教研部出品

编辑：叶不凡

随着移动互联网、物联网的发展和智能设备的普及，人们每天无时无刻都在产生海量数据，而大数据计算技术解决了数据的收集、存储、计算、分析的问题，于是迎来了我们的大数据时代。大数据时代不仅带来了机遇，也带来了挑战，对于企业而言，最明显的就是决策方式的改变，面对海量数据产生的业务事项，如何做出合理有效的选择呢？是依然靠直觉？靠领域专家？还是与时俱进依靠数据呢？答案显而易见，在大数据时代，能支撑企业做出有效决策的、最可靠的对象就是数据，而简单依靠数据显然又是不足的，所以就产生了形形色色的数据产品，将数据与规则算法相结合，帮助企业高效、准确的做出判断。

下面结合企业业务层级对数据产品需求类型进行划分，不同的企业业务层级有不同的数据产品需求。

首先，对于企业而言，从上到下可以分为战略层、管理层、运营层和操作层，战略层的决策需求是明确要做什么以及为什么做，对于数据产品的需求主要是宏观行业分析类（SI类），数据主要来源于国家统计局、行业报告及市场调研等，数据范围涉及到市场、行业及外部数据。

管理层的决策需求是做的如何，主要需要一些统计报表类（BI类）的数据产品类型，数据主要来源于企业的业务系统，即数据属于企业内部数据。

运营层的决策需求是如何做，需要的数据产品类型主要是策略优化类（TI类），数据来源于企业业务系统和外部数据供应商，即涉及到了内外部数据的结合使用。

而操作层的决策需求是怎么做，主要是需要人工智能类（AI类）的数据产品，数据主要来源于企业业务系统、外部数据供应商以及数据采集工具得到的数据，即不仅涉及到了内部数据与外部数据，而且还涉及到了采集到的数据。

以上就是不同的企业层级在做出决策时对于数据以及数据产品的不同需求，本文主要针对企业层级中的运营层对数据产品的需求和设计进行研究。运营层的主要关注点有两个，分别是客户旅程和客户互动的策略。以银行信贷审批流程为例，客户旅程包括新客登船、购买产品、使用与服务以及查询和投诉，运营层会全面关注整个流程，并分渠道重点关注核心的客户旅程，比如网点重点关注新客开户、手机银行重点关注理财产品和国债的购买、微信公众号重点关注现金存取和转账汇款、客服重点关注投诉和汇款等，在关注客户旅程的同时也会对关键旅程进行优先级排序。另一方面，在关注核心旅程的过程中，会重点关注核心指标，并匹配核心指标背后的承载对象，为精准有效解决问题提供方式，比如，新客开户时的核心指标是客户满意度、开户数量，对应的承载对象为品牌和运营，投诉的核心指标是服务满意度，对应的承载对象是服务等等，在关注核心指标的同时也会对核心指标进行优先级排序，以上就是运营层面对于客户旅程的关注方式，通过全面、重点、排序、深入挖掘相结合的方式准确把握整个过程。

运营层关注与客户的互动，根据人群对营销的敏感程度，可以将客户分为4种类型：营销敏感型、自然转化型、无动于衷型以及反作用型。其中，营销敏感型人群是当对其进行营销时就会产生转化，而没有营销优惠时就不会转化；自然转化型人群的特点是不管有没有营销优惠都会进行转化；无动于衷型人群的特点是无论有没有营销优惠，都不会进行转化；而反作用型人群的特点是营销优惠会对其产生反作用，没有对其进行营销时可能会转化，而对其进行营销之后反而不会转化。

通过对各类人群特点的分析，显然我们需要挖掘的是营销敏感型人群，而实际找到的却往往是自然转化人群，这就需要通过与客户互动来进一步把握客户的特征，更加准确的挖掘出目标客户。

把握了运营层的决策需求及其对数据产品的要求后，就可以根据需要设计出符合条件的数据产品，下面来介绍产品的设计思维及常用方法。

在设计产品之前，最重要的环节就是进行需求分析，需求是指一定时期内人们的某种需要或者欲望，而需求是设计一个产品的动力来源，可以说没有需求就没有产品。根据马斯洛需求理论，人们的需求自下至上可以分为生理需求、安全需求、社会需求、尊重需求以及自我实现、自我超越需求，对于产品设计而言，就需要准确定位产品是满足了人们哪个层次的需求，如果消费者不知道自己想要什么，那么，产品设计师就需要帮助他们明确需求。需求的核心来源包括用户体验、商业模式和技术创新，设计思维创新就是结合这三大核心来源进行的产品设计与创新，设计思维就是要洞察事实背后的需求，进而找到解决方案。

践行实践思维包括同理心、定义问题、创意构思以及实验验证等步骤，有同理心就意味着要充分了解设计对象的真实需求，从而进行合理、有效的问题定位，定义出一个好的问题或者模拟出一个好的场景，就相当于成功了一半，接下来，针对当前的问题，可以提出多种想法和构思，具体实施方法有头脑风暴法等，最后就是使用原型设计来验证以上的想法，确定最可行、最有效的设计思路。

在设计思维中，要遵循‘先发散-后收敛’的理念，思维‘发散’阶段要勇于挑战问题本身，对‘用户说的…’提出疑问，要尝试多种不同的设计思路，加深对问题的理解，同时，要尝试协同设计，发挥集体的智慧。而在思维‘收敛’阶段，则是达成共识的过程，要结合实际情况，保留最合适的设计思路，做出最终的设计决策。

基于以上的设计思维进行产品设计的过程叫做双菱形实践法则，思维‘发散’阶段就是对需求的洞察阶段，思维‘收敛’阶段就是确定最佳方案的阶段。双菱形实践法则的具体结构和对应环节如下：

具体地，首先要‘发散’思维，洞察用户需求，属于探索阶段，探索阶段包括两个基本环节：

（1） 桌面调研：产品调研分析、竞品调研分析以及商业分析；

对于产品分析来讲，首先要确定产品精益画布，可以说，每个产品都应该有一张‘精益画布’，产品精益画布主要包括9个因素，比如，‘互联网模式的共享单车’这一产品的精益画布如下：

接下来就要进行产品4P分析，4P分析理论由杰罗姆麦卡锡于 1960 年提出，目的是从生产者的角度来研究市场的需求与变化及如何在竞争中获胜，4 P 理论重视的是产品导向而非客户导向，是以满足市场需求为目标的理论，4 P 理论包括四要素，分别是产品、渠道、价格和促销，产品因素包括产品的质量、样式、规格、包装、服务等；渠道是指产品进入或到达目标市场的种种途径，包括渠道、区域、场所、运输；价格是指顾客购买产品时的价格，包括折扣、支付期限等；促销是指企业宣传、介绍其产品和说服顾客购买其产品所进行的种种活动，包括广告、宣传、公关、人员推销、促销活动等。

下面是进行产品特性的分析，包括产品的核心服务、有形性能以及附加性能，通过对产品的特点分析，明确产品的优势，强调产品独特的价值主张，与竞品做出区别。

同时还要明确产品的营销方式，由于各种营销方法都具有独特的优缺点，因此，在实际运用时并非是彼此孤立的使用，想要达到较好的市场效果，就需要相互补充，配合使用。比如，将大众营销、关系口碑营销、基于算法的营销以及协作整合营销等方式结合使用，可以提高整体的营销效果。

产品分析完毕后，就可以进行竞品分析了，主要是对当前的产品市场和行业进行预研，准确把握竞品的状况，取长补短，比如，某银行想要开发一款新的理财产品，就此对其他银行的产品收益类型、投资期限、起购金额及预期收益进行了分析。

最后就是进行商业分析，主要从产品的商业愿景、企业约束以及业务上下文来收集商业需求，作为产品设计的重要参考。

（2） 实地访谈：访谈调研、用户画像、营销流程分析以及北极星指标拆解；

首先，要进行调研访谈，了解调研的全流程，并完成每个环节对应的任务。具体来讲，调研的流程包括设定目标、调研前准备、调研实施、数据处理与分析以及拟写调查报告等，在目标设定阶段要进行行业预研，明确本那次调研的目的；调研前准备阶段需要确定调研对象，设计好调查问卷并确定调研方式，准备完成后就开始进入调研实施阶段，然后将收集到的数据录入分析软件，进行数据分析与挖掘，最后根据调研分析结果拟写本次调查的调查报告。

接着要进行用户画像，包括用户模型和用户侧写，用户模型是指产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；用户侧写是根据每个人在产品中的用户行为数据，来描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户的性别、生活工作所在地、喜欢哪个明星、要买什么东西等。

下面就是再次分析营销流程，关注整个流程的每个环节可能出现的问题，结合营销效果，不断进行流程的更新与改进。

最后还要进行北极星指标的拆解，北极星指标是企业为用户、客户带来的核心价值的体现，是指引公司提升长期价值的方法，北极星指标的价值是提升公司的文化和价值观，明确公司长期优先级、凝聚团队。

基于不同的分析对象，业务指标常见的分类包括共情、粘性、病毒性、收入以及规模比，比如，手机APP的粘性分析常常关注下载量、流失率、病毒性等，具体如下：

明确北极星指标后要进行拆解，拆解之后的展现形式主要是产品关键节点展示和活动运营，产品节点趋向于长期，活动则趋向于短期。通过短平快的活动，对比实验组与对照组的数据变化，判断所做的活动是否有用，最终将活动产品功能化。拆解方式有全链漏斗式和因子分解式两种。

“全链漏斗式”拆解是指当业务是按照若干个步骤进行时，可以按照其步骤来将北极星指标进行拆解，比如，将“信用卡网申量”作为北极星指标时，其大致步骤为：“登陆银行信用卡官网”→“选择信用卡类型”→“填写资料并提交”→“等待审核”→“网点办理/上门办理”，可以按照用户线上申请信用卡的步骤将北极星指标“信用卡网申量”拆解为“浏览人数”、“网申页打开率”、“网申提交表单率”、“成功申请率”四个指标。

“因子分解式”拆解是指当业务是由不同模块通过加总关系构成时，可以分别根据每个模块的影响因素进行拆解。比如，在企业会员运营中，常将“企业会员营收”作为北极星指标，而“企业会员营收”主要由“新会员付费”与“老会员付费”两部分构成，因此，可以将北极星指标先拆解为“新会员付费”与“老会员付费”两类，然后再重复前面的步骤进一步进行拆解，“新会员付费”拆解为“页面浏览人数”、“留资率”、“转化率”和“单价”四个指标，“老会员付费”拆解为“会员数”、“转化率”和“单价”三个指标。

以上就是四菱形法则的探索阶段，属于思维‘发散’阶段，包括了桌面调研和实地访谈两方面内容，下面是思维‘收敛’阶段，对产品进行准确的定位，将指标按照优先级进行排序，形成对于产品统一的认识，通常会按照价值与复杂度进行分类，比如，将‘信用卡申请’这一关键指标进行拆解后的结果如下：

根据价值和复杂度对指标排序的结果如下：

将指标按照优先级排序后，形成统一的产品定义，下面就再次进入了思维‘发散’阶段，该阶段主要是对于多种设计方式进行尝试与选择，主要包括算法模型的选择和数据需求分析，确定了最优算法后，就进入到了最后的思维‘收敛’阶段，根据前面的分析明确最终的产品设计方案，包括数据服务画布设定、最小化可行性产品，即用最小的成本开发出可表达项目创意、可用且能用于表达核心理念的原型产品，用最快最简洁最低成本的产品形式投放市场，听取用户反馈，迭代产品功能。

至此，本文介绍了运营层面所关注的TI类数据产品、产品的设计思维和常用的产品设计方法——四菱形实践法则。