数据产品设计实践

The bigger the data,the better the product!

从事B端产品以来,更习惯通过产品原型、PPT这类可视化的方式表达思路与看法,但是很少认真码字,希望能从这篇大数据产品设计的文章开始,逐步记录下来,文字的部分,也会时刻保持迭代,直到行文足够通常为止。

这篇文章适用于从事B端产品策划,或对平台型产品设计感兴趣的同学。本文以大数据产品设计为例,关注工具型平台建设流程与设计技巧。关于数据可视化、运营数据分析的经验与心得,后续可继续分享。


大数据产品概览

消除认知Gap

提到“数据产品”,大部分同学,可能首先会想到统计分析、报表工具、商业BI这类经常用到的产品形态,这也是产品、运营等岗位跟数据打交道的常见场景。那么,需要先消除一下这里的认知Gap,按照用途定位,可归纳以下两个方向:

一、数据生产:在庞大的“数据冰山”下,还需要依赖一系列的数据接入、存储、处理流程,将已有数据源中的数据进行收集和存储,在这基础上从事分析和应用,形成我们的产品和服务。在这个过程中,继续产生新的数据,从而循环进入整个生态流程中,整个过程,可以是全部智能化、自动化的。

二、数据应用:依赖数据生产的结果,我们可以应用于精准定制、预测方向。“精准定制”可以是一系列个性化的产品,辅助业务进行精准营销,例如效果广告。“预测”则是围绕目标对象,基于过去、未来的相关因素和数据分析,做出预警或实时动态优化,可为用户提供决策与支持,例如商业智能BI产品。“风险预警”,更多用于金融、银行系统中,做风控。

图一:消除数据产品认知Gap

广义来看,数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中,可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲,搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品,由于产品形态已经比较成熟,所以很少被人划分到数据产品的概念里,另外,这类产品往往大都在数据外层做了包装,使非专业的用户并不能直观的感受到数据的存在。

大数据产品全景图

海外有机构,每年都会输出一张“大数据行业产品全景图”,以下是2016年的版本,在每个细分领域下,都已经有了若干家代表企业或产品:

产品经理面临的挑战

图中的这些产品,更多被业内归纳为“工具型平台产品”,对产品经理来说,“就像时刻处于人文与技术的人字路口”,在理解复杂技术、业务场景的同时,不断带来更具人性的产品体验。与此同时,更要面对一系列的挑战:

•竞品信息匮乏,体验成本高;

•项目团队构成复杂,涉及大量跨团队合作,并且项目排期常常很紧凑;

•业务逻辑复杂,技术专业性强,产品经理自身并非受众;


平台型产品设计流程与心得

万事开头难,在规划平台型产品的时候,更需要全局视角去分析业务,根据战略需要,推动流程系统化,释放重复建设资源。同时,通过合理的规划与设计,提升工作效率,实现用户与企业价值双赢。

下图就是一个数据产品从0到1的主要流程与设计原则,接下来会就红字的部分,逐个分享。

数据产品从0到1

一、技术理解力

所谓的技术理解力,是指沟通、需求、及项目推进时,思考方式与技术人员保持基本同步。

1.参加技术人员的概要设计评审:当产品需求提到技术层面时,一般技术人员会对需求进行概要设计、评审、详细设计及评审、开发实施等环节。当然产品经理一般不会在技术层面介入太深,但为了尽量使需求不偏离目标,参加技术层面的概要设计评审,是很好的一个选择,虽然对于多数产品经理而言,不一定能全听懂技术在概要设计层面的讨论。参加概要设计评审可以了解需求在启动技术设计时,涉及到的相关系统、干系人、内外部团队等,大致了解技术实施层面的困难、瓶颈和资源需求。以减少用户类型、路径等环节的偏差。

2.提前向技术同步产品的远期愿景:同步产品愿景和长期版本目标,可以是在需求刚出现时,也可以是在交互设计时,但个人感觉最晚不能晚于技术的概要设计。提前同步产品愿景,可以在技术人员做技术设计时,能确定数据、架构、迭代以及预留字段,更能确定技术实现方式,是按照较大的系统实施,还是按照简单的逻辑实施,因为很多时候,技术的实现方式有多种选择。以免产品的期望是宏伟大厦,因为没有提前同步给技术,导致技术在打地基时,按照普通的平房实施了。

3.了解需求中的关键点:这一点需要在每一次技术沟通中进行确认,但尽量在技术概要设计前了解清楚,这也就是参加技术概要设计评审的重要性所在。了解需求的关键点,了解了相关困难、瓶颈、资源需求等,对于需求实施的排期、时间节点评估则会掌握的比较清晰。

二、业务场景驱动


如果就着需求文档,“用树形导航将需求逐个罗列”,那么,这种形态的输出仅仅能算作“功能平台”,还不能构成产品。“用户视角”是产品设计环节中最必要的部分:

1.找准目标用户:明确用户群体特征,可以通过“用户画像”的方式,描绘这类用户的常规属性、兴趣特征,通过这些属性组合,从而判断出用户行为倾向;如,在大数据产品中,最常见的,就是为数据开发者提供方便的大数据处理工具,无需通过重复的coding,即选即用。

2.发掘场景:每个用户故事,都只在固定的场景下产生,产品经理需要在初期,理清楚场景发生的条件与契机;

3.编写用例:把恰当的“用户”放到恰当的“场景”中,就像电影一样,用分镜的方式将每个功能点逐个模拟、演练,最终用流程图或低保真原型的方式,将用例逐个还原、呈现。这对B端产品设计来说,非常关键,在演练过程中,方便发现遗漏的边界节点,可以随时补充完善。

��三、流程管理-化繁为简

我们设计的不单是页面,而是“流线”,即“功能流程”或“页面访问路径”。

试想一下,泉水在山溪中流动着,穿过岩石、在陡峭出激流勇进,也能在宽阔出从容缓行,最终水到渠成,顺利到达山脚,汇入江河湖川。

•挑战:海量功能、大量模块、错综复杂的交互流程、难以理解的业务技术背景,都对产品构成挑战。

•前提:收集充分的信息,整理任务流,确定重点和逻辑。先构思,后出稿

•使命:用户可以用最短的路径完成任务,减少疑问与歧义。


推荐阅读

《餐巾纸的背面》

《互联网产品设计》

《时空》(KK三部曲)


参考信息:

1.知乎/老读悟 https://www.zhihu.com/question/19679589/answer/90363633

2.http://mattturck.com/2016/02/01/big-data-landscape/

3.简书/赵澈,http://www.jianshu.com/p/f448d0de51bf

4.知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/19980235

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