

(业务部门做的也不一定是老板想要的)他们需要的也不一定是解决业务问题需要的;如果你所在的岗位,数据和具体用户之间存在『二传手』,比如产品或者什么人,那就需要注意当前的服务对象是谁,满足的是什么。这种情况双方一般是协作的关系,但如果能友好交流的话……

这里还涉及一个博弈问题,是多做多次简单的东西拿到奖金,还是做有价值的东西。比如我们之前有些阶段是按照工单数量来计算业绩,那样的话,数据分析师这边就完全不在乎返工次数,反正每次重新提交需求都是新的工单,还可以拿钱,有何不可,结果这样搞下去,反而导致全流程的整体工作效率大幅下降。这些通常是组织模式上的问题,这个,就不在讨论范围内了。

三、分析需求

产品的另一个关键词是价值,价值是什么?能够满足需求的东西就有价值。所以我们要关注于要满足什么需求。

“需求”这个词我们熟啊!作为数据分析师我们经常与需求打交道,比如在数据这边,做个什么分析结论,或者要为业务人员SQL取到A数据库的B字段,或者要C系统的D数据等等。而数据团队通常也是按照这个方式,排期,写好SQL,数据导出或者挂到数据平台上,给用户使用。

需要增加对需求这个词的解释。 因为数据分析中的需求有可能含义不一样。因为有需求,所以我们有行动。需求定位准确,可以让我们的方向更加准确。

(1)需求,是什么?

需求的本质,对用户来说,目标和现状之间存在差距,想要消除这个差距,就会产生需求。

所以,我们为了理解需求,首先要知道什么是目标,什么是现状。但是,需求方,比如我们的业务人员,或者很多上司,在他们的需求表述中,不一定直接表达了这两个重要因素。这种情况下,一旦没有思考这次要做的事情,说不定就掉到坑里了。

举个例子:一只帅气的大猩猩,他说想要飞起来,让你帮他。

这个如果作为任务去处理的话,我们或许就是做一个飞行器,一个竹蜻蜓,或者做了个火箭之类的,这样猩猩就飞起来了。(消失在天际)

然后,可能就惹猩猩不高兴,接着就挨揍了。为啥呢?这就涉及用户提出需求的一个很常见的点:

他提出的不一定是需求,甚至往往是『他以为的』解决方案。而这个『他以为的解决方案』,既没有表达出现状,又没有说清楚目标,这种时候我们盲目去完成『他以为的解决方案』的时候,往往并不能解决他的问题。

也就是说,回到刚才的案例中,如果我们去问一下这位猩猩先生,这位giegie,您为什么要飞呢?他可能说,啊,老夫要飞起来去那个树上摘香蕉吃。这样调查之后,我们知道,哦,原来目标是摘香蕉吃,而现状不是不能飞,而是吃不到。也有可能他说,我想要飞起来显得帅气,这样可以帮我追猩猩妹子。

这样我们的解决方案就可以从做飞行器,调整为帮他解决吃香蕉的问题了(或者是变得帅气,从而追妹子),不仅方法会变得多起来,而且成效也更容易保证。

再一个就是非常经典的案例:用户说想要更快的马,实际上他想要更快到达目的地,所以,可以提供更快的车来满足他的需求。

这在需求分析中,叫做『Want』和『Need』

这些看似简单的小问题其实在工作中经常遇到。比如前不久,我在和营销人员沟通的时候,他们就说给数据提出的取数需求,等到结果跑出来了,才发现少了一列,结果耽误事了。如果这种情况,数据团队真的去了解业务人员拿这些数据想要解决什么问题的话,说不定这个事情就可以避免。

(2)表面需求和深层需求

表层需求:短期的,半衰期短的,

深层需求:稳定的,长期的,根本的。

(3)真需求和伪需求

怎样分析需求?

那么,有没有简单的小技巧可以快速准确地分析出实际需求呢?当然有,从刚才的分析中其实已经体现出了这种分析的模式,也就是“多问几个为什么”。

(1)面对面用户访谈

在不把用户搞烦的前提下,尽量多问一些为什么,来了解到背后的原因

从形式上来说,我们的沟通需要较多的来往,所以尽量不要用微信或者短信之类的工具,而是在面对面的情况下沟通,最差也要通过电话去沟通,这样可以问得更加清楚。

▶用户故事

有一种好工具,叫做用户故事,是一种描述需求的好办法,一些业务分析师应该也会用到。把需求描述清楚了往往可以帮助我们精准定位需求,或者发现当前没有很好地理解的需求。

什么叫用户故事呢?

用户故事、验收标准;好用户故事INVEST法则,如图:

▶对比分析

和现有解决方案比较法。

简化版竞品分析,这里的目的,不是为了超过竞品或者吸引客户之类的,而是核心目的是更好地了解需求,引导用户去清晰地表达需求。

▶(胡乱)猜测法:

你做XX(客观行动),是因为你XXX吗(猜测)?

一种问法。借鉴了非暴力沟通的表达方式。

(2)问卷调查

问卷调查适合于短时间大量收集信息。是面对面调查的有效补充方法。

四、发布和迭代升级

接下来是关于数据产品发布、迭代、升级方面的一些分享。

用户价值 = 新体验 – 旧体验 – 替换成本所以,我们的优化工作可以包括

(1) 优化新体验

(2) 降低替换成本

降低替换成本

(1)争取相关人员(专业方面)的支持。

还记不记得前文提到的『用户』和『客户』?如果你的产品得不到『客户』的认可,说不定连触达用户的机会都没有。

举例说明,比如我们公司在运检部的工作票分析产品,因为得到业务负责人的支持,推广应用就很成功;而我们的移动端缺陷管理产品,虽然员工很需要,但是业务负责人不认可,这件事就没有推广起来。

所以,我们有必要快速精准地概述我们的产品,这里常用的方法是『电梯演讲』。电梯演讲这种架构可以让我们快速说清楚正在做的产品或者项目。如下图:

(2)渠道要简单

简化入口,优化体验这个就涉及按照用户的使用习惯去优化产品的表达形式了。图片、图表、交互,或者文字。

用户切换产品有代价。除非一定要用我们的产品不可,否则用户切换产品,就要考虑切换成本。对年纪大的用户,找到产品在哪就影响很大。

简单的渠道可以降低替换成本。

优化使用体验

(1)功能要合理

用户体验最重要的事情在于做出分层,区分哪些是可用性,哪些是易用性,哪些又是用户的稳定性诉求。—— 刘飞《产品思维》

功能点,通过前文的用户故事可以一层一层地梳理得到。包括功能优先级的梳理:HML方法(高中低)、MSCW方法、KANO方法等。

通过KANO模型,来分析并提供意料之外的惊喜。

(2)视觉要协调

一些视觉方面的技巧,如下:

①文字统一

②排版统一(包括圆角、对齐等)

③颜色协调

(3)重视反馈

让用户反馈得容易、反馈得及时、反馈得准确。

比如,在每个报表上面都加上超链接,一键提交反馈意见,或者像win10磁贴,右键即可快速反馈意见。相比之下很多安卓应用想要反馈,就比较困难。

比如,建立微信群,随时沟通;

比如,标注计算标准,或者自动上传日志等。

总结

以上就是本次分享的全部内容!

1、数据分析中的产品思维

▶产品思维是什么

产品思维,即用产品化的方法和手段去解决问题的一种思维方式

▶数据为什么要有产品思维

(1)产出本身就是产品

(2)有助于发挥价值

(3)有助于理解大局

2、理解用户

▶我们的用户是谁

(1)用户的概念

(2)用户画像

▶用户和客户

(1)用户不一定是客户

(2)以用户还是客户为中心

3、如何分析需求

▶需求是什么

(1)需求的本质

(2)表面需求和深层需求

(3)真需求和伪需求

▶怎样分析需求

(1)面对面用户访谈

(2)问卷调查

4、发布和迭代升级

用户价值 = 新体验 – 旧体验 – 替换成本

▶降低替换成本:

(1)争取相关人员的支持

(2)渠道要简单化

▶优化使用体验

(1)功能要合理:kano等分析模型

(2)视觉要协调:字体简明、排版统一、颜色合理

(3)反馈要舒适:反馈得容易、及时、准确


总之,数据分析的核心并不在于数据本身,而在于设计有意义、有价值的数据指标,通过科学有效的手段去分析,进而发现问题优化迭代。并且,在数据分析的工作中我们应该利用产品思维来总结自己的痛点、核心指标体系、分析方法论等,然后提出相应的产品需求,发现问题,分析问题,解决问题,让自己有精力往更上层去思考。并在日常工作中,时刻需要考虑,这个可以标准化吗?可以产品化吗?需要整合到一起去吗?当然,不是一次分享能全部了解的,仅一家之言,供参考。

小飞象木木自由
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