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編輯導讀：對于一個沒有UI/UE的數據產品來講，產品PRD的質量就是產品最終的上限了。如果產品方案就很粗糙，實現效果就不要有太多期待了。那如何快速設計一個高保真的數據可視化產品原型呢？本文作者對此發表了自己的看法，與你分享。

除商業化的數據產品外，多數互聯網公司內部使用的數據產品UI資源是非常匱乏的。因為沒有更好的替代品，所以內部用戶對數據產品的容忍度通常較高，“能用”是用戶基本的期待了。

很早之前流傳過一個產品需求和開發實現的段子（詳見下圖），表達的核心思想是真正開發實現的過程會遇到時間成本、資源成本、開發質量等各種限制，最終上線的產品會和產品需求有一定的Gap，總結下來，“產品的美感不會超過產品經理的美感”，對于沒有UI/UE的數據產品來講，產品PRD的質量就是產品最終的上限了。如果產品方案就很粗糙，實現效果就不要有太多期待了。那如何快速設計一個高保真的數據可視化產品原型呢？

第一步：明確需求

業務基礎的需求是能夠快速獲取到業務KPI數據，進行數據分析，數據可視化是在數據可讀性、可視化、交互式分析提供更高效的解決方案。

對于產品經理或運營，他們的KPI是什么，日常工作有哪些動作來達成，過程需要什么樣的數據支撐決策/復盤，指標拆分的常用維度有哪些？以產品經理為例，日常要關注不同平臺、不同流量入口流量及轉化率，關鍵路徑的轉化漏斗，基于數據做產品功能迭代的決策支撐。

第二步：確定分析思路

沒有分析思路的可視化產品是沒有靈魂的，只是圖標的堆疊，產品的價值就無法體現。好的可視化產品一定是有明確的分析思路包含在產品交互設計流程內。結合流量分析的例子，梳理產品分析場景如下：

• 每天上班后打開電腦，產品經理可以最直觀的看到大盤KPI(訪問轉化率)最新數據，以及變化趨勢
• 拆分到App、微信小程序、H5等不同平臺，看指標是否正常，昨天微信小程序發版有沒有出問題
• 發現微信小程序轉化率環比上周下降20%，要進一步分析是哪個流量入口轉化率降低了
• 經過分析發現，是首頁底部新改版的信息流模式轉化率降低40%，再進一步拆分從訪問到下單全流程轉化漏斗，看看是哪個步驟的用戶流失最大

總結下來，產品設計時，要把用戶看數據、分析數據思路，形成產品交互路徑，能夠指指引用戶逐步進行操作，最終定位到問題，而不是把數據下載下來，excel在做篩選、分析。

第三步：設計產品方案

1. 頁面設計

常見的可視化頁面設計有指標化管理的交互式分析、以及圖表瀑布流展示兩種，各有優缺點。

布局方式一：指標化管理模式

優點：

• 頁面簡潔，重點突出，通過維度選擇和tab切換獲取更多的數據，避免一個頁面過多圖表難以聚焦
• 分析思路清晰，從匯總到維度細分，有需要時逐層拆分
• 方便權限管控，指標化管理可以從維度、指標控制權限

缺點：

• 默認展示信息量有限，分析過程依賴交互選擇，信息隱藏的較深
• 指標化管理適合核心KPI數量不多的情況（10個以內），且指標維度要統一，不同指標維度不同時，交互要做一定調整，即日期作為共有維度，其他篩選條件只能隨著指標tab切換位于指標卡下方。

布局方式二：瀑布流模式

優點：

• 信息平鋪展示，無需過多交互操作，可快速獲取需要數據信息
• 承載的信息量更多、可視化方式更豐富，每個圖表都可以是一個分析主題
• 對圖表共有維度要求不高，一般以日期為共有維度，作為全局篩選

缺點：

• 圖表數量平鋪過多時，重點不突出，難以聚焦
• 交互能力偏弱，用數據的人思路會受限于做圖表的人

2. 可視化圖表類型選擇

要避免為了炫酷的可視化效果而設計圖表，每種圖表有自己的適用場景（有很多專門的文章介紹），上述例子會用到：

• 指標卡：展示指標數值及對比結果，直截了當的告訴用戶昨天KPI是什么，怎么樣
• 折線圖(柱狀圖)：展示指標趨勢，查看數據波動，多維度值時可作對比分析
• 漏斗圖：流量轉化漏斗，用于定位影響轉化率的關鍵步驟
• 表格：最簡單但功能最強大的圖表類型，可以展示多維度交叉數據，適合查看明細、對比分析

1）工具選擇

工欲善其事，必先利其器。產品PRD工具最常用的是Axure，MAC系統也有用Sketch。以Axure為例，借助外部的組件包可以大幅提升產品交互設計效率，且可以設計出高保真的可視化原型圖。把組件庫文件導入Axure后，各種可視化圖表就不需要再截圖或者手畫了，還有高保真交互。

2）頁面示例

第四步：需求確認

產品PRD設計完成后，要首先和用戶（產品、運營）確認是否可以滿足日常的數據監控和分析需求，經過業務評審、產品內部優先級評審、開發評審等需求評審環節之后，就可以進入排期開發了。

作者：數據干飯人，微信號公眾號：zhuangxiu1314，主要從事數據中臺產品體系建設，包括：開發套件、數據資產、BI應用、精準營銷平臺、機器學習平臺等。

本文由@數據干飯人 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議