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本文總結了作者的項目實戰經驗，涵蓋了報表需求的深度挖掘與解決方案、前端數據查詢難題的巧妙破解與標準化、前端設計規范的構建與人才培養，以及產研業務的無縫融合與協同優化。希望對你有所幫助。

在瞬息萬變的智能客服領域，產品的角色就如同一位探尋寶藏的航海家，不僅要時刻關注市場潮流與客戶需求的變化，更要能在實踐中不斷創新與突破。

踏入智能客服領域后，我有幸引領團隊在一系列數據化項目中披荊斬棘，從實戰中提煉出了四大關鍵環節的寶貴經驗。這其中涵蓋了報表需求的深度挖掘與解決方案、前端數據查詢難題的巧妙破解與標準化、前端設計規范的構建與人才培養，以及產研業務的無縫融合與協同優化。

無論針對于定制化數據項目還是業務中數據模塊的設計都可以用上，大致的思路是差不多的。

一、報表需求的精準捕捉與智能化響應

在數據化項目的實施過程中，我們經常會遇到關于報表需求多樣化的問題。在分析客戶實際需求時，我們發現報表功能可分為問題分析和業務報表兩大部分，其中業務報表因其與日常運營緊密相連，具有更高的優先級。報表功能不僅要反映原始數據層、明細數據層、匯總數據層和應用數據層的信息，還需滿足客戶對于數據時效性和自定義表頭的高要求。

針對已知問題，我們意識到傳統的預設報表模板已無法滿足客戶日益動態化、個性化的業務需求。

為此，我們提出了一種創新型解決方案：鼓勵客戶提供原始數據層和業務產出流程圖，以便我們了解其數據流過程和計算規則。

隨后構建起一套靈活可配置的報表系統。首先，我們為客戶提供一套可配置的映射表庫，其次支持在前端自由地拖拽報表和便捷的表頭字段自定義，并集成了實時數據計算與導出功能。

這使得客戶能夠根據自身需求靈活調整報表內容，而不必過度依賴產研團隊的持續性維護。

這樣的模式不僅可以降低雙方成本，而且在一定程度上也能支持內部業務的數據統計需求，即使客戶不再續約，此模式亦可快速適應其他客戶，只需更換原始數據層即可。

二、前端數據查詢困局的化解與標準化進程

在實際項目運行中，前端數據查詢成為阻礙團隊效率的一大痛點。問題的核心并不在于編寫SQL查詢語句的技術難度，而在于如何高效、準確地定位并獲取必要的數據。

我們調研發現，過往的常規做法過于依賴研發人員的手動支持或耗費過多時間學習復雜的查詢流程。為徹底改變這一局面，我們推出了一項改革措施：

• 實現Appid列表的權限化管理，確保各類角色能迅速獲取到業務結果，快速判斷客戶使用程度；
• 普及埋點數據查詢方式和基礎SQL操作知識，賦能業務人員自主查詢所需數據，從而極大提升了整個團隊的數據處理能力和項目執行效率；
• 提供大數據字典，在數據出現問題時，便于快速排查問題，根據埋點數據的異常，結合自動化預警機制，第一時間獲得系統的求救信號。

這樣一來，所有項目成員都可以根據需要自主查詢數據，顯著提升工作效率。

三、前端設計規范的嚴謹構建與持久傳承

在產品驗收階段，我們注意到了前端展示中存在的諸多問題，如按鈕樣式不統一、操作說明不一致等。除保證功能完整性外，視覺效果和系統規范性同樣重要。這類看似細微的問題如果不加以重視，隨著產品功能的逐漸豐富，日后校正的成本將會急劇攀升。

對于數據項目不建議使用傳統的前端代碼方式，更多建議使用低代碼平臺。如果數據模塊設計的項目很多時，建議自研一套通用的前端代碼組件。反之，向外采購新的產品。因為面對數據頻繁的更新迭代，更改和上線代碼是一套比較繁瑣的過程。

具體可以參考阿里開源低代碼平臺LowCodeEngine。

地址：https://lowcode-engine.cn/site/docs/guide/quickStart/intro

無論是自研還是外采，建議采取主動出擊的策略，即定期開展設計師培訓交流活動。雖然短期來看投入了一定時間成本，但長期看促進了設計規范的普及和執行。這將極大減少后期優化工作量，提升客戶體驗，并有助于培養團隊遵循規范的習慣。

四、產研一體化戰略，共建業務共鳴之橋

在產研過程中，我們發現團隊內部的信息流轉存在問題，常見的是團隊內部存在信息不對稱。這導致一線研發人員在理解和執行需求時存在一定程度的脫節，進而影響了產研團隊的整體協同效率和產品創新能力。

為解決這個問題，推薦采用“SEAI需求分析法”，它獨樹一幟地確立了四項核心目標，相較于傳統需求分析方法，通常能完成其中之一已然不易，而SEAI需求分析法則能同時滿足這四項高標準要求。

1. 用戶友好與需求界限明晰化

“SEAI需求分析法”使得客戶與用戶能夠在無需依賴復雜工具、圖表或繁瑣規則的前提下，如同閱讀日常生活中的文本一樣，輕松自然地理解并認同需求的具體內容和邊界范圍。

所謂“需求邊界”，即明確界定哪些需求會被涵蓋，哪些不在范圍內，盡管這一概念早已有之，但大多數方法在形式化表達和精確界說方面一直有所欠缺。

2. 項目經理量化管理的便利性，直接計算工作量、工期、成本等人力數據

項目經理可以直接依據文檔精確計算出項目所需的工作量、預計工期、成本預算，甚至包括合理的代碼行數、預期的測試用例數量、可能出現的測試缺陷數以及發布階段的缺陷預測數等核心數據。

相比之下，雖然敏捷開發框架如Scrum也能提供類似的估算，但通常需要開發團隊的緊密協作（特別是在項目初期團隊尚未組建完備時），并且其估算更多局限于當前迭代周期。

3. 開發人員設計與編碼的高效性，完成數據庫設計,編寫頁面/接口

結構化層次中，明確地融入了數據庫設計和頁面/接口層級信息，使開發人員能夠直觀明了地了解到他們需要開發的具體內容，避免了模糊不清或遺漏的情況。

不同于常見的“用戶故事”方法，SEAI需求分析法能夠讓開發人員明確知曉需要創建多少個頁面和接口。

4. 測試人員編寫測試用例的精準性

包含了“需求實例”這一層級，測試人員能夠直接從此處獲取靈感和線索，精準地編寫出匹配需求的測試用例，對測試用例的數量及大致內容有一個明確的概念。這種方法既能確保測試的全面性，又不至于令非技術背景的人員感到困惑不解。

同時，我們也提出了實施研發反需求串講機制和測試showcase階段，每個環節都要求產品經理積極參與，以此確保產研團隊在業務理解層面達成高度一致。

在研發反需求串講機制中，研發從自身理解的角度重述業務流程和呈現給客戶的結果，同時描述如何實現和完成這件事。在這個過程中，對于細節的把握更加精準，不會輕易在研發過程中忽略掉。

在測試showcase階段，產品處于半成品階段，存在少量的bug，但是整個操作流程是完全能夠跑通的。這個環節是內部集體驗收的過程，不僅僅是產品，包括設計師等需要用心參與，及時提出質疑和建議修改的地方（例如下圖），便于后續測試同學再跟進環節更好統一。避免上線驗收前才發現問題時，團隊沒有時間去調整，交付給客戶的是一個次品。

通過這種方式，研發人員不再僅僅是需求的被動執行者，而是轉變為產品設計的積極參與者和共創者。當成員不斷提出種種問題和建議時，常常會激發出我們對產品設計理念的深入探討和持續優化，最終提升了產研團隊的工作效率和產品迭代品質。

總結

在項目迭代過程中必須具備深度挖掘客戶需求的敏銳洞察力，勇于創新解決問題的魄力，致力于推動團隊內部標準化與規范化的決心，以及擅長協調產研業務深度融合的智慧。

這些實戰心得成為指引我不斷提升產品用戶體驗的良藥，也是在成長路上堅定前行的穩固基石。