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編輯導語：作為產品經理，除了關注最外顯的設計規范，同時也要思考產品底層邏輯是否存在不一致的問題。那么這就需要一套規則來進行規范。本文將圍繞數據產品設計規范來展開，分別從產品規劃、產品形態、產品設計、產品規范這四個方面來規范產品設計的邏輯一致性。值得閱讀學習。

我經常讀到一些關于設計規范的文章。每次閱讀完都有種醍醐灌頂的感覺。同時我也會去反思自己負責的產品，是否也存在設計、交互不一致的問題。作為產品經理，除了關注最外顯的設計規范（大到頁面布局，小到icon顏色），我也在思考產品底層邏輯是否也存在不一致的問題。于是腦袋里涌現出一個想法——除了最外顯的視覺和交互設計外，可能產品設計邏輯也需要一些“規范”。

應該有不少同學在訪問一個系統/APP的不同頁面或者不同功能模塊時，可能都會產生“這個孩子有幾個爸媽”的疑問？這種感覺一方面可能是來源于外顯的設計不一致導致的，另一方面可能是產品設計邏輯不一致導致的。

互聯網是個高速發展的行業，互聯網產品也有快速迭代的特征，在一輪又一輪的迭代中，產品、開發、設計等不同職能的同學都有可能換了好幾代。開發更替對用戶使用產品的影響是相對最小的，用戶并不能明顯感知到變化，只是要辛苦開發同學苦苦啃別人的代碼（恨不得分分鐘重寫），設計和產品更替對用戶影響更為明顯，如果改動不是很大，用戶可能會理解為又迭代了，如果改動很大，用戶可能就會理解為人員變動。換人是常態，但換人的背后還是需要一些規范和規則來維護產品在用戶心中的品牌標識。小到一個icon的交互，大到整個系統/APP的框架邏輯都需要圍繞產品定位及目標進行設計。

本人目前在做的是數據產品，本次分享更多的會圍繞數據產品設計規范來展開。產品設計的邏輯一致性可以從四個方面來規范，分別是【產品規劃】、【產品形態】、【產品設計】、【產品規范】。

一、面向企業外部的數據產品

在分享之前，再簡單介紹下數據產品及其分類。數據產品以數據為基礎，通過技術處理、產品策略挖掘數據價值，從而輔助用戶/企業更優的做決策的一種產品形式。數據產品根據分類維度不同，可以分成若干類型。這里主要分享的是具備SaaS服務能力的數據產品，也叫做面向企業外部的數據產品。這類數據產品由企業或個人開發，主要提供給外部企業使用，具備數據采集，計算，存儲，展示和分析等功能。

SaaS數據產品有兩大類型，一種是工具型，通過提供組件和報表服務，幫助業務提高數據分析效率，既包括SPSS、minitab之類的數據統計工具，也包括tableau、powerbi之類的數據可視化工具。另一種是平臺型，具備數據采集、處理與分析能力，結合業務痛點提供可視化產品和解決方案。

目前本人負責的是偏業務的數據產品，即數據的價值最終需要用于指導具體業務的開展，促進業務實現增長。業務導向的數據產品，從產品規劃到產品設計各個環節都需要圍繞解決業務痛點開展，從而最大化實現數據的價值。

二、產品規劃：設計的先導

產品規劃是產品經理工作的重要組成部分，也是產品設計的先導，那么該如何做好產品規劃呢？產品規劃交底書應該盡可能大而全，就像產品的北極星目標一樣，這份規劃能夠指引產品在不同階段的發展。

在開始構建一個產品前，建議先規劃好這個產品至少近2年的最終全貌，讓整個團隊充分了解到產品布局；如果產品已經在構建中了，建議定期review規劃，根據行業背景和業務需求等因素，判斷是否需要變更。想清楚一個較長遠的產品規劃后，還需要把這個規劃進行拆解，按時間維度拆解到一年的、半年的、一個月的；或是按目標實現維度拆解成A模塊、B模塊。

制定任一產品規劃都需要基于充分的市場研究、行業分析以及用戶/客戶需求分析。在做好市場、行業、用戶的基礎功課后，剩下的便是需要結合戰略的、組織的、產品的等不同層級的目標來設計產品的定位、目標以及具體的打法。假設戰略、組織等因素在一定周期內相對穩定，我們來具體看下如何來制定產品規劃。

產品規劃核心是要找到產品的賣點，也就是產品的核心競爭力。確保產品賣點是符合市場和行業的趨勢的前提下，盡量去挖掘用戶、客戶的需求，將瑣碎的需求按照特定維度進行歸納和分類，同時深度挖掘需求的本質和產品定位，找到二者的契合點。

如何理解“需求本質和產品定位兩者的完美結合”呢。數據產品需要極致挖掘數據的價值，將數據轉化為可視化產品。挖掘數據的價值需要專研數據本身，基于使用場景去拆解數據信息，按照不同維度把數據進行歸納。

假設現在有一條視頻數據，這條視頻數據就包含了標題、圖文、賬號、播放量、評論等數據，這么多數據就可以根據場景來進行分類。如果場景是分析爆款，則可以從標題、圖文、評論等數據著手，如果場景是分析up主，則可以從賬號數據著手。產品定位就很好理解了，原則上來說數據的價值應該是服務產品定位的。產品經理的工作就是需要基于對數據的理解，努力實現需求和產品定位兩者的匹配。

三、產品形態：多樣的服務

有了產品規劃之后，下一步就可以去構想產品形態了。當然產品形態也需要結合用戶、客戶的使用場景。數據產品與其他產品差異性在于，數據產品通常是基于大量數據分析聚類后呈現的結果。而這一過程就涉及到數據波動、數據異常、數據敏感等諸多場景，針對這些場景對數據產品形態就有了更多的需求。數據產品形態大致可分為三類，分別是平臺系統、推送服務、專項服務。

平臺系統解決的使用場景是“日常分析”，即用戶需要了解業務的明細，并且需要針對異常進行下鉆分析。通過構建平臺/系統的產品形式無疑是最好的選擇。這類數據系統通常包含三個大的模塊，一個是首屏的數據看板，將最重要的、總結性的數據呈現在看板里，用戶基于看板了解概況；第二個是若干產品模塊，按照解決用戶使用場景痛點的思路去構建；第三個是數據明細，滿足用戶了解詳情、自助分析的需求。

推送服務解決的使用場景是“下場干預”，即用戶需要在第一時間甚至提前獲知信息，以留足時間構想預案并下場干預。結合數據產品業務來看，推送服務根據內容性質可以分為兩類，一類是異常的數據，可以用“預警”的推送形態。所謂預警就是要以最快且最高效方式觸達用戶，通常觸達的內容不需要太多，達到突出重點、言簡意賅程度即可，目的是保證及時將信息推送給用戶并且引起用戶關注，常見的觸達方式包括短信、消息等形式。一類是常規的數據，可以用“報告”的推送形態。所謂報告是比較正式的推送，要求觸達的內容盡可能全面、詳細，能夠讓用戶通過報告大致掌握信息，通常以郵件方式下發觸達。

專項服務解決的使用場景是“決策評估”，即用戶提出了一個比較復雜的指定需求，依靠系統自動化的能力可以解決一部分，未能解決的部分依賴于專家咨詢服務。專項服務往往是線下服務，需要懂業務的專家參與分析和決策。數據產品常見的專項服務場景是實現增長。通過數據產品發現異常后，比如活躍降低，然后利用產品下鉆分析能力快速定位到原因，最后提供提高活躍的解決方案，從而幫助用戶提高活躍，實現增長。專項服務往往是數據產品核心競爭力之一，也能夠體現數據產品的核心價值——“發現問題-定位原因-閉環解決”。

四、產品設計：框架到模塊

根據用戶的使用場景，確定了相對應的產品形態后，接下來就要具體思考產品設計了。產品設計規范原則上來說是通用的。就數據產品特點而言，數據產品模塊和功能較多，在頂層設計前需要先搭建好系統框架，再往框架里填充內容；在填充內容過程中需要遵循共同的產品結構，讓客戶/用戶感知到產品的整體性。

首先講下系統框架，任何產品設計都要從需求出發，系統框架也不例外。系統框架的工作是把收集到的各種零散的需求結合產品規劃進行整合，從而提煉出大的模塊，來作為產品發展的指南針。在梳理框架的時候，需要處理好模塊獨立性和關聯性。

所謂獨立性，即各模塊之間的功能和作用應該是相互獨立的。獨立性通常需要結合業務場景來考慮，在產品上表現即是多個菜單欄提供的功能及其要解決的痛點應該是相互獨立的，不要出現交叉。

所謂關聯性，即各模塊之間部分功能是具有相關性的，體現產品的全鏈路能力。這種相關性在產品層面有兩類表現，一類是簡單的功能跳轉，比如從A模塊跳轉到B模塊，實現A和B在某些功能上的關聯。一類是復雜的功能復用，比如C模塊需要用到A和B模塊的部分功能，實現C模塊的多維度綜合分析。

在獨立性和關聯性的原則下搭建好產品的框架后，接下來就要進行各模塊具體功能填充了。既然是一個系統性的產品，那么同類模塊產品設計應該具有一致性。具體來講，就是產品的結構（各功能的排列組合）應該是相同的。這就類似于寫作文一樣，需要考慮以什么樣的結構去呈現文章。

數據產品常用的結構是總分，即在頭部呈現用戶最感興趣的內容，然后在進行下鉆分析。每一個模塊的頭部大概就是首屏的位置，通常需要把結論性的信息展示出來，呈現的信息需要盡量簡潔明了，必要的信息附上鏈接跳轉，方便用戶針對感興趣的或者有疑問的結論進行詳細分析。每一個模塊的軀干部分就是支撐頭部結論的詳細數據，在產品展示上面，先借助可視化圖表提煉關鍵信息，然后再展示相關結論的詳情數據。

五、產品規范：細節的魔力

最后是產品設計的具體規范了，數據產品設計規范的核心目的還是在于保持產品的一致性。盡量把產品、交互的每一個細節做好，自然就會贏得用戶的口碑。大多數數據產品都是基于大數據作業的，系統上幾乎是滿屏的數值，所以首先要講下數值的規范。

1. 數值的表示

為了方便用于閱讀并快速獲取信息，建議4位數及其以下用千分位表示，如1,234；大于5位及以上，用w表示，比如234.4w。對于大數值，千分位需要用戶再反映下，用w表示更為直觀明了，用戶一下子就能了解到數值涉及的影響面。

2. 小數的位數

到底是保留一位小數還是兩位小數呢？具體需要看數據的重要性。像股票、基金類的產品，小數一般是保留兩位，就算是百分數也保留了兩位，畢竟股票和基金的微小的漲跌幅都直接影響股民和基民的收益，當然是越精確越好。大多數數據產品都具有統計意義，數值都比較大，一般來說對于小數的精確度要求沒這么高，保留一位即可。

無論是數值的表示還是小數的位數，最重要的都需要統一，從細節讓用戶感知到系統的質量。不能A功能數值用千分位，保留兩位小數，B功能用w來表示，保留1位小數。

產品設計規范還需要保證“異?！鼻闆r的交互一致性。首先需要明白異常情況是產品并不希望出現的，但卻又是不可控的，所以一旦出現異常情況，勢必會對用戶造成負面影響。針對異常，產品設計出發點應該是盡可能去引導用戶。

對于大數據產品，經常出現的異常就是某個頁面無數據，最簡單粗暴的產品提示為“暫無數據”4個大字，這類提示只能說比空白頁面好（容易讓用戶認為是bug）。面對“暫無數據”這4個字用戶可能還是會有疑問，究竟是真實數據出錯還是程序計算出錯而導致呢？優秀的無數據產品提示建議說明無數據原因或者是引導用戶進行下一步操作。

針對不同場景產品設計方案：

1. 客觀無數據

建議提示：暫無相關數據，系統無法計算結果2. 因為數據量過少導致某功能無數據建議提示：數據量過少，系統無法計算結果3. 因為用戶沒有配置而導致無數據建議提示：暫無數據，請前往xxx配置4. 不知道原因無數據建議提示：暫無數據，如有疑問請聯系xx

最后再總結下數據產品設計理念：第一，在產品規范階段充分考慮用戶痛點，結合產品定位打造產品競爭力第二，在產品形態階段根據不同使用場景構建相對應的產品及其服務第三，在產品設計階段先搭建頂層產品框架，再設計具體的產品功能第四，在設計規范階段注意數據產品的統一性，友好處理異常流情況

以上僅是本人在從事大數據產品策劃工作中的一些經驗，歡迎大家交流討論，補充更多的產品設計方法和規范。

作者：morazhou，騰訊IEG產品策劃；公眾號：騰訊大講堂

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