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本文主要介紹了設計后臺產品時，需要注意的后臺產品的交互設計以及如何對后臺產品的數據進行復盤。期待為你帶來啟發，enjoy~

后臺產品的交互設計

在剛接觸后臺產品設計的時候，對于整個后臺產品的交互并沒有一個特別清晰的概念，尤其是當我們面對的大部分產品都是各式各樣的C端產品，而后臺產品可能除了列表就是表單，似乎也并不能留給設計過多的設計空間。

當我面對自己第一個大型后臺項目——生鮮ERP的時候，我們的產品設計研發居然自己生造了一套設計規范。不僅浪費時間，而且相關的設計還不如Antdesgin這些市面上成熟的UI框架。

隨著接觸的產品越來越多，不同業務邏輯所涉及到的功能也越發的復雜，就會發現有時候當一個產品功能不知道怎么抽象成功能的時候，一個好的交互組件可能一下就解決了你的這個問題，因為這個問題也許就是別人踩過的坑。

比如當你因為數據繁多而不知道怎么選擇的時候，Element或者Antdesign已經為你提供了數十種樹形選擇器，穿梭框；你在設計一個上傳圖片的小功能時，Antdesign的插件其實已經有了查看大圖以及刪除的功能，而經驗不足的你可能遺漏了這兩個小功能。

所以做在后臺產品的時候，我們沒有必要重復造輪子，多了解些市面上優秀的框架，不僅有助于我們開闊思路，鍛煉產品功能的抽象能力。而且還可以節省成本、時間。

尤其是后臺設計框架——Antdesgin，不僅給我提供了一套優秀的設計框架，還將自己的設計語言總結成了豐富詳實的文檔，我們在日常的工作中，了解了這個，就完全可以了解整個后臺產品的交互設計思路；具體文檔如下：https://ant.design/docs/spec/introduce-cn。

Antdesgin的文檔中不僅介紹了設計的基本原則，包括親密性、對齊、對比、重復這四個從《寫給大家看到設計書》中脫胎的經典理論、以及費茨法則等的應用，也有從視覺、設計模式等的介紹，還有Antdesgin的Axure以及sketch的模板下載。

總之，學習后臺產品的交互設計，讀這一篇就夠了。

后臺產品的數據如何復盤

在《用戶體驗要素》一書中所提到的用戶體驗五要素：戰略層、范圍層、結構層、框架層、表現層。我們已經大致從頭到尾梳理了一遍。一個后臺產品，經歷了這樣的一個流程其實也大致成型；在產品初長成之后，我們就應該考慮后續的事情——這個產品怎么樣？設計得合理不合理，后續哪些地方需要改進等等。

這個時候，數據的意義就顯著十分重要，而對于后臺產品來說，與C端產品的關注DAU、MAU、關注流量轉化漏斗、流失率等等還不盡相同。

后臺產品的數據復盤，應該注意以下幾點：

1. 相對值比絕對值更有意義

對于后臺產品來說，我們更多的時候是無法衡量一個產品的絕對值的。比如某個C端營銷活動上線之后，多少人參與，多少人下單，發了多少張券，核銷了多少張券等等這些是營銷活動的核心指標，而對于后臺產品，可能你所服務的對象只是公司的某個部門的某幾個人。從整個使用的量級上是不會有大的變化或波動。

所以一個后臺產品，應該關注的指標是它的相對值，即上線前后的對比。

2. 核心指標數據：成本、效率

那么，我們更應該關注那些指標的相對值呢？

大部分后臺產品的設計初衷其實是為了某個業務流程的降本增效。因此要關注的核心指標也是成本及效率；你所設計的產品，在上線后給公司的降低了多少的成本，提高了多少的效率。才是最核心的指標，也是設計產品是否合格的關鍵因素所在。

比如當物流運輸管理系統上線后，我們將不同的業務環節進行拆分，分開去看每個環節的成本降低了多少，效率提高了多少。

具體比如可以列一個表格：裝車后拍照留存這個功能，之前無系統時的環節為微信發圖片，整個環節為：司機拍照→發到司機群→運維到某個時間統一收集→錄入Excel→進行評估處理→進行歸檔備份；將其每個點的大致時間都進行評估。

系統上線后，這個環節為：司機拍照→上傳系統→運維查看→異常信息處理。

通過每個環節的數據對比，我們就可以將在產品設計中優秀的點以及有所不足的點很直觀的展示出來。

3. 非核心指標數據都有哪些？

成本和效率是在后臺產品中做數據分析統計時最核心的兩個指標。除此之外后臺產品中還有一些其他的指標需要我們關注。

非核心的指標可以結合業務流程，確定一些專屬指標，比如做一套發券系統，可以以發券業務場景的滿足率作為指標。

另外有些專業性較強的系統，有些指標也會有些強專業性的要求，比如一些大型企業的費控系統，企業員工的報銷準確率是其一個比較重要的指標。

另外，還有一些指標比如流程中的關聯性哪個最大，一個流程的時效對另外一個流程影響最大；哪個流程耗時最多，步驟最多等等，這些數據都是我們可以考慮拾取指標的點。

4. 有了數據后該怎么用

我們在有了數據的分析結果后，可從以下幾點去著手對自己的產品進行改進：

1）對每個環節進行分類，根據不同的占比確定指標效率

由于業務邏輯的復雜性，每個環節的效率提升可能都不太一樣；比如環節A可能你線上化之后立刻就能提升20%；而環節B由于線上線下聯動較多，輸入的數據較多，優化優化再優化之后也可能只提升5%。

所以對于數據的效果，我們不能一概而論。需要將每個環節依據其特征進行一次分類；耗費工時較多優化效果卻不盡人意的這一類，在后續的產品設計中可將其優先級放低。線上化程度較多，可節省大量人力成本和資源的，需要優先考慮；

2）圈定高頻操作的最小范圍，從操作層級上進行優化

在我們設計產品的時候，無論是找業務方進行需求分析還是自己調研產生的結果，很多業務流程及操作內容往往并不是特別準確的；不重要卻高頻的一些業務流程有時候在業務方的描述中會一筆帶過，而因此我們在設計產品的時候也是放在了某個不起眼的位置。

這個時候，每個業務操作的埋點就起了比較重要的作用。它可以檢測出哪些行為是高頻的行為，我們在拿到這些結果后，需要做的是減少高頻行為的操作層級、優化高頻行為的操作路徑。

同時，在進行高頻優化的時候，一定要確定高頻操作的最小范圍，因為一個流程可能會冗長繁瑣，如果將這個流程的操作層級全部提升，可能會得不償失。

舉個例子，在TMS系統中，司機送貨后的拍照只是一個支線業務流程，而排線操作確是核心鏈路之中的。所以極有可能在業務的描述中會花費大量的筆墨描述排線流程，對司機送貨后的拍照可能只是一帶而過。

然而，在實際的操作中，業務方進行排線的時候雖然耗費的時間比較長，流程比較復雜，但是一次流程可能只會有一次排線。

而司機送貨后的拍照，卻是需要在整個行程中每送到一家都需要進行拍照的，一次行程可能會操作十幾次。如果我們在聽從業務描述后將這個操作埋得比較深，在實際操作的時候無疑會提高操作時間及復雜性，效率降低。這個時候，在后期優化及復盤的時候，我們就可以將流程進行二次梳理。訂單完成頁面右上角保持拍照按鈕的常駐，可以進行快速拍照。

3）梳理常用表單信息，進行模板化設計

在積累了一定的數據后，有些業務場景中許多的操作可能都可以總結出幾類常用的標準，尤其是一些表單類的操作內容，需要創建的記錄信息十個字段里面有六個可能在A場景下所填寫的信息是一樣的。在這種情況下，我們就可以將表單的信息作為模板化，簡化填寫流程，提高效率。這里提供一個SQL的思路，在積累的一定的數據后，符合這種特征的表單內容，可以用其進行數據的梳理；

SELECT

count(*) as ‘每種類型的數量’,

count(distinct?業務場景) as ‘分布的業務場景’,

具體的表單元素

from

需要查詢的表1,

需要查詢的表2

where

需要提出的一些因素

group by

需要進行組合的元素1,

需要進行組合的元素2

order by

count(*) desc

在拿到業務數據后，我們要做的遠不止這些。業務流程的優化原則其實可以作為數據分析的一些指導性原則，這里可以再回顧一下：

1. 簡化高頻操作：操作頻率越高的操作，越值得進行流程的優化。比如某個系統的操作頻率為一次閉環任務占用總工時的1%，每次閉環任務會有30次操作，則當流程效率優化10%時，一次閉環任務效率就是整體提高3%。
2. 合并流程比較緊密的操作：如果兩個流程銜接的特別緊密，可將其進行流程上的合并。
3. 抽象繁瑣的流程，盡量系統化：如果為人工操作起來比較復雜繁瑣的流程，可將其抽象成系統化流程，即減少內部交互，提高操作效率。
4. 整理工作流：流程中涉及到工作流的內容進行梳理（工作流介紹可看之前的文章）
5. 異常流程梳理：主線流程梳理后，對主線流程中可能產生的異常流程進行輸出。關鍵節點按照流程六要素進行流程梳理。

以上的一系列文章就是我在平時設計一款后臺產品時的整體思路，整理出來一是將自己一段時間以來的知識做一個總結和回顧，讓自己可以在平時的工作中可以有對業務更加深刻的理解，對產品設計上更大的提升；另外也做為自己一個階段性的回顧，以免后續工作中遇到同樣的問題會忘記一些之前的坑，作為前車之鑒留給自己。

另外，將這些分享出來也可以給大家分享一些自己平時設計產品的思路，給大家避免一些自己踩過的坑。

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#專欄作家#

執迷，微信公眾號：執迷有悟，人人都是產品經理專欄作家，一個后臺產品經理。

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