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榮耀標識數據看板怎么搭？這里有 3 大原則和 4 大構成要素
編輯導語：數據看板越來越成為公司數據驅動的重要工具；公司通過看板監測核心數據、及時洞察業務問題、溝通各部門落地解決方案成為常態；然而，在搭建和使用數據看板的過程中，公司經常會面臨數據模糊、有效信息過少、可視化方式混亂等問題；本文作者通過剖析看板搭建的6大常見錯誤，通過設計原則和案例分享為大家介紹專業級看板的搭建方法。
數據看板幫助企業監控核心數據、洞察業務問題，助力數據驅動發展；但搭建過程中，核心指標模糊、數據呈現混亂等系列問題一直困擾著各家企業。
本文旨在分享搭建看板的系統思維、傳授實戰經驗，幫助大家正確搭建數據看板。
一、什么是數據看板？
1. 定義數據看板
提到看板，大家都有一種似懂非懂的感覺；很多可視化專家對看板做了一系列定義，在這里，我將數據看板定義為一種監測核心業務狀態的可視化工具，主要用于商業交流。
上圖蘊含了數據看板的兩大功能場景：左圖有個人站在看板前，他可能是在監控數據，也可能是基于各類指標進行業務分析；右圖有一群人在討論，這是看板的另一核心功能——促進交流與協作，共同解決業務問題。
進一步，我們可以將數據看板的定義拆成兩塊：
- 數據看板是一個可視化工具。通過數據可視化，公司可以集成數據信息、監控商業進程、衡量與共享業務結果；近年來，數據看板越來越成為公司數據驅動的核心工具；企業利用可視化的數據看板監測數據、管理業務目標、促進部門協作逐漸成為常態。
- 數據看板是一個交流工具。通過數據公開和呈現，公司內部能夠共享有效信息，激活組織間的交流與協作；然而，絕大部分公司會忽略看板的可視化與交流功能，將其視為展示數據的普通屏幕。
2. 數據看板 2 大特征
接下來，我將分享三個看板，幫助大家理解數據看板特征。
1）用戶增長看板
用戶增長看板分成了獲客、分享、留存三大模塊。
這也對應了用戶增長的三種方式：
- 獲客：通過購買流量實現用戶拉新；
- 分享：通過現存用戶推薦獲得新客；
- 留存：通過新客留存實現用戶增長；
2）活躍用戶分析看板
活躍用戶分析看板雖然簡潔，卻囊括了豐富的用戶信息，看板上方展示了三個與活躍用戶相關的核心指標；下方則通過五個圖表從不同維度展現活躍用戶的構成與趨勢。
3）分享裂變看板
分享裂變看板同樣簡潔，僅通過二度裂變系數、三度裂變系數和分享后帶來的用戶總量三個指標，衡量與呈現分享裂變的效果。
通過這三個例子，數據看板的特征呼之欲出：
第一：數據看板聚焦于一個商業目標；一般情況下，一個數據看板只會聚焦一個商業問題。
數據看板中的指標與圖表都是為了更好地描述商業問題，幫助使用者理解商業進程、洞察業務趨勢、快速發現問題點。
比如在用戶增長看板中，我們只需要關注用戶增長的相關指標。除非需要進行增長與營收的聯動分析，否則看板中不應加入營收指標。
數據看板好比汽車的儀表盤。儀表盤幫助司機獲得汽車速度、油量、發動機狀態等重要指標數據，保障行駛安全；數據看板的作用也是如此，即通過監控企業核心指標，幫助企業洞察業務、發現潛在問題。
因此，數據看板必須呈現公司最重要的、最能反映業務問題的指標，而不是為了美觀雜糅各種無效指標，擾亂分析思路。
第二：數據看板屏幕必須呈現全貌；如果看板屏幕只能呈現片面或部分數據，使用者獲取信息與洞察問題的效率就會大幅降低。
只有呈現全貌的業務信息，數據看板使用者才能順利通過數據洞察指標規律，找到企業新增長曲線。
3. 數據看板的 3 大應用場景
數據看板是公司實行數據驅動戰略的重要工具，一般情況下，數據看板有 3 大應用場景。
1）監控
監控是數據看板主流的應用場景：通過看板大屏，公司可以實時獲取數據，了解商業進程，洞察發展趨勢，甚至發布業務預警。
2）分析
數據看板需要具備下沉細節的能力：在實際數據與項目預期不一致時，幫助業務部門分析導致異常的細節點、直擊核心問題。
3）協作
在發現數據問題、找到數據原因后，公司需要采取行動解決問題。
利用數據看板解決業務問題往往需要團隊協作：業務問題的洞察、注釋與解決，均需每一位團隊成員參與；此外，數據更新的結果也應及時反饋至整個團隊，保持部門同步。
在數據看板的 3 個場景中，每個場景都必不可缺；監控、分析、協作是一套系統的流程，缺少任何一個環節，另外兩環就失去意義。
二、6 大常見錯誤
企業在搭建看板時經常會犯一系列錯誤，具體可歸納為 6 點：
1. 數據割裂
企業在搭建數據看板時，常見的錯誤是一個業務信息分散于多個看板。
舉個例子，在用戶增長看板中，需要呈現拉新、留存、轉化等信息。
但在實際工作中，由于拉新、留存、轉化分別由市場、產品、運營三個部門負責，用戶增長數據分隔在三個部門的看板上，影響使用者效率。
一方面，分散的數據看板極大影響了使用便利性；另一方面，只有完整的數據才能呈現業務全貌——建立數據看板時，需要把核心數據與圖表放于同一看板中，杜絕數據割裂。
2. 數據太多，信息太少
在使用看板時，企業會遇到數據非常多，卻無法洞察任何規律的情況；也就是常說的，數據看板信息量很大，但價值非常低。
舉個例子，假設一個數據看板里放置了將近 30 張圖表；這樣的看板看似內容豐富，但在實際使用過程中，使用者只能感受到巨大信息量撲面而來的壓力感，無法獲得有價值的數據。
正確的做法是只把核心信息放在看板中，只有這樣使用者才能快速發現業務問題點，減少信息干擾。
3. 數據太慢
這一點主要針對運營看板?；顒舆\營數據應實時更新，如果數據更新速度過慢，就無法解決緊急問題，嚴重時造成巨大損失。
在具體活動中，企業應該搭建實時數據看板；比如公司有新活動上線，就需要看板實時監控爆款產品的曝光量、銷售量、成交量等核心數據。
4. 布局錯誤
很多企業在布局數據看板時，只是簡單地填充圖表，忽視用戶的使用感受；無序、碎片化的圖表布局會增大理解難度。
作為交流工具，圖表必須按照一定的邏輯排列，簡潔、清楚地傳遞信息；這樣用戶在使用數據看板時，才能用得準、用得好。
5. 數據可視化方式錯誤
圖表的作用是直觀地呈現數據，幫助看板使用者理解數據趨勢；然而，企業搭建看板時，經常會用錯誤使用圖表，或是使用與業務問題毫無關聯的圖表。
假設我們希望搭建一個衡量預算與實際開銷偏離度的可視化看板，用于提升預算設計精確度；上圖展示了該數據看板的兩種搭建方式。
左邊是錯誤的看板示例，它通過折線圖描繪 Budget（預算）與 Actual（實際支出）的絕對值；這張圖看似直觀形象，使用者卻無法一眼看出兩者的偏離水平。
右邊的看板通過公式「（變量- Buget）/ Buget 」計算相對值；經過變形，Buget 變為恒等于 0 的水平線，Actual 的波動水平即為當周開支的偏離程度；通過數據變形與正確的可視化方式，看板變得一目了然。
右邊的看板更方便地傳遞了核心信息，從中可知：
- 第 8 周和第 18 周實際開支與預算偏離非常大；
- 第 8 周的實際開支遠低于預算，第 18 周則遠高于預算。
為了避免這類錯誤，我們需要明確可視化目標。只有明確目標，才能找到與之適配的圖表類型。在此，我們為大家總結了 5 種常用的搭配組合：
1）趨勢類：線圖
線圖適用于觀察一個或多個數據指標連續變動趨勢；也可以根據需要與之前周期進行同比數據分析。
2）分布：柱狀圖
很多企業喜歡用餅狀圖衡量分布，但我們不推薦采用這種形式；因為餅狀圖的本質是使用面積衡量分布效果，但人對面積的敏感度較低；相反，人們對長度更為敏感，因此使用柱狀圖效果更佳。
3）排序：橫向柱狀圖
橫向柱狀圖適用于某個維度上的分布和排列。
4）表格：多維與細節
表格是信息最密集的呈現方式，可以同時分析多指標和多維度的數據，以及細節數據。
5）數字：大數圖
大數圖主要用于監控 KPI。
GrowingIO 數據看板提供線圖、柱狀圖、表格和大數圖等多種圖表工具，幫助企業快速落地可視化看板。
5. 數據衡量方式有誤
不同類型數據往往對應著不同的可視化類型，不管是趨勢、對比還是排序，都有其一一對應的圖表展示方式；當我們使用錯誤的圖表描繪數據，其傳達信息的效率就會大打折扣。
在使用圖表描繪數據時，需要思考該圖表類型與數據信息的契合度。
三、如何搭建專業數據看板？
1. 數據看板 3 大原則
原則一：一屏包含所有需要的信息。
只有將所需信息整合在一個屏幕上，看板使用者才能快速獲取全貌業務事實、了解業務問題。
一旦數據分散在多屏，用戶便需要通過滾動或切換頁面的方式獲取割裂的數據信息，嚴重影響使用體驗與分析效率。
在搭建數據看板時，企業應盡量將所需信息集合在一屏之內，最多不能超過 1.5 屏。
原則二：具備一定的時效性。
看板數據的時效性由公司業務目標與業務周期決定。對于電商企業而言，大促活動要求看板展示分鐘級別乃至實時級別的數據；而企業服務領域的數據看板，時效只需滿足小時級別或天級別即可。
原則三：定制化。
搭建看板必須以滿足公司/部門/團隊的需求為目標；看板是信息的載體，只有看板數據符合使用者業務訴求時，才會受到關注。
當一個數據看板只能提供 60% 的內容，使用者需要通過其他途徑補全剩余 40% 的內容時，這個看板就是缺乏定制化、不合格的看板。
2. 數據看板 4 大構成要素
要素一：可視化。
可視化就是通過圖表的方式呈現數據信息；過去我們常使用 Excel 整理數據，但數據信息很難通過橫縱 50 行的布局直觀呈現，因此需要借助可視化工具。
我們十分建議公司可視化核心指標，因為這樣能幫助看板使用者發現數據規律點、異常點、機會點，迅速采取行動。
要素二：能夠講解故事，能聚焦目標。
這一原則對應了上文提到的圖表無序問題。很多看板搭建者自己都不清楚看板到底在監控什么數據、描繪何種問題，更不用說把看板交付給業務團隊了。
判斷一個看板是否合格的標準是——看這個看板能不能講好一個故事、聚焦于一個目標。
事實上，聚焦目標就像寫議論文，如果我們的論點是“每個公司都應該使用看板”，那我們的論據就應該涉及以下幾個方面：
- 使用看板成為企業趨勢，越來越多公司通過看板分析業務；
- 使用看板的公司，業務效率非常高；
- 使用 Excel 等非看板工具的公司，業務效率較低；
當我們羅列出上述 3 個論據時，讀者便能迅速理解使用看板的原因和好處；同樣，我們應該有序排列看板中的圖表，使之組成一個故事，讓看板使用者一看就懂、一用就會。
要素三：迅速發現問題。
看板應該幫助使用者追蹤目標進度；如果沒有完成業務目標，看板必須能夠提供阻礙目標完成的異常值與問題點等信息。
要素四：分析與行動。
當我們發現問題時候，看板需要提供分析問題的數據和思路，輔助團隊采取行動。
綜上，搭建看板時，我們需要明確看板的本質是承載了信息并用于商業交流的工具；可視化只是輔助決策的方式，看板的根本在于向使用者清晰、高效、有邏輯地呈現信息，幫助業務部門判斷并采取行動。
在幫助客戶搭建數據看板的過程中，我們發現數據分析能力已經成為公司員工的普遍能力。
在一些具有數據驅動文化的公司，我們發現了以下三個現象：
現象一：核心指標出現問題后，公司高層或指標負責人往往會根據業務維度下鉆 2 層，找到核心的負責部門；再經過部門經理下鉆 3-4 層，找到具體負責人才去執行。
舉個例子，某個商品銷售量下降源于電商渠道的銷售量下降；公司高層發現問題后，就可以把問題聚焦于電商渠道，轉交給對應的執行部門。
具體而言，公司高層發現問題，經過預判和思考、層層下鉆，將渠道問題傳遞給一線部門；一線部門進一步拆解核心指標，找出具體電商平臺，再交付對應的執行人員解決。
現象二：分析師和業務人員配合，不斷建立假設，執行實驗；并借助看板評估效果，尋找產品迭代或運營的機會點。
有的公司沒有分析師，就靠業務人員自己建立假設，通過看板數據驗證或調整假設，尋找新的業務著力點。
現象三：實時地監控細顆粒度用戶行為，迅速決策。
實時看板必須監控非常細顆粒度的數據，才能產生數據驅動效果。
舉個例子，僅知道 DAU 下降這一數據事實，我們無法采取任何行動；然而，如果我們能知道是哪個渠道的數據在下降，就可以針對該渠道采取相關行動。
在實時看板中，公司需要拆解出非常細顆粒度的數據，轉向精細化運營；比如在電商大促活動中，看板需要監控爆款商品在某個渠道的實時銷售額/某渠道用戶如何分享活動等非常細顆粒度的數據，才能精準衡量用戶行為，協助活動部門決策。
四、數據看板搭建實操
創建看板的過程是組織數據信息、實現商業交流的過程，主要分為以下四步：
第一步，明確需求。
搭建看板有三問：一問使用者的業務需求是什么？二問業務目標是什么？三問如何達到業務目標？
清楚問題答案后，才能明確看板需求，聚焦具體的商業問題。無論是自建看板還是為他人搭建看板，首先需要明確需求。
第二步，需求分析。
在這一步，我們需要拆解業務需求目標，選擇合適的維度將其抽象為數據指標體系，確定看板基礎內容。
第三步，可視化。
可視化是創建過程的核心環節?？梢暬瘓D表需要準確表達數據信息，并通過有序組合排列清晰傳遞業務事實。
這里建議采用議論文的寫作方法：重要信息在前，佐證數據在后。
第四步，評估效果。
完成基礎搭建工作后，我們需要關注如下問題：
- 看板是否只有一屏幕（最多不超過 1.5 個屏幕）？
- 看板使用者能否通過看板完整講述業務故事？
- 創建的看板能否幫助使用者迅速發現趨勢、規律和異常？
如果以上問題均獲得肯定回答，那么恭喜你，這是一個效果非常好的數據看板；反之，則需調整看板內容。
一般情況下，公司看板可分為戰略看板、分析看板、運營看板三種類型。
每個類型的看板，我們都需要明確五個問題：每一類看板的主題是什么？使用者是誰？應用范圍是多少？信息力度如何？更新頻次如何？
接下來我們為大家一一介紹這三類數據看板：
1. 戰略看板
戰略看板是高層或決策者關注的核心數據看板，往往是全局性概述的指標；如果數據有問題，高層會下鉆挖掘細節；如果沒有問題，高層應減少對戰略看板的關注，去做其他更重要的事情。
由此可知，戰略看板應該遵循 Data Integration（數據集成）的原則；即在可視化的內容中，數據相關的描述應該多元化，其他信息少量化，以幫助管理者迅速發現趨勢和問題。
上圖展示了 KPI 相關的重要數據，描繪了銷售量、用戶量等 7 個關鍵指標。
從中我們能夠洞察戰略看板的特點：
- 指標數量非常少，所有指標均圍繞 KPI 進行選擇；
- 呈現重要信息量：各 KPI 的具體數值；
- 添加輔助信息補充內容：如目標是否完成，與過去比較的結果；
在這樣的設置下，公司高層能夠根據看板迅速了解業務是否達標及問題出處。
大家也可以清楚地看出幾個異常：
- 銷售量環比出現大幅上升；
- 復購嚴重下降；
- 人均瀏覽頁面驟升；
發現異常點后，高層落實對應負責人，將問題移交至銷售或產品經理；值得注意的是，如果公司高層下鉆兩三層后再移交業務部門，問題處理效果更佳。
綜上，應用戰略看板應遵循三個步驟：首先，我們要設立目標，追蹤進程；其次，要發現趨勢、異常機會點找到抓手的業務邏輯；最后，需要安排對應的負責人提升相關指標，并進行持續的監控。
GrowingIO 提供簡便的戰略看板搭建工具；于企業而言，訪問量是最重要的 KPI 指標之一；在GrowingIO 看板上，我們可以點擊「用戶訪問量」，將其添加至看板首頁，通過設定目標值，洞察實際值與目標之間的差距。
當看板數據顯示用戶訪問量下降時，我們可以點擊該模塊洞察詳情，對用戶訪問量進行「新老用戶」「城市」等不同維度的細分化分析。
假設我們通過城市分析發現用戶訪問量下降主要由于 A 城市用戶訪問數減少，便可以針對該城市進行下鉆分析，找到問題，并催促對應部門采取行動。
2. 分析看板
分析看板是借助數據可視化能力，找到業務進程變化原因的分析工具；和戰略看板不同，分析看板的作用在于探索性驗證。
分析看板有一套自己的邏輯：公司或部門提出假設—通過看板數據論證假設—判斷該改變是否存在成為機會點的可能—進行產品或運營策略的迭代—做效果評估。
舉個例子，GrowingIO 產品右上角有一個「添加到首頁（PIN）」；我們認為 PIN 可能是GrowingIO 產品的機會點，于是提出「PIN 對用戶看板使用率產生正向影響」的假設。
為了驗證該假設，我們需要進行系列驗證：
- 創建 PIN 和未創建 PIN 用戶使用看板頻率是否存在顯著差異？
- 創建 PIN 次數與用戶使用看板頻次是否正相關？
- 如果以上問題均得到肯定回答，那么有多少人創建看板并使用 PIN？
我們使用分析看板驗證該假設，在這里和大家分享我們的結果；在看板中，我們發現沒有 PIN 的用戶使用看板的平均頻次為 40；PIN 一次的用戶使用頻次上升至 150；PIN 兩次的頻次為 400；三次為 600。
在得到 PIN 次數與用戶看板使用頻次正相關的結論后，我們繼續觀察 PIN 與留存的相關性，發現「創建過看板且 PIN 」的用戶留存率遠高于 「創建看板沒有 PIN」和「看板」用戶。
在此基礎上，我們發現僅有 3.6% 的用戶使用 PIN，即超過 90% 的用戶沒有使用 PIN。
綜上，我們認為 PIN 是 GrowingIO 產品獲取用戶、提升留存的新機會點，并對比進行迭代——在用戶創建看板時，默認選擇 PIN，給予用戶在首頁看看板的權利。
3. 實時看板
實時看板主要用于監控一個具體的運營場景，其關鍵在于確定衡量場景的具體目標。
如企業在做爆款推廣時，需要實時監控核心數據指標，監測商品效果，必要時可直接對監控的指標采取行動；實時看板的搭建與應用相對簡單，上文也提到了很多案例與場景，這里不再贅述。
數據看板是可視化業務數據的工具，也是部門溝通協作的工具。
只有聚焦核心業務問題、建立一體化數據指標體系、正確使用可視化圖表，才能有效發揮數據看板價值，驅動業務增長。
公眾號：GrowingIO
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入木三分~
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