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本文主要從發(fā)展趨勢的角度，作為評價(jià)維度，來比較幾款競品的差異，同時(shí)對于新趨勢驅(qū)動下的產(chǎn)品運(yùn)營提出一些個(gè)人淺顯的思路和看法。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場同質(zhì)化嚴(yán)重，例如可視化領(lǐng)域，多個(gè)公司產(chǎn)品功能和界面設(shè)計(jì)都大致類似。所以傳統(tǒng)的對于功能架構(gòu)和UI的競品分析意義不大，作為快速增長的市場，web端產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)很容易模仿，而整體研發(fā)和運(yùn)營戰(zhàn)略則決定了核心競爭力。

所以從發(fā)展趨勢的角度，作為評價(jià)維度，來比較幾款競品的差異，同時(shí)對于新趨勢驅(qū)動下的產(chǎn)品運(yùn)營提出一些個(gè)人淺顯的思路和看法。

主要趨勢是綜合了多家頭部產(chǎn)品發(fā)布的趨勢報(bào)告（qlik、tableau、fine）以及艾瑞咨詢和garnter發(fā)布的行研報(bào)告總結(jié)得出。

（1）協(xié)同分析走向主流

隨著數(shù)據(jù)的重要性的顯現(xiàn)，不同于傳統(tǒng)BI的僅提供給決策層，現(xiàn)在數(shù)據(jù)運(yùn)營趨勢體現(xiàn)在企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營的各個(gè)環(huán)節(jié)。所以未來趨勢是所有的崗位都需要了解一些數(shù)據(jù)，協(xié)同分析成為主流。這時(shí)候的需求不再只是數(shù)據(jù)的可視化，還注重于數(shù)據(jù)的挖掘和收集。

（2）數(shù)據(jù)來源變得廣泛，快速迭代的數(shù)據(jù)成為新的需求

隨著數(shù)據(jù)挖掘和AI技術(shù)成熟，數(shù)據(jù)來源廣泛，BI人員可以接觸到各類數(shù)據(jù)。

據(jù)karlin venture預(yù)測：2020年，每個(gè)人每秒會產(chǎn)生1.7MB數(shù)據(jù)，所以能快速處理及時(shí)更新的龐大的數(shù)據(jù)的系統(tǒng)成為全新的需求，而不局限于數(shù)據(jù)的分析。

（3）個(gè)人數(shù)據(jù)分析服務(wù)需求增大

Qlik發(fā)布的調(diào)研結(jié)果顯示到2020年，80%的人員會有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的需求，65%的受訪者愿意學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，linkin的年度最熱十項(xiàng)工作技能，數(shù)據(jù)分析為其中之一。數(shù)據(jù)分析本身的需求增加，人們的學(xué)習(xí)需求上漲，數(shù)據(jù)分析教學(xué)和系統(tǒng)服務(wù)增勢強(qiáng)勁。

（4）交互模式的創(chuàng)新，沉浸式數(shù)據(jù)分析的成為可能

隨著自然語言處理以及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)出現(xiàn)。未來商業(yè)智能軟件交互將發(fā)生變化，以語音處理為代表的方式將極大增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理效率和人員使用體驗(yàn)。大屏數(shù)據(jù)，AR技術(shù)，會進(jìn)一步加強(qiáng)沉浸式的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)。

（5）數(shù)據(jù)分析不再針對過去的數(shù)據(jù)收集和分析，而是利用深度學(xué)習(xí)等算法模型對未來做預(yù)測

對于企業(yè)決策而言，除了對過去的問題復(fù)盤，對流程監(jiān)控，更多的期望在于對未來決策的需求，聚類算法，模糊算法等多個(gè)模型的出現(xiàn)意味著未來的BI產(chǎn)品一定是高度集成的。

（6）數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在未來會更加趨于簡單，可用，服務(wù)也會在未來面臨更高的要求。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)的二十一原則中，可用易用是判斷產(chǎn)品好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)之一，對于企業(yè)而言，是否易上手，直接代表了人員成本和時(shí)間成本，也是企業(yè)決策是否使用系統(tǒng)的重要一環(huán)。所以未來的BI產(chǎn)品會更加的傻瓜，售后服務(wù)也會更加趨于完善。

對比Gartner發(fā)布的2017年和2018年的Magic Quadrant，頭部被Qlik, Tableau, PowerBI牢牢占據(jù)。變化的是Qlik在過去的一年，因?yàn)閷τ谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的投入，包括自然語言處理的加持，進(jìn)一步追趕微軟。象限中參與者有所減少，強(qiáng)者地位不變，顯示出商業(yè)智能行業(yè)可能有馬太效應(yīng)的趨勢。

Ganter發(fā)布的報(bào)告中包含了詳細(xì)的BI行業(yè)的產(chǎn)品趨勢變化和優(yōu)劣勢對比，著眼點(diǎn)在于市場和產(chǎn)品發(fā)展趨勢。結(jié)合報(bào)告中主要產(chǎn)品的優(yōu)勢特點(diǎn)對他們的運(yùn)營策略進(jìn)行分析。

Tableau作為BI市場top2的公司，在報(bào)告中一個(gè)非常重要的特點(diǎn)是個(gè)人用戶數(shù)超過企業(yè)用戶。對于國內(nèi)市場，帆軟能夠牢牢抓住第一有比較大程度還是得益于對于中國式報(bào)表和國內(nèi)市場的熟悉。而tableau帶來的啟示是對于個(gè)人用戶的重視，也是BI軟件發(fā)展的下一趨勢。

個(gè)人用戶與企業(yè)差別在于需求層次性稍小且使用頻率與時(shí)長不同。個(gè)人用戶會為了自己喜歡的或需要的單一功能而付費(fèi)，并且個(gè)人的使用習(xí)慣也會進(jìn)一步帶到工作中。

換而言之，先滲透個(gè)人用戶，是在為滲透企業(yè)級市場做準(zhǔn)備。那么Tableu在個(gè)人用戶的運(yùn)營策略上有哪些出色的點(diǎn)，是下面主要來分析的。

個(gè)人用戶：

對于個(gè)人用戶，結(jié)合用戶行為理論的creat模型，進(jìn)行每個(gè)階段的梳理。

（1）冷啟動階段

大量的用戶和產(chǎn)生的內(nèi)容沒有流量的覆蓋，很難啟動，對此應(yīng)對的方法可以參考短視頻的做法，給予普通用戶作品以曝光的機(jī)會，普通用戶做出的圖，對于其他普通用戶也更有吸引力。

對于冷啟動的個(gè)人用戶，考慮的不僅是個(gè)人的需求，還有產(chǎn)品本身運(yùn)營的需求。通常線上的冷啟動通常會邀請kol來做，但是對于想要宣傳低門檻的概念并不適用，kol會不自覺的給普通用戶距離感，只有普通用戶的試用成功案例才能撬動其他普通用戶。

但是普通用戶勢必不能太普通，對此可以設(shè)立運(yùn)營指標(biāo)，通過社交數(shù)據(jù)篩選出對象，并且對于后期的輻射面積進(jìn)行追蹤。

對于啟動后階段的運(yùn)營指標(biāo)，集中于渠道的pv等指標(biāo)意義不大，工具類產(chǎn)品重要的是首次使用，所以關(guān)注更多不同渠道的激活的數(shù)據(jù)較為關(guān)鍵。

（2）Reaction階段

主要是對于用戶反饋的處理，小米的參與感營銷被立為口碑營銷的標(biāo)桿。其中提到現(xiàn)代社會已經(jīng)過了品牌消費(fèi)階段而是體驗(yàn)消費(fèi)和參與式消費(fèi)的時(shí)代，在參加騰訊的反饋平臺分析時(shí)候發(fā)現(xiàn)的反饋?zhàn)詈笾匾脑谟诩皶r(shí)的響應(yīng)和問題的反饋流程的門檻降低，例如：入口更淺、反饋流程更快速。

對于用戶運(yùn)營的理解還在于高科技含量的產(chǎn)品在啟動時(shí)，人們都因需求而來，在手頭的需求被解決以后，用戶對于產(chǎn)品的想象力的是有限的，他們并不知道下一步會發(fā)生什么，如何發(fā)生。

所以BI類產(chǎn)品還有一個(gè)重要的運(yùn)營策略在于要在內(nèi)部大力發(fā)展科技創(chuàng)新賦能的同時(shí)，給用戶正確的引導(dǎo)，使用戶能夠理解的語言去解釋產(chǎn)品下一步動向，留下足夠的想象空間，增強(qiáng)用戶粘性。

在這一點(diǎn)上PowerBI的做法是，在首頁study模塊中的roadmap中詳細(xì)列舉了即將投入使用的功能規(guī)劃，值得注意的是，除了詳細(xì)介紹的引導(dǎo)，微軟充分考慮到用戶屬性，通常在關(guān)心這塊的用戶而言，都不是初級用戶。

而對產(chǎn)品或行業(yè)有一定認(rèn)知和理解，且比較關(guān)心，無疑這部分用戶是獲取反饋的重要對象，所以同時(shí)留下了用戶反饋（創(chuàng)意分享）的入口。

同時(shí)用戶反饋模塊的設(shè)計(jì)充分采用為普通用戶曝光的做法，以投票的形式代替篩選，較為明智。同小米的“我也需要”功能設(shè)計(jì)相似。

（3）個(gè)人用戶最終評估是否使用時(shí)，決策中最關(guān)鍵的因素是成本與使用門檻

Gartner中提到，PowerBI的個(gè)人版定價(jià)策略，使之成為市場上價(jià)格最低的方案之一，通過對用戶的調(diào)研，優(yōu)化了最高四個(gè)用戶最在意的購買標(biāo)準(zhǔn)，酷炫的圖表和5秒注冊流程為微軟贏得極大用戶。

相比較而言，tableau的個(gè)人版定價(jià)較高，但是卻配備完整和活躍的討論社區(qū)，這也是極大留住用戶的主要策略，對于初學(xué)者而言，成熟的社區(qū)無疑降低了學(xué)習(xí)成本，而微軟對此的做法則是增強(qiáng)售后的服務(wù)。

從此看來，個(gè)人版的交流是用戶體驗(yàn)的重要組成，而選擇則根據(jù)當(dāng)?shù)厍闆r而定，社區(qū)的弊端在于還是要花更多的時(shí)間去定位和解決問題，但是卻可以拓展人脈，滿足一定社交需求，而售后則可以精準(zhǔn)定位問題于快速解決，更加適合于成熟且發(fā)達(dá)的用戶市場。

（5）最后對于個(gè)人用戶的宣傳上來說，微軟和tableau都有明確的引導(dǎo)，這一點(diǎn)上帆軟并沒有放作重點(diǎn)，可能還是出于對國內(nèi)市場的考慮，個(gè)人用戶的不成熟，而進(jìn)入日本市場則可以考慮類似的做法。

tableau

PowerBI

企業(yè)用戶：

對于企業(yè)用戶，首先理解B端平臺出現(xiàn)的時(shí)機(jī)和意義。國內(nèi)而言，b端產(chǎn)品的興起，個(gè)人的看法是總結(jié)為以下幾個(gè)原因：

• 第一是外部政策，國家定下三年人工智能發(fā)展計(jì)劃；
• 第二國家多次強(qiáng)調(diào)供給側(cè)改革，鼓勵企業(yè)從內(nèi)部出發(fā)，提高效率，優(yōu)化結(jié)構(gòu)。

外部來看，經(jīng)濟(jì)下行趨勢下，企業(yè)不得不開始反思自身，從而做到精簡優(yōu)化。而c端產(chǎn)品自移動端帶來的人口紅利和技術(shù)紅利以來，已經(jīng)過了需求高速增長的階段，單純的流量變現(xiàn)的生意不再好做，市場產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，粗曠經(jīng)營紅利消失帶來的必然是精細(xì)化運(yùn)營需求的爆發(fā)。

基于以上的理解，在海外市場運(yùn)營時(shí)，根據(jù)環(huán)境的相似點(diǎn)，找到成熟行業(yè)快速切入，是找到目標(biāo)用戶比較快的方式。

最終購買標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)較于個(gè)人用戶，最關(guān)心的不是消耗的成本，而是場景化的解決方案以及產(chǎn)生的價(jià)值。目標(biāo)用戶，任何行業(yè)都可以用到數(shù)據(jù)分析和報(bào)表。

對于企業(yè)應(yīng)用最直接的行業(yè)是金融，零售以及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，行業(yè)數(shù)字化的同時(shí)帶來的分析需求旺盛。對于選擇目標(biāo)用戶時(shí)，從行業(yè)入手，找到行業(yè)典型流程和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景。

以新零售行業(yè)為例，個(gè)性化推薦、動態(tài)定價(jià)、組合定價(jià)、促銷管理、需求預(yù)測，防止刷單是前期的主要準(zhǔn)備環(huán)節(jié)。而數(shù)據(jù)分析基本可以應(yīng)用到每個(gè)環(huán)節(jié)中，深入調(diào)研環(huán)節(jié)，提出場景化的方案時(shí)策略重點(diǎn)。

產(chǎn)品的體驗(yàn)=新體驗(yàn)-舊體驗(yàn)-成本。對于BI行業(yè)，大部分用戶停留在傳統(tǒng)BI的原因，是對于新產(chǎn)品不了解，且認(rèn)為沒有必要替換。

只有在宣傳的同時(shí)，針對對比的不同和優(yōu)化處重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)體驗(yàn)。傳統(tǒng)BI的機(jī)制是對數(shù)據(jù)的多維度分析、包括對于數(shù)據(jù)的上鉆下鉆的操作或者是展示。而后的BI的前端分析和展示以及人工智能帶來的模型預(yù)測分析成為主要差異化競爭力。

以上兩點(diǎn)，tableau顯然做的更加出色，首頁的視頻的demo，充分結(jié)合使用場景，而powerBI過于文字話的敘述則顯得比較的無力。重視企業(yè)的新體驗(yàn)以及場景化的方案是針對企業(yè)用戶的重要策略。

本文由 @cCcrazys 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議