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寫這篇小文主要是因?yàn)檫@幾年總是陰錯(cuò)陽(yáng)差地與數(shù)據(jù)打著不大不小的交道，也是想總結(jié)一下自己對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的一些思考和認(rèn)識(shí)，看看自己是否真的適合在這條路上一直走下去。

何謂數(shù)據(jù)產(chǎn)品

按照慣例，***次聽(tīng)說(shuō)數(shù)據(jù)產(chǎn)品這個(gè)詞，毫不猶豫的百度之，搜索出現(xiàn)了三個(gè)比較有意思的結(jié)果。其一是虎嗅網(wǎng)的老讀悟發(fā)表的《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的前世今生》，其二是 “***招聘信息6136條_數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理”，基本屬于杭州某大型互聯(lián)網(wǎng)公司，其三是innovate511的***微博顯示“做數(shù)據(jù)挖掘研究，如果做應(yīng)用產(chǎn)品沒(méi)有話語(yǔ)權(quán)，且要你承擔(dān)結(jié)果是否上線產(chǎn)生價(jià)值的責(zé)任，那就別做，責(zé)任和權(quán)利要成正比，否則你將面對(duì)一次又一次被拒絕開(kāi)發(fā)或被優(yōu)先級(jí)不高拖延，***被拖死”。

innovate511的***微博

不知道這是不是印證了若不是找工作也不會(huì)跟數(shù)據(jù)產(chǎn)品結(jié)梁子呢,呵呵!言歸正傳，數(shù)據(jù)產(chǎn)品這個(gè)詞目前看起來(lái)還是來(lái)自職位描述，至于什么叫數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大約業(yè)界還沒(méi)有定論。

姑且引用老讀悟的定義“數(shù)據(jù)產(chǎn)品是可以發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值去輔助用戶更優(yōu)的做決策(甚至行動(dòng))的一種產(chǎn)品形式。它在用戶的決策和行動(dòng)過(guò)程中，可以充當(dāng)信息的分析展示者和價(jià)值的使能者。從這個(gè)角度講，搜索引擎、個(gè)性化推薦引擎顯然也是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。狹義范疇的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，比如大家熟知的淘寶數(shù)據(jù)魔方、百度指數(shù)、電商的CRM平臺(tái)、各種公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)等都是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。”

搜索引擎、推薦引擎代表了當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最成功的商業(yè)案例，而魔方、指數(shù)、CRM等產(chǎn)品也是數(shù)據(jù)分析和決策的典型應(yīng)用，因此老讀悟的這個(gè)定義我還是相當(dāng)認(rèn)同的，或者更簡(jiǎn)單的說(shuō)，凡是以數(shù)據(jù)價(jià)值驅(qū)動(dòng)為核心的產(chǎn)品形式都是數(shù)據(jù)產(chǎn)品，說(shuō)得更藝術(shù)一點(diǎn)， the art of turning data into product 。

方法論

這里主要探討一下，如何設(shè)計(jì)或者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)產(chǎn)品?也就是方法論的問(wèn)題。說(shuō)到數(shù)據(jù)產(chǎn)品，不能不提一下數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。常碰到某牛人對(duì)著報(bào)表鄙視的說(shuō)這叫數(shù)據(jù)分析，根本算不上數(shù)據(jù)挖掘，但是在我的理解里，數(shù)據(jù)分析其實(shí)也是數(shù)據(jù)挖掘，只是一種淺層次但是非常簡(jiǎn)潔有效的數(shù)據(jù)挖掘形式而已，因此后文不再使用數(shù)據(jù)分析這個(gè)詞，而是圍繞數(shù)據(jù)挖掘來(lái)思考數(shù)據(jù)產(chǎn)品的本質(zhì)。

《Data Mining Techniques》這本書里對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的定義是：數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)探測(cè)大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則的業(yè)務(wù)流程。“發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則”也就是我理解的價(jià)值驅(qū)動(dòng)與業(yè)務(wù)目標(biāo)，進(jìn)一步的這些任務(wù)又可歸納為分類和預(yù)測(cè)、評(píng)估、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、孤立點(diǎn)等，而為了解決上述任務(wù)所需要的方式方法則包括各種統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、決策樹(shù)、聚類算法、人工智能等等數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘的方法論有很多種定義，有DMAIC模型，CRISP-DM模型，SEMMA模型等等，雖然細(xì)節(jié)不一，但是大體流程并無(wú)差異。我個(gè)人比較喜歡簡(jiǎn)潔的DMAIC模型，一個(gè)是因?yàn)镵aushik的經(jīng)典《Web Analytics2.0》里遵循的思想便是這個(gè)，更重要的是它引入了循環(huán)控制的理念，而不是簡(jiǎn)單的線性流程。DMAIC模型包括：

1. Define定義需求，即把業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題
2. Measure 測(cè)量數(shù)據(jù)，即理解、收集并加工數(shù)據(jù)，做好準(zhǔn)備
3. Analyze 分析建模 ，即構(gòu)建模型、評(píng)估模型的過(guò)程
4. Improve 解決問(wèn)題，即部署模型來(lái)解決目標(biāo)問(wèn)題
5. Control反饋控制，即評(píng)估結(jié)果重新開(kāi)始循環(huán)，不斷改進(jìn)

DMAIC模型

基于數(shù)據(jù)挖掘的方法論，回頭來(lái)理清產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法論。通常對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，比較一致的觀點(diǎn)是《用戶體驗(yàn)要素》里面的五層模型，戰(zhàn)略層→范圍層→結(jié)構(gòu)層→框架層→表現(xiàn)層。我相信對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)五層模型屬于入門，但是對(duì)于不同類型的產(chǎn)品必然有不同的解讀，比如SNS產(chǎn)品和電商產(chǎn)品的五層模型關(guān)注的問(wèn)題肯定有差異，因此這里還是以淘寶魔方為例贅述一遍自己對(duì)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的五層模型理解。

1. 戰(zhàn)略層，用戶需求和產(chǎn)品目標(biāo)，比如淘寶魔方的目標(biāo)用戶是品牌賣家，那么它到底幫助品牌賣家用戶解決什么問(wèn)題?對(duì)于DMAIC來(lái)說(shuō)，相當(dāng)于解決Define的問(wèn)題，即數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)什么價(jià)值。
2. 范圍層，功能規(guī)格和內(nèi)容需要，比如淘寶魔方有哪些功能，這些功能有哪些指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)反應(yīng)哪些問(wèn)題?對(duì)于DMAIC來(lái)說(shuō)，相當(dāng)于解決Measure和Analyze的問(wèn)題，即價(jià)值表現(xiàn)為哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)，這些指標(biāo)的來(lái)龍去脈如何。
3. 結(jié)構(gòu)層，交互設(shè)計(jì)和產(chǎn)品架構(gòu)，比如淘寶魔方的各種指標(biāo)怎么分類組織，不同維度的相互關(guān)系如何?
4. 框架層，界面設(shè)計(jì)和導(dǎo)航設(shè)計(jì)，比如流失顧客指標(biāo)是使用圖還是用表格?使用什么類型的圖?數(shù)據(jù)篩選器和圖表怎么布局?
5. 表現(xiàn)層，視覺(jué)設(shè)計(jì)，比如子行業(yè)趨勢(shì)圖使用什么顏色分類?寶貝列表是否顯示圖片?上述三層，對(duì)于DMAIC來(lái)說(shuō)，相當(dāng)于解決Improve的問(wèn)題，即數(shù)據(jù)以什么樣的形式來(lái)展現(xiàn)其價(jià)值。

具體的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中不斷運(yùn)用上述模型進(jìn)行思考迭代，最終才成型完整的產(chǎn)品，對(duì)于DMAIC來(lái)說(shuō)，這就是Control的內(nèi)涵。

可以看到，數(shù)據(jù)挖掘和產(chǎn)品設(shè)計(jì)在方法論上是具有內(nèi)在統(tǒng)一的，這就是我所理解的數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法論。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型

具體來(lái)說(shuō)，任何一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要先思考這個(gè)產(chǎn)品的目標(biāo)用戶是誰(shuí)，幫它解決什么問(wèn)題，給它帶來(lái)什么價(jià)值，也就是確定產(chǎn)品的業(yè)務(wù)目標(biāo)。繼續(xù)思考，為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，需要哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)?這些數(shù)據(jù)指標(biāo)是怎么來(lái)的?這些指標(biāo)如何反應(yīng)解決問(wèn)題的思路?當(dāng)我們確定了數(shù)據(jù)指標(biāo)后，從技術(shù)的角度講就是數(shù)學(xué)建模的問(wèn)題了，從產(chǎn)品的角度講需要明確第三個(gè)環(huán)節(jié)，就是這些指標(biāo)以怎么樣的形式展示?如何更好的發(fā)揮它的價(jià)值?這就從抽象概念進(jìn)化到具體的產(chǎn)品形式。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程也就是基于上述三點(diǎn)進(jìn)行不斷的循環(huán)迭代的過(guò)程。

1. 業(yè)務(wù)目標(biāo)

就數(shù)據(jù)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，其主要價(jià)值應(yīng)該是決策或者輔助決策，這就意味著數(shù)據(jù)產(chǎn)品往往和業(yè)務(wù)及運(yùn)營(yíng)密不可分。因此評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的原點(diǎn)是產(chǎn)品能否滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵需求，不論是理解、預(yù)測(cè)還是決策。不同業(yè)務(wù)的關(guān)鍵需求顯然是不一樣的，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的目標(biāo)用戶和目標(biāo)價(jià)值也必然存在差異，這就要求數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)去深入理解業(yè)務(wù)本身，游戲產(chǎn)品經(jīng)理***是一個(gè)資深玩家，同樣，***的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理即使不是一個(gè)業(yè)務(wù)專家，至少也是需要能夠站在業(yè)務(wù)專家角度思考問(wèn)題。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品并不是千篇一律的圖形報(bào)表，從業(yè)務(wù)目標(biāo)出發(fā)我們可以很輕易的找到數(shù)據(jù)產(chǎn)品的靈魂。搜索時(shí)代的網(wǎng)站是以廣告為核心盈利模式的，因此無(wú)數(shù)站長(zhǎng)才會(huì)為點(diǎn)擊流競(jìng)折腰，如何分析提升流量是網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵需求，因此以google Analytics為代表的流量分析工具橫空出世。電商網(wǎng)站本質(zhì)是商品交易，其運(yùn)營(yíng)依然沿襲了傳統(tǒng)零售業(yè)的玩法，比如活動(dòng)營(yíng)銷，關(guān)聯(lián)銷售，會(huì)員提升，那么如何促進(jìn)交易這個(gè)核心需求是不變的，所以有了量子恒道面向銷售和客戶分析的店鋪經(jīng)，有了輔助高級(jí)別賣家進(jìn)行戰(zhàn)略分析的淘寶數(shù)據(jù)魔方。

博客及SNS類產(chǎn)品又是一番情景，其運(yùn)營(yíng)核心變成了內(nèi)容產(chǎn)生量和粉絲數(shù)，簡(jiǎn)單的流量分析不得不改弦易轍。游戲是強(qiáng)運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品，其核心是如何留住玩家如何提升道具購(gòu)買，因此可以想象游戲類數(shù)據(jù)產(chǎn)品必然需要面向玩家的生命周期管理和道具交易。當(dāng)進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，為了適應(yīng)新的設(shè)計(jì)和交互變革，為了解決渠道推廣難題，我們可愛(ài)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品又將多屏多系統(tǒng)分析、渠道分析發(fā)揮得***。而當(dāng)智能硬件、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)各種概念喧囂時(shí)，如何從愈加廣泛的數(shù)據(jù)中尋找產(chǎn)品的核心價(jià)值則成為了所有人共同的思考。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)目標(biāo)決定了產(chǎn)品的方向，不能抓住業(yè)務(wù)問(wèn)題的數(shù)據(jù)產(chǎn)品不是好的設(shè)計(jì)，而基本上可以想象當(dāng)明確你要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題越難時(shí)，產(chǎn)品目標(biāo)用戶的興趣就越大，再接著才會(huì)覺(jué)得產(chǎn)品的價(jià)值越大。

2. 數(shù)據(jù)指標(biāo)

當(dāng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)目標(biāo)確定以后，我們似乎就要開(kāi)始數(shù)據(jù)挖掘游戲了!這個(gè)游戲的核心是將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問(wèn)題，這些問(wèn)題往往分為兩類，一類是為了反應(yīng)業(yè)務(wù)情況，我需要哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)，比如流量還是交易量;第二類是為了解決業(yè)務(wù)問(wèn)題我需要使用哪些數(shù)學(xué)模型或算法，這些模型或者算法的解需要哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)表達(dá)，比如商品關(guān)聯(lián)推薦。當(dāng)業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問(wèn)題以后，基本上就是數(shù)據(jù)分析員或者技術(shù)工程師們的舞臺(tái)了，他們將一起來(lái)面對(duì)諸如選擇合適數(shù)據(jù)、如何認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)、創(chuàng)建模型集，構(gòu)建模型，評(píng)估模型等等各種細(xì)節(jié)上的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的指標(biāo)差異

稍加留意上述數(shù)據(jù)指標(biāo)的變化規(guī)律，不難印證，數(shù)據(jù)指標(biāo)能否適配業(yè)務(wù)目標(biāo)是數(shù)據(jù)產(chǎn)品走向成功的關(guān)鍵的一環(huán)。

3. 價(jià)值展現(xiàn)

明確了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)后，下一步便是如何展現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。總體上數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在兩方面，一是反應(yīng)問(wèn)題，二是解決問(wèn)題，這也是分析類數(shù)據(jù)產(chǎn)品和決策類數(shù)據(jù)產(chǎn)品的核心區(qū)分，當(dāng)然現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)品往往處于這兩者的過(guò)渡地帶。

分析類產(chǎn)品的價(jià)值展現(xiàn)本質(zhì)上來(lái)就是通過(guò)什么樣的形式來(lái)表現(xiàn)數(shù)據(jù)，讓使用者更加一目了然隨心所欲的看到問(wèn)題是什么。通常這類產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需要使用數(shù)據(jù)篩選器來(lái)幫助用戶看到不同維度不同類別不同時(shí)間的數(shù)據(jù)組合，同時(shí)使用圖表的方式使得數(shù)據(jù)指標(biāo)更加直觀。

設(shè)計(jì)時(shí)往往需要遵循圖表自身的交互屬性，比如曲線圖反應(yīng)趨勢(shì)，餅狀圖反應(yīng)比例，頻率圖反應(yīng)分布，而為了獲得更加豐富的效果則可能需要進(jìn)一步采用高級(jí)別的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。這些設(shè)計(jì)過(guò)程大部分屬于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的框架層和表現(xiàn)層，重在數(shù)據(jù)表現(xiàn)與用戶的交互。而目前大部分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品皆止步于此，比如各種流量分析產(chǎn)品、指數(shù)工具、運(yùn)營(yíng)分析產(chǎn)品、數(shù)據(jù)魔方等等。

決策類產(chǎn)品的價(jià)值展現(xiàn)本質(zhì)上來(lái)就是能夠幫助用戶解決問(wèn)題，提供決策方案。比較典型的有推薦引擎，它能夠直接展現(xiàn)關(guān)聯(lián)商品提升銷售額，而不需要目標(biāo)用戶親自去分析商品類別、監(jiān)控趨勢(shì)、總結(jié)規(guī)律等。再比如電信業(yè)根據(jù)用戶信息分析擬定資費(fèi)套餐，銀行業(yè)根據(jù)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，這些產(chǎn)品的展現(xiàn)價(jià)值的方式也都在于直接的決策，而不是間接的數(shù)據(jù)圖表。

再拿車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，分析類產(chǎn)品就是通過(guò)OBD接口拿到數(shù)據(jù)后會(huì)使用很絢麗的交互來(lái)展現(xiàn)各種數(shù)據(jù)指標(biāo)，而決策類產(chǎn)品會(huì)通過(guò)一定算法提醒用戶你的油質(zhì)不高，哪個(gè)地方壞了需要及時(shí)保養(yǎng)。再比如淘寶的江湖策，新增了無(wú)線店鋪活動(dòng)，通過(guò)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)直接為用戶提供促銷決策和通道，這顯然是從單純的分析產(chǎn)品向決策產(chǎn)品演進(jìn)的典型案例。

毫無(wú)疑問(wèn)，從用戶需求的角度講，決策類產(chǎn)品比分析類更理想更有吸引力，畢竟相當(dāng)于省去了數(shù)據(jù)分析師和運(yùn)營(yíng)專家，可惜的是這樣的產(chǎn)品往往有著現(xiàn)實(shí)的約束，即決策流程本身是否可以產(chǎn)品化。對(duì)于賣場(chǎng)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品永遠(yuǎn)不可能去替代售貨員的吆喝，那么產(chǎn)品設(shè)計(jì)所能夠做的也只能是盡量靠近決策罷了。

可以說(shuō)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值如何展現(xiàn)，如何從分析到?jīng)Q策，從知道問(wèn)題到解決問(wèn)題，這是數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)***有挑戰(zhàn)的一環(huán)，也是最值得思考最艱難的一環(huán)。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品的未來(lái)

數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)遵循互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的基本方法，同時(shí)兼具數(shù)據(jù)挖掘的方法論，從業(yè)務(wù)目標(biāo)、數(shù)據(jù)指標(biāo)、價(jià)值展現(xiàn)三個(gè)核心環(huán)節(jié)不斷深入，循環(huán)迭代。但是正如前文微博提到的，當(dāng)前數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的尷尬在于大部分僅能幫助用戶理解問(wèn)題而很難深入決策層面。一方面是由于當(dāng)然是有數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)缺少話語(yǔ)權(quán)造成的，但是更為主要的在于決策流程本身很難產(chǎn)品化。另一方面，數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)面向決策的變化，從產(chǎn)品架構(gòu)來(lái)講也意味著設(shè)計(jì)模式發(fā)生根本變化，從單純的依賴數(shù)據(jù)模型到數(shù)據(jù)模型、決策模型、方法模型三位一體的轉(zhuǎn)變。

面向決策的數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)

可以預(yù)見(jiàn)的是，在電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)金融、虛擬運(yùn)營(yíng)商、可穿戴式設(shè)備這些決策本身可以產(chǎn)品化的領(lǐng)域，決策類數(shù)據(jù)產(chǎn)品將是舞臺(tái)上的主角。

附：淘寶系解析

下面運(yùn)用數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的三段式方法論分析一下淘寶系列的四款數(shù)據(jù)產(chǎn)品：量子恒道、數(shù)據(jù)魔方、江湖策、生意參謀淘寶版。一點(diǎn)淺薄之間，若是阿里的兄弟們看到了希望批評(píng)指正。

1.發(fā)展史

因?yàn)闆](méi)有親自接觸淘寶的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，只能從網(wǎng)上的一些資料大概整理了一下量子恒道、數(shù)據(jù)魔方、江湖策、生意參謀淘寶版四款產(chǎn)品的發(fā)展歷史，可能會(huì)有不實(shí)之處忘諒解。量子恒道的前身是雅虎統(tǒng)計(jì)，上線于2007年7月，正好是雅虎中國(guó)更名中國(guó)雅虎業(yè)務(wù)體系大調(diào)整之后的兩個(gè)月。初期雅虎統(tǒng)計(jì)主要方向還是網(wǎng)頁(yè)流量分析，直到2009年1月上線店鋪版開(kāi)始面向淘寶系的電商深度分析，經(jīng)過(guò)3年的發(fā)展于2012年4月徹底更名店鋪經(jīng)，并于當(dāng)年6月上線手機(jī)淘寶后開(kāi)始在無(wú)線端發(fā)力至今。

數(shù)據(jù)魔方于2009年8月開(kāi)始組建團(tuán)隊(duì)，2010年4月專業(yè)版正式上線，2011年6月加入淘詞功能，2012年10月新版上線，2013年5月BC數(shù)據(jù)分離并不斷進(jìn)行商品體系升級(jí)。江湖策相對(duì)較晚，2013年9月初版才上線，似乎為了雙十一而生，很快于2014年1月推出主打“無(wú)線渠道透視”的流量?jī)?yōu)化功能。生意參謀老版可追溯到1688的1.0版，淘寶新版是 2013年11月上線的，基本上與江湖策同步。

淘寶系數(shù)據(jù)產(chǎn)品簡(jiǎn)史

從發(fā)展史來(lái)看，量子恒道和數(shù)據(jù)魔方可算作淘寶系的數(shù)據(jù)產(chǎn)品1.0，而江湖策和生意參謀可稱作數(shù)據(jù)產(chǎn)品2.0，而且比較明顯的是無(wú)線端漸成主流。

2.業(yè)務(wù)目標(biāo)

按照本文闡述的數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論，淘寶系的四款數(shù)據(jù)產(chǎn)品分別有著怎樣的業(yè)務(wù)目標(biāo)呢?量子恒道在雅虎時(shí)代可以說(shuō)是標(biāo)準(zhǔn)的流量統(tǒng)計(jì)工具，和google Analytics以及百度統(tǒng)計(jì)基本上同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)，直到2009年面相轉(zhuǎn)向電商分析，尤其是淘寶店鋪的數(shù)據(jù)分析，而后僅僅是增加了手機(jī)端渠道而已。因此，量子恒道的業(yè)務(wù)目標(biāo)依然是幫助電商了解自己的業(yè)務(wù)，展示分析流量、來(lái)源、成交、轉(zhuǎn)化等多個(gè)視角的數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單歸納為以流量分析為主的“電商分析”。

數(shù)據(jù)魔方早期設(shè)計(jì)的定位其實(shí)并不明確，既有行業(yè)品牌分析，又過(guò)多的介入買家賣家分析，直至新版上線后明確定位為“行業(yè)品牌分析”，雖然有淘詞這種吸用戶的實(shí)用功能(個(gè)人感覺(jué)這個(gè)功能有點(diǎn)雞肋)，但是總體來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)魔方還是以幫助賣家解決戰(zhàn)略問(wèn)題作為業(yè)務(wù)目標(biāo)的。江湖策就業(yè)務(wù)目標(biāo)來(lái)說(shuō)跟量子恒道比較類似，都是基于流量的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，但不同之處在于它不僅幫助電商了解自己的業(yè)務(wù)，更重要的是優(yōu)化店鋪流量，提升轉(zhuǎn)化率。生意參謀的設(shè)計(jì)目標(biāo)目前看起來(lái)則相對(duì)更具體一些，它集中在店鋪裝修，幫助商家分析店內(nèi)各頁(yè)面的視覺(jué)問(wèn)題、評(píng)估裝修效果、引導(dǎo)優(yōu)化。

3.數(shù)據(jù)指標(biāo)

從業(yè)務(wù)目標(biāo)的角度推斷, 量子恒道、江湖策、生意參謀應(yīng)該在數(shù)據(jù)指標(biāo)上與數(shù)據(jù)魔方有較大差異，同時(shí)江湖策、生意參謀相對(duì)量子恒道來(lái)說(shuō)應(yīng)該更加細(xì)分。下表是我從四個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品首頁(yè)選取的主推數(shù)據(jù)指標(biāo)以及部分關(guān)鍵細(xì)分頁(yè)面的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

淘寶系數(shù)據(jù)產(chǎn)品指標(biāo)對(duì)比

可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)魔方偏重于行業(yè)指標(biāo)，其他三款數(shù)據(jù)產(chǎn)品則選擇了最為典型的瀏覽量、訪客數(shù)、成交金額、成交轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)、成交用戶數(shù)等。此外，江湖策的方向是流量的細(xì)分管理和優(yōu)化，對(duì)于流量路徑較關(guān)注，因此引入了與路徑有關(guān)的拍下金額、拍下件數(shù)等數(shù)據(jù)指標(biāo)，而生意參謀主打店鋪裝修，因此突出頁(yè)面的點(diǎn)擊次數(shù)和點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率也就不足為怪了。

到目前為止，可以說(shuō)這四款產(chǎn)品對(duì)于各自的定位和數(shù)據(jù)指標(biāo)的把握都是非常精準(zhǔn)的，如果熟悉熟悉游戲運(yùn)營(yíng)或者網(wǎng)頁(yè)分析產(chǎn)品的話，只要做個(gè)簡(jiǎn)單對(duì)比就可以深刻體會(huì)到淘寶系數(shù)據(jù)產(chǎn)品有著深入骨髓的電商基因。

4.價(jià)值展現(xiàn)

前文提到，價(jià)值展現(xiàn)這個(gè)緯度從產(chǎn)品設(shè)計(jì)的角度將包括了結(jié)構(gòu)層、框架層、表現(xiàn)層，四款產(chǎn)品在基礎(chǔ)交互視覺(jué)方面的差異一目了然，在此不作展開(kāi)。下面更多的是從價(jià)值展現(xiàn)的兩個(gè)方面加以闡述，即反應(yīng)問(wèn)題和解決問(wèn)題。

數(shù)據(jù)魔方是一款純血的數(shù)據(jù)分析類產(chǎn)品，因此采用了大量的圖表來(lái)展示各種數(shù)據(jù)，客觀的反應(yīng)了行業(yè)品牌等宏觀問(wèn)題。它能解決問(wèn)題嗎?顯然不能，還是需要運(yùn)營(yíng)專家去解讀數(shù)據(jù)做出自己的決策。量子恒道在這個(gè)問(wèn)題上和數(shù)據(jù)魔方其實(shí)比較相似，雖然在“健康日?qǐng)?bào)”子功能上引入行業(yè)指標(biāo)做參考，但是可惜沒(méi)有進(jìn)一步的突破決，總體上能夠全面優(yōu)質(zhì)的反應(yīng)問(wèn)題，但并未介入用戶決策流程。這也就是我稱之為數(shù)據(jù)產(chǎn)品1.0的原因。

那么江湖策、生意參謀這兩款數(shù)據(jù)產(chǎn)品2.0又有什么差別呢? 仔細(xì)研究可以發(fā)現(xiàn)，生意參謀其實(shí)大部分的功能還是在反應(yīng)問(wèn)題，告訴你數(shù)據(jù)指標(biāo)、指標(biāo)變化等等，所不同的是 “寶貝溫度計(jì)”這個(gè)小功能。“寶貝溫度計(jì)”引入一個(gè)決策標(biāo)準(zhǔn)“建議數(shù)”，提醒用戶“待優(yōu)化”，同時(shí)引導(dǎo)用戶直接修改標(biāo)題，這個(gè)功能看起來(lái)簡(jiǎn)單，但是如果我們分析這里面的內(nèi)在邏輯的話，這個(gè)步驟包含了決策標(biāo)準(zhǔn)、決策方案、決策行動(dòng)三個(gè)核心要素，有了這三個(gè)要素，本質(zhì)上用戶就可以直接解決問(wèn)題了。統(tǒng)計(jì)了一下淘寶論壇里對(duì)于生意參謀的反饋，“寶貝溫度計(jì)”是稱贊最多的，這也側(cè)面印證了用戶對(duì)于解決問(wèn)題的渴望。

生意參謀-寶貝溫度計(jì)

江湖策顯然想在解決問(wèn)題這個(gè)層次上走得更遠(yuǎn)。除了提供常規(guī)的PC端、無(wú)線端流量數(shù)據(jù)透視功能，以及聚劃算、無(wú)線活動(dòng)效果檢測(cè)等實(shí)用功能，目前來(lái)看有幾個(gè)亮點(diǎn)是非常值得肯定的。

實(shí)時(shí)直播。這個(gè)功能是分析流量路徑的，雖然其也是停留在反應(yīng)問(wèn)題這個(gè)層次，但是它的創(chuàng)新在于深入了業(yè)務(wù)流程而不僅僅是停留在數(shù)據(jù)報(bào)表，或者說(shuō)它將數(shù)據(jù)細(xì)分到了具體的業(yè)務(wù)層面，這樣用戶可以更加直接的做出行動(dòng)決策而不用去盯著數(shù)據(jù)思考背后的問(wèn)題。

流量發(fā)現(xiàn)。主要包括潛在買家和推薦渠道，其實(shí)前者就是買家信息分析，這個(gè)本質(zhì)并沒(méi)有什么創(chuàng)新，而推薦渠道也僅僅是簡(jiǎn)單集成了各種引流工具的入口。但是考慮這是一個(gè)新成品，因此大膽預(yù)測(cè)后續(xù)改版中江湖策應(yīng)該對(duì)“推薦”這個(gè)詞做更為豐富的演繹，比如在分析不同流量渠道或者不同頁(yè)面時(shí)更具一定的標(biāo)準(zhǔn)(比如行業(yè)排名、歷史水平)等自己關(guān)聯(lián)這些引流入口，直接告訴用戶介于目前的數(shù)據(jù)分析你哪個(gè)指標(biāo)低于行業(yè)50%水平，應(yīng)該優(yōu)化，請(qǐng)點(diǎn)擊等等(是不是有點(diǎn)像360^_^)。

江湖策-無(wú)線效果優(yōu)化

此外，無(wú)線效果優(yōu)化、無(wú)線店鋪活動(dòng)等功能我們也依稀可以看到上述影子，都提供了直接或間接的解決問(wèn)題的路徑，可惜的是都是單獨(dú)的菜單入口，并未和流量分析等功能進(jìn)行深度融合，這也說(shuō)明當(dāng)前版本還沒(méi)有建立一套完整的決策模型和方法模型，導(dǎo)致在解決問(wèn)題這個(gè)層次上還無(wú)法深入，期望后續(xù)的版本能夠給大家驚喜，我想這也是當(dāng)初起名“江湖-策”的緣由吧，期待其在“策”字上的表演。

5.演進(jìn)方向

一句話，未來(lái)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)應(yīng)該嘗試建立完整的決策模型和執(zhí)行路徑，突破圖表反應(yīng)數(shù)據(jù)價(jià)值的局限，盡量介入決策環(huán)節(jié)，朝著解決問(wèn)題前進(jìn)，這就是我心目中的數(shù)據(jù)產(chǎn)品2.0。