b端产品数据指标「b端数据分析」

今天给大家普及一下b端产品数据指标「b端数据分析」相关知识，最近很多在问b端产品数据指标「b端数据分析」，希望能帮助到您。

完整的功能设计需要很多方面的思考，本篇文章主要来梳理一下统计功能中的重要组成部分——“统计字段”的设计思路。

领导：今年全部实现信息化办公，所有流程都要通过系统，KPI也全部以系统数据为准！

越来越多的中小企业和机构开始重视互联网技术的应用，选择信息化建设，除了能更好的管理和保存工作资料以外，更重要的是可以通过数据全面了解业务、运营等各方面的情况，并达到辅助决策的效果。所以统计功能是B端产品中不可或缺的一个模块，例如运营系统中的数据面板，财务系统中的销售报表等。

完整的功能设计需要很多方面的思考，本篇文章主要来梳理一下统计功能中的重要组成部分——“统计字段”的设计思路。

一、统计字段的几种类型

在开始设计统计字段前，先来梳理一下统计字段的几种类型。

1. 基础数据字段

基础数据字段是指不能继续拆解并且没有属性限制，在统计周期内通过用户的操作日志或录入的信息就可以直接采集的数据。这类字段就像建筑中的一块砖，反应事件或现象的量值，通常用于监控整体数据情况以便及时发现问题，并为继续分析数据打下基础。

例如：某商家老板，每日需要通过销售额，客户人数，业务流量来了解销售情况，当这些数据明显低于或高于以往的数据时，就可以及时关注，继续分析问题的原因。

2. 复合数据字段

复合数据字段是由两个以上的数据通过指定的公式运算后得出。这类字段可以透过事件或现象，更深入的了解趋势速度，分析隐藏在背后的情况。找出影响变化的关键因素，指导下一步的行动。

例如：某公司月底计算月成交客户数/月新客户数*100%可以得到月成交转化率，转化率更高的那个月可能工作效率会更好，通过计算2小时内跟进的客户数占比，可能会发现转化率高的那个月2小时内跟进客户数占比也会比较高，因此可以发现及时的跟进会促进转化成交。

二、选定统计字段

一个系统有那么多的业务和操作行为可以统计，那么到底哪些才是有用的？哪些需要展示出来给用户看呢？是想到什么就都要做出来吗？

不是的，无目的的开发会让用户在使用时一头雾水，不知道要如何使用这些数据，非但不能帮助用户达到目的，反而还会降低工作效率，让用户在复杂的统计表中寻找自己需要的数据。而且每个字段的取数或运算都会产生开发工程师的工作量而浪费资源，那么我们要如何选择开发哪些统计字段呢，我会分为四个步骤来考虑。

1. 用户最关心的是什么，目的是什么？

在文章开始我们就说到，统计功能的主要目的就是帮助用户通过数据全面了解业务、运营等各方面的情况，并达到辅助决策的效果。那么在设计一个统计功能的时候就要以用户的目的为导向，了解我们要解决用户的什么痛点，可以为他带来什么样的帮助。在围绕这个核心来开展后面的工作。否则这个功能上线后，也不会有用户去使用它，我们还浪费了团队的资源。

我们可以通过问卷调查，面对面沟通等方式来了解用户的目的。如果是用于公司内部的产品，我们可以通过与业务同事的沟通来了解他们工作上关心的事情，遇到的痛点，还有明确的业务场景等信息。如果是面向市场的B端产品，就需要你去查找资料，有条件的可以做实地体验，充分了解行业后在做结论。

2. 发散思维：哪些现象或行为与之相关？

确定了目的目标后，我们可以发散自己的思维，想想有哪些现象或用户行为可以衡量用户想要知道的东西。

比如公司想知道今年的销售情况有没有变好，那么销售额的涨跌，新客户的转化率，老客户的复购率都可以体现这一点。再比如领导想知道员工有没有认真对待客户名单，转化率低的问题是否与员工的工作方法有关，那么员工对客户的跟进频率，跟进及时程度就可以体现出来。把所有可能有关系的字段想出来后，都记录下来备用。

3. 聚合思维-选定几个核心字段

上一步中我们获得的大量字段不能直接全部选用，我们需要有重点的选择几个最能表达目的的字段。否则我们的功能将会没有重点，用户也会迷失在数据中，不知道如何来使用我们的功能。我们还需要筛选掉一些不靠谱或不利于系统实现的字段，选出最合适，更好实现的字段。否则我们还需要为它补充数据来源的话，会产生大量的开发工作。

4. 拆解-与核心字段有关的基础字段

围绕已确定的核心字段，将它拆解出组合他的基础数据字段，再加上需要的属性限制，拆解的尽量详细，覆盖面广，以便于各种情况的使用。例如：新客户成交转化率这一字段，需要拆解出新客户数和已成交客户数，加上时间范围得出月转化和年转化，加上渠道限制得出各渠道新客户成交转化。

需要注意的是，有时候我们会过于执着于细节，限定了过于复杂的规则，选择了不适合系统实现的字段，会浪费了大量的资源，开发出来后无法保证数据准确，得不偿失。例如：在转化率的例子里，如果在考虑上个月新客户在本月转化或在本月退款等情况，就过于复杂了。除非在特殊的应用场景中有实现的必要时才考虑做个性化开发。

三、案例分享

这里用一个小案例来分享一下设计思路的实操应用。今年优化CRM系统的计划中，准备将销售人员操作的app端首页设计为数据看板来协助销售的工作。由于我们与业务方的关系比较紧密，因此我们选择了1v1沟通的形式来了解销售人员的实际工作情况。

第一步：了解用户最关心的是什么，目的是什么？

由于名单数据和销售数据对公司来说都是比较机密的，所以销售人员也无权查看团队或整个公司的数据情况，只需要考虑个人的数据即可。

然后我们了解到销售人员关心的方向主要有两个：

方向一是实时了解自己的业绩有多少，是否达到目标，能获得多少提成。方向二是需要看到自己获得的名单量有多少，每日需要安排多少工作等，来帮助自己提高效率。第二步：发散思维

根据了解到的情况，我们头脑风暴了一些围绕业绩和名单情况相关的字段。如：成交金额，业绩完成度，待完成金额，提成金额，新增名单量，已跟进名单量，未跟进名单量，名单总量，已成交名单量，成交订单数，名单量同期增长，名单转化率等

第三步：聚合思维

方向一：我们最终决定选择业绩完成度和待完成金额为核心字段。业绩完成度可以反应已完成的进度和速度，与此对比成交金额这种具体的量值就不太重要，反而是待完成金额用户比较需要清楚量值，方便制定后面客户的销售战略。提成相关的数据不属于CRM系统的内容在这里就砍掉了。

方向二：选择了新增名单量和未跟进名单量为核心字段，名单对于销售人员来说就是资源和商机，是他们工作上最重视的数据，因此新增了多少需要及时跟进，还有多少工作未处理是可以帮助到他们工作的数据。

第四步：拆解

方向一：两个核心字段的计算公式为：

业绩完成度=已成交金额/业绩目标*100%

待完成金额=业绩目标-已成交金额

根据公式，业绩目标和已成交金额也应为我们需要的字段。业绩的统计周期为月，因此这四个字段每日更新累计即可，不需要在单独记录日统计的字段。

方向二：名单的及时跟进有助于成交转化，了解当日新增名单数量就可以预估当日的工作量有多少，因此需分别按日和月来统计。

由于业务方的名单量受线上线下的活动影响较大，每日之间的增长波动不能说明什么，但不同来源的名单质量不同，需分开统计。未跟进名单量是还没有跟进过的那部分名单的数量，需每日更新，不需要保留或对比每日每月的数据。最后在补充上名单总量和已成交名单量方便销售人员随时掌握自己的总体情况。

最后

本篇文章总结了我在统计功能中字段选择的一些思路，希望可以给大家带来启发，或者有更好的意见也欢迎一起探讨。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议