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數據批量導入，是B端產品中常常會遇到的場景，設計得好，則能夠加快產品的落地實施過程、提高客戶的工作效率。作者既舉例了設計糟糕的批量導入設計，也舉例了合理的批量導入設計，更是總結了避坑要點，相信能夠給你帶來啟發和幫助，歡迎閱讀。

01 前言

在 B 端產品中，會經常遇到數據批量導入的場景，比如從舊系統遷移數據到我們的 SaaS 平臺，比如批量導入通訊錄等等。使用批量導入，可以快速將客戶的電子表格數據導入到我們的SaaS 平臺，從而加快產品的落地實施過程，也能夠提高客戶的工作效率。然而，如果批量導入設計功能設計得不好的話，可能會成為吐槽的一個點。比如，我們最開始設計的批量導入就遇到過下面這樣的吐槽。

“系統提示說表格有錯，但是又不知道哪里錯，幾千行數據讓我們怎么找？”

“這么多錯誤信息堆在一起，我們怎么看??？”

本篇就來介紹如何優雅地實現數據批量導入這個功能。

02 常見但設計糟糕的批量導入反饋

其實如果我們仔細傾聽用戶的吐槽，我們就會發現，影響體驗的關鍵因素是批量導入的結果沒有合理的反饋。而不合理的反饋往往集中在出錯的情況，我們來看幾種常見的、但設計糟糕的批量導入反饋。

第一種：無效的反饋

下面就是一種導入出錯的反饋，看提示語言也挺友好，但是對用戶來說沒任何作用，也就是用戶吐槽的“系統提示說表格有錯，但是又不知道哪里錯”情況。

第二種：“為難人”的反饋

既然要告訴用戶錯在哪，這個簡單啊，我們改成下面這樣吧！呃，如果一個表格短還好，如果一個表格很長錯誤又比較多，那不眼睛得看瞎？這種信息的組織方式其實就是頭痛醫頭腳痛醫腳，而沒有真正從提高用戶體驗的角度思考。而且，如果一行有很多列出錯的時候，信息會更凌亂，這不是在為難用戶么？

03 優雅的批量導入處理

實際上，如果我們仔細思考一下，導入出錯最佳的反饋形式，其實就是仿照表格的形式。如果能夠按照原先表格的格式給出反饋錯誤，那么用戶就可以在兩份表格中對照來修改錯誤數據了。

下面是設計的一個標準化的導入過程，導入失敗后我們會以表格的形式展示具體哪一行、哪一列的數據出現錯誤，并且在對應的單元格中給出了錯誤的原因。這樣，即便是導入出錯，用戶也可以快速定位到錯誤的單元格，按照提示修改錯誤。

導入成功提示相對比較簡單，我們會告訴用戶共導入了多少行，方便用戶進行總數的核對。

04 復雜的批量導入處理

當導入的數據量大而且涉及很多關聯數據的時候，可能會需要后臺花較長的時間處理。此時，需要使用異步導入的方式。異步導入意味著用戶上傳表格后無法馬上獲得導入的反饋，此時需要提供一個導入記錄給用戶查看批量導入的結果。異步導入結果的反饋和上面給出的原型相似，這里不再贅述。

在體驗上，很可能用戶會找不到導入記錄的入口，因此建議提供醒目的導入記錄入口，同時通過角標告訴可以采用角標的方式標注當前正在進行中的導入操作，下面是一個交互引導的示例原型。

05 實用避坑建議

實際批量導入會涉及很多細節，這些細節如果不注意可能會產生很多坑，這里總結本人踩過的一些坑。

• Excel單元格格式：Excel 本身會對一些特殊的數據進行處理，典型的就是日期格式會轉換為微軟自帶的日期格式（實際是一串數字）。因此建議單元格格式統一使用文本格式，這種在不同的平臺都能夠保持一致。
• 金額：顯示時，Excel會默認對超過2位小數的數值進行四舍五入。我們曾經遇到的坑就是明明看著金額是對的，結果導入系統總會差幾分錢。實際上就是數值四舍五入的問題，因此，在單元格為文本格式的前提下，建議對數值加上小數位校驗。
• 保存導入的記錄和源文件：對于一些敏感的財務類數據，很可能過了很久客戶才會發現問題，這個時候他們會對系統的準確性產生質疑。通過保存導入的記錄和源文件，可以幫助我們對比是客戶提供的數據的問題還是系統的問題（通常都是數據的問題）。我們曾經經歷過很多這樣的情況，最后每次都是發現客戶源數據不對，這個過程中反而讓客戶提升了對系統的信任感。
• 校驗過程處理：通常表格導入涉及兩部分校驗，一是數據格式的校驗，二是數據合法性的校驗。數據合法性是指系統內關聯的數據的校驗，比如員工所在部門存不存在、手機號是否重復等等。這種需要查詢數據庫進行校驗，可能會很慢。因此，對于這種情況，考慮降低服務器側的壓力，可以采取數據格式校驗不通過后直接返回錯誤信息，沒必要再進行后續的合法性校驗。
• 出錯導入處理：出錯后有兩種方式，一種是將正確的數據導入進去，一種是只要出錯整個表格都不導入。這兩種做法都有道理，取決于具體的應用場景。對于財務類畢竟敏感的數據，我們的處理方式是只要出錯都不導入，這是因為財務比較嚴謹，需要核對最后導入的金額。如果部分導入，意味著導入的時間點上存在偏差，不便于核對。但對于其他情況，可以部分導入，給用戶提供一份只有錯誤行的表格和一份錯誤對照表，用戶修改完錯誤數據后，再將這部分數據導入即可。

06 總結

本篇以實例的方式介紹了如何優雅地處理數據批量導入的產品設計。對于 B 端產品來說，效率始終是擺在第一位的，我們改善用戶體驗的方向也應該優先放在提升客戶員工的工作效率上。如何改善工作效率，那就是多聽聽客戶的吐槽，從吐槽信息中發掘提高他們工作效率的要點，然后轉化為提升產品體驗的需求。這樣，我們就可以不斷減少吐槽，收獲肯定。