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别拿BI不当产品---BI的AI化
2020-07-06 20:30:00
开局一张图


日常要跟数据打交道的朋友们好~上篇文章,古牧君通过举例,澄清了数据产品的重点应该在产品而非数据,同时也指出BI报表完全可以肩负起普及数据思维的重担。本篇文章,古牧君将在简单回顾BI报表的不同阶段后,给出普及数据思维、让广大小白学会看数据读数据的一种方案——BI的AI化





杂货铺阶段:初创期的线上化



杂货铺阶段的BI报表,顾名思义,是对数据指标的简单陈列堆叠。一般多存在于草创时期,为快速响应业务方查看数据的需求,由数据团队的分析师或研发工程师手工临时搭建维护。这个阶段的BI报表,基本不需要数据产品经理出现,做成一个在线Excel数据透视表就够了,但它仍然实现了从线下到线上,从手工到自动的使命


它一般长这样:



它存在这么几个问题:

1,缺乏基本的数据可视化,无法快速做定性的分析

2,大量数据指标简单堆砌,缺乏合理的归类整理和关联关系

3,仅提供数据源,未对数据进行任何解释





连锁超市阶段:进阶期的工具化



进化到连锁超市阶段,BI报表门面上光鲜亮丽了很多,添置了不少数据可视化功能,数据指标也更为丰富。但隐藏的问题还是没有解决——指标与业务的强关联性缺失——数据指标大多按照门类进行摆放, 但如果我想查看一个业务场景完整流程的数据刻画,只能自行从不同门类中找寻并拼凑在一起


这个阶段的BI报表很常见,百度一下俯拾皆是:




它的问题在于:

1,它更像瑞士**那种小工具,从可视化到筛选条件,提供的选择太多,多到眼花缭乱。一个想要满足方方面面需要的产品,很容易就四不像了

2,仅展示数据,想对数据进行解读,必须额外人肉处理

3,将数据按照业务场景(上图1)和分析方法(上图2)进行拆解归类,效率有所提升,但仍然是自下而上的思维方式,会让你觉得看起来挺齐全挺厉害的,但一用起来就总差点儿意思。打个比方,就像那种初级分析师经常写的分析报告,四平八稳各个维度都分析到了,但顶多就是让你全面的了解了一个方向,有啥问题以及怎么改善,只字不提





国内博物馆阶段:成熟期的产品化



到了这个阶段,BI报表基本算是登堂入室了。它已经告别了简陋的可视化、摒弃了简单的数据堆砌、将指标按照业务场景进行重组串联。它不再满足于做一个大型在线Excel透视表,而是力争成为你的在线可交互数据报告、甚至是线上业务数据博物馆的体验,让你流连忘返之间就能推开数据领域的大门


这里直接放一个手头现成的例子:

1,尽管还是PC端报表,但已经极大的考虑用户操作体验,让所有数据都在一屏内呈现,减少鼠标的上下滚动,以及对控件的反复选择确认

2,通过“一键下载”功能,将“找数据”的需求与其他功能区域区隔开,满足快餐类用户只想高效找齐所需数据、不用看数读数

3,数据指标不仅按业务场景划分,还按照业务流程人工预设好,无需自定义配置操作,就能快速洞察业务全貌

4,点击指标卡片后弹出浮层,内嵌经典数据分析方法。通过时间对比和多维度下钻,展示数据波动现象;并在多维度下钻中通过“贡献率”概念,直接归因解释数据波动原因

5,所有数据的可视化,都尽量选用最简洁有效的图形,直接给用户对的,而不是让用户彷徨选择




不过,它还可以更好:

1,它是PC端的,不符合移动互联网时代很多人便利性的需求

2,它虽然有分析,但分析的结果并没有显性化,还需要具备一定背景的人进行解读

3,它只提供了一个预设的固定分析套路,并假设所有用户的所有问题都能被这一个套路搞定,但显然是不可能的;它仍然有些“我认为你需要”,而不是“你告诉我需求”的态度





私人导游阶段:探索期的AI化



我们很多时候逛博物馆,或者逛一些旅游景点觉得没意思,主要因为没有懂行的人给你讲解其中的门道。而且你得承认,没有什么服务体验,能高过一对一的专业私人服务。BI报表作为一种数据服务,也完全可以追求这种效果,成为你的数据小助理:

1,随叫随到——从PC到移动

2,有问有答——从看板查询到人机对话

3,简单高效——从展示现象到解读结论

4,有理有据——从定性查看到定量分析


我们把上述特征具像化,通过一个示例场景感受下:








用户:“为什么今天表现不好?”——用户提了个坏问题,缺乏具体分析对象(谁的什么表现不好?

小助理:“您想了解的是哪个产品的数据表现?”——通过猜你想问形式,引导用户填充分析对象槽位信息

用户:“就是产品A用的人变少了啊!”——用户没有直接点击猜你想问,但在引导下直接输入更加聚焦准确的问题

小助理:“好的,产品A昨天的日活是1.2w,前天的日活是2.4w,环比下降50%”——将用户口语化措辞“用的人”,转译成系统可识别可处理的指标“日活”,并返回查询结果

小助理:“经分析,是渠道X带来的日活环比大幅下降75%导致,请关注”——将经典归因分析方法内嵌系统,直接反馈分析结论


正如上述对话示例的解读,小助理背后的技术原理并没有想象中那么复杂:

1,识别&推测用户意图,通过多轮对话形式引导用户补充系统计算所需的关键输入信息

2,支持用户个性化输入,并能将其转化为系统可识别的标准化输入

3,将标准化输入对应到后台的不同组件化数据指标计算流程

4,将系统计算结果填充到预设的文案模版中,向用户显性化解读结果

想了解更多对话机器人的常识?欢迎移步古牧君挚友,鸡翅姐的这篇文章《Let's Chatbot


是不是还算有点儿激动人心?不过稍等片刻冷静想想,这是否又是一次技术的自我表达?在上篇文章中我们一再强调,不要做字面意义上的“技术驱动产品”,要做有真正需求场景的产品,然后再把技术填充进去。那么AI化的BI小助理,她的真实需求场景在哪里?


在企业大量线下员工的日常数据化管理上。有些行业,其盈利主要依靠线下大量具有销售服务性质的员工,且员工的日常工作并不依赖总部的派单,全靠自己主动经营。典型行业如保险、二手房地产交易,如何让保险代理人、房地产中介日常的工作能被量化管理,尤其是他们出单转化前的种种努力?当企业能够及时、量化的查看这些员工的表现,从数据中发现问题,才能让传统企业告别粗放式的经营,告别中央集权式的管理,真正迎来精细化运营和互联网化转型





以上就是古牧君对BI的一些小想法,如果恰好激起你的共鸣,欢迎来公众号后台留言。回见了您内


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