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榮耀標識復盤：一個數據分析類產品從0-1的建設全流程
編輯導語：數據分析產品，指的是能夠幫助用戶收集和處理海量數據、生成清晰的可視化報表并最終輔助決策的工具類產品。本文作者從自己實際工作項目出發，梳理總結了從0到1建設數據分析產品的相關思考過程以及經驗，與大家分享。
本文復盤了筆者參與的一個從0-1的數據分析類產品建設全流程，一方面是為更好的捋清產品發展全貌，另一方面則是對建設過程進行總結，吸取經驗。
一、項目回顧
本部分從項目背景、項目開展、項目結果、未來規劃四個方面展開。
1. 項目背景
該項目主要是基于一個自研的新技術進行產品建設。這個技術的能力可簡單描述為：采集用戶在Web頁面上的行為數據，然后在將數據映射成視頻，實現”錄屏器“效果。該技術具備的能力及優勢使其具備廣泛的應用場景，比如說行為質檢、用研等。
我們發起這個項目的目標是為該技術尋找具體的業務場景，進行技術和產品價值驗證，最終實現商業化成功。
2. 項目開展
在整個項目開展過程中，我做的工作可分為兩部分：產品商業化探索和產品設計。在實際工作中，這兩部分事情是交叉進行的，但為更方便梳理和總結，對每個部分分開闡述。
（1）商業化探索
如何進行產品商業化探索，實際上，問題的核心點是確定用戶價值和商業價值。對問題進一步拆解，確定用戶價值需要確定“人貨場”三個因素，即產品通過提供什么樣的服務為什么用戶解決了什么問題；確定商業價值需要確定市場現有規模及未來前景、競爭對手情況這三個因素。
只有充分了解用戶價值和商業價值，才能知己知彼。
圍繞這六個因素展開商業化探索工作。
- 了解該技術能力。通過與技術交流、行業分享和資料學習等方式大致了解該技術的原理和能力，以及各能力可應用的場景
- 用戶調研，了解用戶需求。通過與內外部用戶訪談、產品宣講和資料搜集等方式進行調研和了解。對調研到的需求進行分析歸納，發現需求主要分為兩類：①是用戶行為分析，用于業務賦能，②是行為回溯，用于留證、質檢等。
- 競品分析。尋找各技術能力對應的競品，進行訪談、試用、功能拆解等。根據競品分析，一方面知道該技術現有已商用的場景，可證明有市場需求，另一方面了解各場景下競品的解決方案
上述3個工作是對產品可能的商業化方向進行大致調研，需要在進一步聚焦細化。在經過多次用戶調研后，對各場景下用戶需求進行拆解，使其更加清晰，各類需求間相互獨立。
對所有調研內容進行梳理后，得到下方這張表。
最后，確定商業化方向為行為分析，主要基于以下幾點考慮：
- 公司未來發展戰略為大數據方向
- 現有意向客戶都對用戶行為分析更感興趣
- 發展非行為分析方向的產品，需要商務介入進行推廣，客戶成功與否不可知
因此，為了更快速的驗證技術與產品價值，在綜合上面3點后，確定了以行為分析作為產品定位。具體來說，通過對用戶行為進行可視化與數字化，幫助客戶全面了解與分析用戶行為，實現數據驅動業務增長?？蛻羰褂卯a品時，無需在進行數據采集工作，只需要基于業務需求定義數據指標就可以進行用戶行為分析。
關于產品定位的探索過程，可看看之前寫的一篇文章：《關于對產品定位探索的復盤》
但是在復盤的時候發現：
- 對6個因素進行分析時，遺漏了對市場規模和未來前景這兩個因素的分析
- 在用戶調研時，調研對象覆蓋面不全，比如沒有對技術員進行調研（debug能力）
另外，目前的產品定位顆粒度仍然比較粗，不管是后續的產品設計還是真正的商業化輸出，都需要對產品定位進一步細化，找到具體的產品切入點。市場上行為分析類產品這么多，需要給客戶選擇你而不是選擇其他產品一個理由，這個理由就是產品切入點，他是產品能力的集中體現，是護城河，所以必須足夠“尖銳”。
基于上述想法，已有初步的細分方案，但是需要在深入調研進行驗證（SWOT分析等），這是未來一段時間的工作重點。
（2）產品設計
在該部分，主要工作是根據產品定位進行產品設計， 設計思路為：
- 業務調研，梳理業務現狀，總結業務問題；
- 建立產品畫像，對需求分析進行歸納演繹，將用戶需求轉化為產品需求，捋清產品脈絡；
- 梳理產品整體方案，基于業務理解，抽象提煉產品功能模塊，確定優先級；
- 產品功能設計，推動產品上線與迭代。
我們先以公司貸后催收部門作為試點場景，圍繞該業務場景進行產品設計。
1）業務調研
通過用戶訪談、實地觀察等方式對貸后部門展開調研，梳理催收業務當前現狀和問題。
貸后部門的主要業務目標是提高催回率，那么可通過梳理案件催收流程，對流程進行拆解，來找到影響催回率的核心因素。根據調研結果梳理出的業務流程如下所示：
當貸款逾期時，案件入催（將一筆逾期貸款稱之為一個案件）。首先由催收系統自動跑批代扣用戶銀行卡余額，代扣不成功時，案件流轉到分案引擎系統，由其按一定的規則將案件分配給催收員，催員在電催工作臺系統上作業，經過多次催收后還未催回的案件外包出去或走法訴途徑。
由上可知，逾期貸款的催回主要通過系統自動代扣和催員電話催收兩種方式完成，而系統自動代扣的可操作性不強，其是否代扣成功完全取決于用戶銀行卡里是否有余額，因此影響催回率的核心因素在于催員電話催收這個環節。
然而在真實業務場景中，催收員的實際工作行為是不可知、不可控的：
- 目前只是根據業績完成情況進行考核，但到底是什么導致了催員業績差異并不清楚；
- 催員所有的工作都是在電催工作臺上完成的，但是催員如何使用工作臺、各功能使用情況、是否需要提供額外功能或案件信息支持等都是不清楚的；
- 催員經常會反饋一些催收過程中遇到的系統操作問題，產品或技術人員需要了解問題發生時的具體場景才能定位和解決；
- 催收行業是一個政策嚴監管行業，催員需要嚴格遵守合規質檢條例，目前通過人工巡查和錄音質檢方式進行，但催收行為是否違規并不清楚。
以上類似情況還有很多，顯然，管理層無法全面了解到催員的實際工作行為，存在管理盲區。
2）建立產品畫像
通過分析典型用戶的需求，弄清產品為什么用戶提供什么服務，解決了什么問題，從而捋清產品脈絡，建立產品畫像。
客戶問題診斷：從調研結果中提煉三類典型用戶角色，對這三類用戶需求進行分析，將用戶需求轉化為產品需求，推導產品方案設計。
根據上述對典型用戶畫像的分析發現，他們的訴求是了解催員的工作行為，在往深層挖掘，為什么管理層想要了解催員的工作行為，這就和部門目標相關，即提升催回率，也就是說，管理層想要的一款能夠衡量催收效果的工具產品，這款產品既要能全面刻畫催員工作行為，進行工作流程優化與效能提升，又要能結合實際業務數據對案件催收流程做全盤管理。
產品畫像建立：
結合上述分析結論和產品定位，確定做一款員工工作行為分析與回溯的產品，通過對員工工作行為數字化幫助其全面了解和分析員工工作情況，衡量催收效果，最終助力客戶數據驅動業務增長
產品的關鍵價值點是對員工行為數據分析與應用，業務規劃路徑為：先將員工行為數字化、可視化，構建員工工作場景畫像，實現對員工工作情況的全方位考察，最后結合業務數據考察催收流程中各環節各影響因素的表現情況。
3）產品整體方案
根據實現路徑，進一步抽象和提煉產品功能模塊。
一般來說，數據分析類產品信息架構搭建時，首先需要基于業務理解完成數據指標體系搭建，找到核心構成因素，確定各構成因素的分析方法，根據分析方法確定對應的產品功能模塊，最后通過工作流程和核心痛點串聯各產品模塊。但是在搭建的過程中，要考慮標準化問題，畢竟貸后只是我們產品的其中一個客戶。
首先，對催回率這個核心指標進行拆解，如下圖
根據上述指標體系，可將影響催回率的因素分為3類：案件、催員、行為
- 對用戶的分析方法有：用戶畫像、用戶分群等
- 對行為分析的方法有：行為路徑等
- 對案件的分析可以采用分布分析方法等：①對數字分區間分析（不同逾期階段、逾期金額）；②對字段分類型分析：不同類型案件（首催、庫存、本人、三方）
- 對整個催收路徑可以采用漏斗分析方法
圍繞上述3因素和分析方法，可將產品劃分為四大模塊，各模塊對應分析了一類或幾類因素對催收效果的影響情況：通過dashboard展示核心指標變化和各類因素的基本情況、通過行為分析了解各類因素的變化規律和特征、通過網站分析考察催收工具的使用情況、通過用戶分析了解各催員在各因素上表現的基本特征。具體如下：
- dashboard：展示核心指標變化和各類因素的基本情況
- 行為分析：通過行為回溯對催員工作行為進行可視化展示，直觀了解催員的催收行為；通過工作分析了解催員基本工作情況；通過行為路徑了解催員的行為規律和行為模式；通過漏斗分析找到案件流轉過程中“轉化率”較低的點；通過分布分析了解案件、話務、行為、催員的分布情況；通過歸因分析找到催收過程中催員哪些行為對催收成功的轉化貢獻情況
- 網站分析：通過頁面分析可以了解到工作臺上各頁面的基本訪問情況；通過熱圖分析來觀察功能頁面中具體功能的大概使用情況；通過頁面點擊分析則可以精確知道各功能模塊的點擊占比，點擊人數等數據信息
- 用戶分析：通過用戶分群對具體共同特征的用戶進行分類作為各類分析模型的篩選條件；通過用戶畫像了解各催員的基本情況
確定了產品主體功能之后，需要確定各功能的優先級。根據調研發現，管理層第一訴求是全面了解催員的工作行為，并且實際業務分析中主要缺少催員的行為指標，在結合我們的技術核心是將數據映射為“視頻”，所以在實現思路上，首先以行為回溯為切入點，將員工的行為數字化、可視化，在根據業務和方法論分析提煉員工行為規律、工作情況等，最后對整個催收流程數字化，過程指標與業務指標相結合，分析各環節的表現情況。
產品設計完成后，單獨或組合運用一些分析功能，就可以實現數據反哺業務發展，一個典型的使用場景是，通過用戶畫像建立進行個性化匹配待催收案件，進而提高催回率。
進一步設想，在更遠的未來，待數據豐富之后，實現自動化和智能化，比如目前一個痛點是電話接通率很低，無法人為判斷一個案件是否接通，而我們可以利用數據預測案件的接通概率，催員可以根據案件接通概率進行催收工作，這將減少催員撥打無效電話的工作量。
當然，從標準化角度思考：
- 明確貸后催收只是其中一個場景，通過分析該場景，我們可以得到該數據分析產品的功能模塊可能有哪些，哪些是通用的，哪些是定制化的
- 在數據處理層面，數據指標定義、元數據管理等如何進行標準化、可配置化，這些也都是需要考慮的
- 完善技術方案，因為目前數據采集方式是全埋點，且支持web端，對于一些采集不到的數據，是否加入其他技術方案來補充源數據缺少問題
4）功能設計及實施
根據優先級，進行具體功能模塊設計，并協調資源推動產品上線和持續迭代。
在設計模塊時，需考慮的因素有：用戶是誰，功能模塊的價值是什么，該價值是否與使用該模塊的用戶目標相一致，完成這一目標的操作路徑是什么，是否有沒有考慮到的異常情況等，最后在結合相關產品設計規則完成產品功能設計。
將設計好的原型先與業務方對齊，在拉會召集技術人員確定實施細節，會議結束確定人員安排及排期，進行項目進度把控。
3. 項目結果
項目立項時，目標是在半年到1年的時間內，產品達到商業化狀態。如何將目標轉化為可衡量指標，那么需對目標進行拆解，可分為兩個方面：①產品功能健全度、②用戶價值體量，可通過接入的客戶數量來衡量。
目前項目結果如下：
- 產品功能健全度：產品完成了4次大版本迭代，60%的功能上線，線上正常運轉
- 客戶接入情況：已接入4個客戶，還有幾個部門也有接入需求（產品路演后接入意愿表達）
總的來說，經過這大半年，產品商業化進度條達到70%左右。
4. 未來規劃
仍然分為兩個部分：商業化探索和產品設計
（1）商業化探索上
- 縱向上，進一步細化產品切入點，以及對應的市場規模和前景，通過SWOT評估各切入點價值
- 橫向上，評估其他商業化方向的可能性和機會點等
（2）產品設計上
- 基于業務場景，進一步進行產品細節方案設計
- 持續跟蹤現有上線功能的表現情況，收集用戶反饋，進行迭代優化
二、思考與總結
當初機緣巧合加入項目組，回首參與項目以來的大半年，走過很多彎路，一切都是摸索著前進的，這個過程讓我學到了很多東西，不僅是產品經理專屬工作技能的補充和完善，更是一些潛在的軟能力的提升，收獲頗多。
首先，總結項目中遇到的困難
- 產品商業化探索時，由于缺少相關經驗和知識儲備，導致踩了很多坑，浪費時間與精力。后來通過實踐摸索（多溝通，多復盤）+一些方法論的學習（書籍、課程）才知道該如何去思考這個問題以及解決方案是什么
- 項目進度把控能力欠缺。在推動產品上線的過程中，有時候不能如期交付，除客觀因素（人員變動）外，主觀因素主要是本人非技術出生，導致對開發工作量評估不準確。后來通過①找技術大佬幫忙一起評估和②細化開發工作、制定目標及定時check來增加對項目的控制力，可以更好的定位到項目延期風險問題
其次，總結在項目中的收獲
- 對產品工作認知加深。參與到這個完全從0-1的項目，使我更全面了解產品經理的整個工作流程，對每個環節有了更深的體會與理解
- 產品工作技能提升。比如溝通能力，B端產品必須要多和業務方打交道，才能知道他們的需求，此外，在做商務推廣時，鍛煉了對不同的人將不同的話的能力；比如學習能力、邏輯思維能力、發現問題的能力等
最后，路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。繼續前行吧！
文中如有不足之處，懇請指出。
本文由 @細嗅薔薇 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載
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