浅谈如何设计给高层决策者的数据看板
在商业智能和数据分析的世界里,为高层决策者设计的数据看板是一项至关重要的任务。这不仅仅是关于数据的展示,更是关于如何通过数据驱动决策和行动。文章详细探讨了如何通过了解用户需求、业务背景和提炼关键指标,来设计一个既直观又功能强大的数据看板,帮助高层决策者快速把握业务现状,做出明智的决策。
前言
B端产品除了提供支持业务运转的功能外,往往还需要提供描述业务和系统价值的“数据功能”。
对于基础的一线使用者和一线管理者,往往只需要提供基础的数据表单、数据看板功能,以满足他们“汇总个人价值/业务价值/系统价值”的需求。
然而对于整个团队的高层决策者而言,他们并不需要详细描述业务情况的数据报表,他们需要在他们有限的时间内,快速掌握业务现状,然后得出结论并付诸行动。
这类数据报表往往又有一个称呼——数据大屏。数据大屏往往具有信息量大、多数据源整合、实时性、直观易懂等特点,以满足辅助“高层决策者快速感知、决策、行动”的需求。
最近刚好有一项业务需要设计面向高层决策者的看板,因此特地回溯下之前的一些经验和思考,总结一二。
一、前置调研:了解用户与业务
个人理解的数据大屏核心解决的是“信息传递”的问题,也就是如何把业务的情况传递给高层决策者,这里需要我们从繁琐的信息中拆解出“有用的信息”,然后选择合适的方式传递给高层决策者。
那怎么选择有用的信息呢?首先我们先了解用户与业务,从中提炼需要呈现的“信息”。
了解你的用户
无论做什么需求,首先第一步需要了解你的用户。就算他是你的领导,在这个功能上也是你的用户。
B端的产品相比起C端产品来说,更容易接触到你的用户,因此可以直接与用户发起“一对一”的访谈交流,通过交流的过程中挖掘到用户的需求和使用习惯。
但是高层决策者往往是比我们高级的存在,甚至是我们的直系领导,一般情况下很难接触到,也不会配合我们。有的同学可能运气比较好,会遇到愿意交流和沟通的上级,但是并非所有人都有这种运气的,他们的管理位置决定了他们的待人态度是“高效”且“理性”的,也就是缺乏人性的。高层决策者往往不懂产品设计相关的内容,不太容易表述清楚他们的需求,有时候他们直接描述的需求,并不代表着他们的“真需求”。有些高层决策者会提出一些大而全的数据指标看板,但是实际做出来又会觉得信息太多了、信息不对,得不出有效的结论。而且,他们往往不愿意花太多时间交流,因为他们负责的业务非常多,时间有限。
但这并不意味着我们可以不去了解我们的用户,否则最终产品的效果不行,会被归咎于我们的能力问题。
所以,了解我们的高层决策者用户,是一件“难”但“不得不做”的事情。
那怎么做到了解高层决策者用户呢?小的能想到的主要有三个方向:
1.通过有限的接触中了解:
虽然前面说了很多高层决策者不好接触的话,但是我们也还是能接触到他们的,只不过机会比较珍贵。比如需求对接时的接触、业务汇报时候的接触、例会时候的接触、群聊上的沟通等等。这是我们难得的直接对话的机会,所以要提前做好准备,把一系列想要探究的问题凝练成短短几个,以便找机会进行咨询。而且问题的设置不能太“弱智”,不能显得我们的专业性不够,所以通过这种途径进行用户了解,是一件有一定风险的事情。
2.通过侧面的观察与了解:
我们能够从公开会议时他人的汇报情况、群聊上他人的交流情况、小道消息中观察与了解到相关的信息。这里非常考验我们的人脉关系网的建设能力,往往一些可靠性较高的小道消息,能成为救命的关键。比如,领导刚刚怼了隔壁部门的小A,小A的汇报由于呈现了XX数据被高层决策者否定了,领导并不认可XX数据这种方案。得知此消息的我们,可以比较在数据看板上呈现XX指标,以逃避血光之灾。
3.通过其他系统操作行为观察:
如果我们有其他被高层决策者使用的系统,我们可以通过系统上的埋点观察他们的使用习惯和偏好,看看他们平时更关注什么指标,看看他们是否只看大盘指标 还是 会下钻深挖,看看他们看系统的频次,看看他们看系统的时间点(定时数据任务的时间点最好避开用户高频操作的时间点)。
通过这些有限的机会,我们需要挖掘到以下内容:
1.用户画像:
我们需要了解高层决策者是个怎么样的人?他平时做事的风格是怎么样的?是否只关注“好看的”数据,还是喜欢看到“真实的”问题。是否喜欢先钻到各种维度进行数据分析和挖掘,还是只喜欢摆到脸上的直观数据。
这些特质决定了我们功能设置时候的方向,如果领导喜欢“好看的”数据,我们则要呈现正向指标,反之要多挖掘和涉及反向的指标。如果领导喜欢进行功能下钻分析,我们则要提供多维度的数据展示或者切换功能,以满足领导的需求。
2.对数据的需求:
高层决策者往往也会提出一定的指标需求,指出他们想要观察到什么样的业务数据情况。这里的指标是我们设计功能时候的关键,意味着他们对某一模块的重点关注,这也往往代表着业务的重点。所以我们要围绕这些指标进行拓展,挖掘其中的关联指标、多维度拓展相关的看板,以更好满足高层决策者的需求。
3.使用习惯:
使用习惯决定着用户会在什么场景下怎么样操作系统,这也一定程度影响了我们的功能设计倾向。比如系统是否需要提供足够多的下钻内容支持,以满足高层决策者的需求。比如他们的常用设备是怎么样的,这影响了我们的界面布局和前端兼容性能力支持,有的高层决策者会习惯使用手机看数据 或者 使用低分辨率的笔记本,这就意味着系统可视化的布局不能够太满,需要能够在他们的设备上较好地呈现数据指标。
这些挖掘到的内容对于我们设计数据看板往往是很关键的,这决定了我们的最终成品能否满足到用户需求。这非常考验我们的向上管理能力的过程,也比较吃我们在职场中人脉关系信息网络。
好笑的是,我原本以为互联网行业是一个能脱离人情世故的行业,大家都可以专注于业务之上。但是做中台产品越久,反而越觉得这是一件靠人情世故的工作内容。我们需要向上管理和同事人脉来了解用户、挖掘需求,做不好还会被质疑专业能力。
哈哈,难顶……
了解你的业务
了解用户是完成高层决策者数据看板设计的第一步,下一步就是了解业务了。
了解用户往往只能知道“怎么样呈现数据信息”相关的信息,所以我们需要通过了解业务的过程,挖掘到我们要“呈现什么信息”。
很多情况下,高层决策者并不一定知道业务的具体细节的,他们往往只能给到一些他们对大方向 或者 战略层面的关注点,但是对于业务执行相关的一些细节和指标,他们是一概不知的。因此,我们需要从业务中挖掘到有价值的指标,并融入到我们的看板中,最后呈现给高层决策者。
这个过程其实等同于我们去进行业务汇报,因此对我们的业务了解有一定要求。
如何了解业务这个可以不多赘述。因为我们面对的是B端用户,可以直接开启“一对一”式访谈,可以进行业务调研,可以进行业务轮岗,可以通过业务数据观察。总之无所不用其极,我们需要通过这些方式挖掘到:
1.业务对于公司的定位与价值:
这项业务在公司的核心业务流程中属于哪一模块,主要提供什么样的帮助,是提供支撑性质的服务?还是提供盈利上的支持?
我们需要了解到业务团队如何与公司进行价值交换?也就是他们凭什么让老板给他们发工资。这也是高层决策者往往最关注的内容。
就比如就好像客服业务的定位是“用户服务部门”、“不赚钱的成本部门”,对公司来说,他们的价值是“在一定人力的前提下,保证能消化掉客诉量,且用户满意度在一定水平”。简而言之,核心价值是“低成本”和“不出事”。
2.业务当前的阶段和发展:
不同阶段的业务往往侧重点也会有所不同,这会影响我们的指标的设计。
一般MVP阶段(用最小代价能把核心问题闭环跑通)、PMF阶段(验证具有商业价值&合理的收入模型)的业务,业务更想从指标中验证“可行性”,探索“未来是否有可能对公司有效”。
而到了GTM阶段(追求规模化&边际成本递减),往往更关注实际产出的价值与贡献。不能在这个阶段产生价值的业务,有可能面临“降本增效”的命运。
3.业务关注的核心指标:
了解业务的过程中,我们需要重点了解业务关注的核心指标,这很大程度影响了我们的看板设计。业务关注的核心指标代表着业务当前关注的重点方向,代表着他们为了达到目标的策略与方案。
此外,我们还需要了解这些指标的下钻维度,比如业务重点关心营收,但是营收是会有涨跌的,如果发现涨了或者跌了的时候,业务是按什么去下钻分析的,比如按渠道分析、按销售分析、按地区分析,这代表着这项业务需要什么样的维度进行辅助说明。
4.业务的汇报情况:
业务成员一定是会定期进行向上的业务汇报的,这个过程就是业务梳理出的“核心指标”与高层决策者交互的过程。如果我们有机会,一定要参与其中。
我们从中能够观察到:高层决策者对业务这边呈报的指标是否满意?高层决策者是否对当前业务满意?高层决策者还关注什么?……
这些信息能够辅助我们更正确地设计看板的指标,而不是一昧地听信任何一方直接提出的需求,往往在实际的对接过程中,我们才能关注到“他们自己也没意识到的真需求”。
如果我们没有资格参与,则要通过向业务方询问相关的汇报情况。不过这非常考验我们和业务的关系了,因为有些汇报结果不体面,他们是不愿意透露细节的。
二、指标提炼:拆解看板内容
基于前面对于用户和业务的调研,我们就可以开始设计我们数据看板的指标了。
但是我们不能完全相信某一方的片面之词。他们所描述的指标,不一定是用户(高层决策者)真实需要的指标。
仅从业务中调研,业务可能出于“自保”,只给一些好看但无用的指标。
仅从用户(高层决策者)中调研,用户可能由于负责的事情比较多,不一定对业务很了解,给不到能够基于业务的指标需求,只会给到基于公司收益的指标需求。比如有些处于MVP验证阶段的业务,高层不清楚其现状,要求业务给到公司提供收益。那么如果我们直接呈报相关数据,高层一看收益为“0”,业务可能就会被当场砍掉了。
我们需要基于对用户需求的了解和业务的了解,挖掘出真实有效的指标体系,从而拆解出我们看板的内容。
主要步骤分为:
1.当前阶段的北极星指标确立:
所谓北极星指标,也就是为业务指明方向的指标,是当前阶段战略层的指标,这个指标有且只有一个。我们要基于对业务和用户的调研和了解,从中提炼出能代表着业务当前目标和价值的“北极星指标”。
比如客服团队的核心指标就可以设置为“服务质量”,可以是一个由客服平均评分、评价率、投诉案例数、投诉损失综合计算而得的分值。
2.北极星辅助指标确立:
北极星指标有且只有一个,但是北极星辅助指标可以有多个。为此,我们需要基于业务的北极星指标,拆解出北极星辅助指标,方便对业务进行补充描述,或者是描述业务的衍生目标。
比如销售团队的北极星指标是“销售收入”,但是也需要考虑对用户的服务质量,因为其北极星衍生指标可以包含“服务质量”。
3.指标拆解:
数据看板除了呈现“数值”外,还要辅助决策者进行“感知、决策、行动”。因此需要对指标进行“对比、“下钻维度”的拆解。
1)对比:
指标的是需要通过对比才能感知好坏的,比如我告诉你本月收入是1000w时,你能知道团队做得好还是不好吗?有的人会说1000w那么多,肯定很好呀。这是因为你下意识和自己拥有的财物进行了对比,而对高层决策者来说,需要使用这个1000w与团队历史、团队目标、竞争团队、行业标杆对比,这时候才能知道数据的好坏,基于数据的好坏才能进行下一步的“原因分析”和“应对策略构思”。
所以,我们需要了解“某个指标”是需要和什么进行对比以辨别好坏的。一般对比的对象可以是“历史数据”(例如环比/同比)、“目标”、“其他团队”、“行业数据”。
2)下钻维度:
当我们感知到数据的变好或变坏时,就需要分析数据为何好,或为何坏。这时候需要我们拆解数据的“下钻维度”,从而下钻到颗粒度更细的维度进行分析,挖掘到数据波动的原因。
一般分析的维度是“指标的构成元素属性”。比如“收入”这个指标,其下钻维度可以是“付费渠道”、“付费用户性别”、“付费用户地区”,从而对收入进行补充说明。当“收入”上涨或者下降时,我们可以通过下钻维度进行了解,看看到底是哪个性别/地区/渠道的收入下降了,从而定位出问题的所在。
因此,我们要结合业务上的复盘经验,从“指标的构成元素属性”拆解出业务常用的下钻维度,以用于看板的设计,让用户更容易一下子发现业务的问题。
三、MVP验证:方案与用户的磨合
通过前面的“用户调研”和“业务调研”,我们能很快得出我们高层决策者数据看板的“核心指标”。但是这时我们可以先不急着进行后续步骤的推进,因为后续步骤中的原型设计、数据加工处理、UI设计、前端开发、QA测试等环节是一个周期很长、成本很大的过程。
对于这些高成本的内容,我们可以先进行MVP验证。所谓的MVP验证,其实就是我们可以尝试基于我们拆解出来的看板内容,填充进业务上的真实数据,并对高层决策者进行一次汇报。
因为我所理解的数据看板,本质上就是一个可交互的PPT。所以我们可以在PPT上基于已经拆解出来的“北极星指标”、“北极星辅助指标”,填充进真实的数据,并补充上“对比、“下钻维度”的数据。这时,这份PPT已经构成了数据看板的“最小可行性版本。只不过这个MVP版本的交互没那么好,用户看起来可能有点费劲。我们可以尝试以原型的形式进行数据呈现,更真实地模拟功能的上线状态。
在这个汇报的过程中,我们能够发现我们最终提炼的出来的“看板内容”是否符合用户的需求,并且收集到用户的反馈和修改意见,从而辅助我们打磨我们的方案。
不过这个MVP验证方式存在弊端,因为高层管理者不好约,他们可能不会配合我们进行MVP验证,他们可能会说“先做出来看看啊~”。这时候我们也可以退而求其次,用以下方法:
1.让技术做一个简化版本的功能。不过这个方法可能会被怼,因为他们会以为这是成品,从而觉得我们能力不行。
2.改成模拟向业务一线管理者报告,从而让其尝试进行报告,然后收集汇报反馈。这个方案缺陷在于“信息经过了多层中间商”,可能存在信息失真的风险。
这些次要方案效果都不会很好,所以我们看板能否做得比较好,也有一部分运气的成分。
四、方案执行:把功能做出来
基于前面的步骤,我们就可以推动数据看板系统的建设了,这里步骤主要分为以下几步。
1.原型方案设计:
在指标提炼环节,基于梳理的“北极星指标”、“北极星辅助指标”、“对比、“下钻维度”,我们就能够在脑海中有一个大概的原型了。在通过了MVP验证之后,我们就可以出具具体的原型方案了。
原型方案的设计需要能满足辅助“高层决策者快速感知、决策、行动”的需求。所以需要做到以下几点:
1)围绕炼指标设计原型:这一点不赘述,因为前面的流失中我们找到了能够辅助用户决策的关键指标。
2)先总体后细节:因为整体数据看板承载的数据量是非常大的,为了避免给用户过多无效信息,我们需要分清主次,优先展示重点指标,其次才是各指标的对比数据、维度数据,最后是数据的详细明细显示。优先展示整体数据,有助于帮助用户先了解事情的全貌,带着这个认知去看下钻的数据分析,这样他们才能从“一堆数据”中感知到有效信息,然后进行决策、行动。
3)数据需要能传达有效信息:如果用户无法从数据中获取到“有效信息”,那么看了数据看板等于没看。因此我们需要通过对核心指标的“对比”或“下钻维度”中提炼出“当前业务的问题”。比如,我们可以给一些指标设置目标值,在业务不满足业务目标的时候,对用户标红警告出来。当用户看到这个警告的时候,就会得出“XXX做得不好”的决策,并推动“需要让业务整改”的行动。
2.数据加工处理:
这一步需要交由技术进行处理,产品需要提供每个指标和看板所引用数据的计算公式,并确认好数据源。如果数据来自于上游/下游系统,则需要提前与相关的部门进行沟通,提前规划好数据的获取形式,并安排相关的排期,以保证业务的顺利推进和上线。
3.UI与图表可视化设计:
很大程度上,B端系统好看 等于 好用。因为好看的系统能遮盖一定的使用上的不良体验,而且能够更好地传达数据信息,辅助用户感知、决策、行动。
关于UI设计和图表可视化的原则,此处就不展开了。UI设计相关的要点有“布局分布”、“区域分配”、“用色技巧”、“图标应用”等。而图表的使用,则需要根据数据“对比、“下钻维度”的需要,采用以下的图表之一。
1)随时间变化的图形:折线图、柱状图、堆积柱状图、面积图、蜡烛图(K线图)、瀑布图;
2)类别对比图形:柱状图、分组柱状、气泡图、平行坐标图、多条折现图、子弹图;
3)排名图形:有序条形图、有序柱状图、平行坐标图;
4)占比图形:饼图、环形图、堆积面积图、矩形树图、旭日图、
5)关联图形:散点图、气泡图、柱状图+折线图、热力图;
6)分布图形:直方图(一般表示数据的频次和分布情况)、箱形图、小提琴图;
7)关系图形:桑基图、和弦图、韦恩图;
4.开发验收上线:
原型和UI确定后,就可以推动开发了。这个过程重要的是做好排期管理,因为我们的用户是能一定程度决定我们职场生死的高层。所以我们一方面我们要紧跟项目开发进度,另一方面要做好用户的预期管理,要周知好开发的周期和节点,酌情申请额外的开发资源。
当系统提测后,我们要和业务方一块进行数据准确性的验证,避免呈报错误的数据,否则,数据错误导致的决策错误时,我们可是会背P0级别的黑锅。小结
以上便是我最近关于高层决策者看板的一些思考与总结了,欢迎各位大佬指点~
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