关于移动BI的规划设计思考 – 互联网运营

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关于移动BI的规划设计思考


在移动化、大数据浪潮的今天,移动BI——基于手机端随时随地进行数据查询和分析,是重视数据的公司的标配。那么移动BI该怎么做?笔者作为一家物流行业的产品经理,站在传统行业的角度上来和大家探讨一下。

关于移动BI的规划设计思考

在移动化、大数据浪潮的今天,基于数据做决策应该是每一家公司的标配;每家公司都有专门负责数据的人,也都应该有一个BI部门。

而移动BI,基于手机端随时随地进行数据查询和分析——更是BI中不可或缺的一部分。

那么移动BI怎么做?

作为一家物流行业的产品经理,笔者站在传统行业的角度上来和大家探讨一下。

  • 产品定位:移动BI定位于管理层的数据查询和管理工具;
  • 目标用户:公司管理层,因为数据涉及到公司的一些保密信息,并不是所有人都有权进行查看。

产品分析我们按照《用户体验要素》中的五个层次来说:

一、战略层

用户想要从这个产品中得到什么东西?尤其是对于管理层,他们想从手机看数据,真正想看的是什么呢?

其实有三点:

  • 看指标是否完成;
  • 如果没有完成,哪个环节出了问题;
  • 接下来我该怎么做。

1. 观察指标是否完成

物流公司有很多指标,比如货量、收入、装载率、运行合格率等,这些指标有的是可以实时,有的无法实时(业务规则导致),但是他们都可以有每天的完成值以及当月的完成值。

每天的完成值与每天的目标做对比,当月的完成值(完成比)与月目标(完成比)做对比,作用就是一点,看到现状与目标的差距

差距有大有小,有正有负,管理层必须一眼就知道现在是好还是坏

2. 寻找问题原因

发现问题之后,下一步应该做的就是查找问题原因。一般来说需要从横向和纵向两个维度进行分析:

  1. 横向:组成这个指标的其中一部分不好,比如货量可以根据公斤段进行分析,是不是哪个公斤段的有问题;也可以按照产品类型(此处的产品是指物流产品,不同物流公司会根据用户、公斤段等推出不同的产品)进行分析,是不是某一种产品有问题?所以需要给出这个指标的结构分析。
  2. 纵向:某一个下级部门不给力,导致整体数据偏低;所以需要给出这个指标的下级部门的完成情况。

通过横向和纵向两个维度的分析,基本就可以定位出问题的大致方向了。

3. 接下来怎么做

察觉到原因之后,就是如何出具解决方案,如何改善数据。

对于传统公司而言,很多数据,尤其是战略指标,都有专人跟踪。就算领导不说,员工也是知道这点的。移动BI可以站在分析的角度给予用户建议,可以不是具体的,但是最起码应该给出一个解决问题的角度。

二、范围层

这个产品有哪些功能?都可以干些什么?

基于我们对于战略层的分析,范围层其实一下子就出来的七七八八了:

  1. 首先要有指标概况的功能,让用户知道这个指标完成情况;
  2. 其次要有指标的结构分析,知道构成这个指标的其他因素完成情况;
  3. 还需要有指标的下级部门的完成情况,便于监控每一层级的完成情况;
  4. 还需要有相关建议,引导用户对问题进行解决;
  5. 每个指标都需要有月累计的相关数据和当天(或者昨天)的相关数据;月累计和当天(或者昨天)的数据中需要包含的因素有:完成值、完成比、同环比、目标值;
  6. 除此之外,公司数据必然涉及到数据权限,即哪些人可以看到指标,以及可以看到指标的哪个层级,比如总部的可以看到全国数据,但是某一个省区只能看到自己省区的数据;这些都是需要通过数据后台联合公司组织架构进行权限控制。

三、结构层

将上面这些分散的片段组成一个整体,创建产品功能和内容之间的关系,也就是此产品的功能结构是什么样子的。

可以分为以下几块:

1. 入口层级

可以迅速看到指标的完成情况,包含的基本信息有:当日值、完成比、排名、月累计、月目标,环比上月等。

考虑到指标很多可能会查询不便,可以将指标进行分类,比如货量类、时效类、品质类等,不同类别下可以有不同的具体的指标。

为了提高用户的操作便捷程度,还可以在权限配置的基础上,让用户自由选择想看的指标以及想看的顺序。

2. 分析层级

点击某一个指标进入该指标的分析层级,这里面可以分为三部分:时间维度、结构分析、部门分析。

(1)时间维度

  1. 日数据:需要有每天的完成情况,还需要查看历史天数,一般设定为近31天,也就是最近一个月每天的完成情况,可以支持用户自由查询。
  2. 月数据:还需要查看每月的完成情况,以及历史月份的数据;因为只有12个月份,所以可以自由选择。
  3. 自定义:如果用户需要查看一个月前的数据,那么就需要用到自定义功能,自由选择开始时间和结束时间,考虑到可能会影响到数据库的查询效率,所以需要加一个限制,最多不能超多60天。

(2)结构分析

每个指标的结构分析都是不一样的,有的是从产品角度,有的是从指标构成的角度,但是都需要提供足够多的信息,比如完成值、目标值、占比等信息,以方便用户进行问题排查和定位。

(3)部门分析

每个指标,在不同的时间维度下,都需要能查看到下级部门的完成情况。

比如全国数据,可以查看不同省区的完成情况,并进行排名(可以按照完成比排名,也可按照完成值排名,看具体需要,一般都是按照完成比),这样哪个省区是好是坏一目了然。

3. 建议层级

根据不同指标的不同情况,在结构分析和部门分析的基础上,给出建议。

刚开始建议可能会很粗浅,但是随着考虑的维度的增多以及分析层级的加深,这个建议会越来越具备可信度。

四、框架层

框架层包含界面设计、导航设计和信息设计三个方面:

  • 界面设计为用户提供做某些事的能力。做界面设计时,要选择合适的元素,让用户一眼就能看到最重要的东西。
  • 导航设计给用户提供去某个地方的能力。做导航设计时,要提供网页之间的跳转方法,传达元素与内容之间的关系,传达内容与页面之间的关系。
  • 信息设计是将想法传达给用户。信息设计是将各种设计元素聚合到一起,反映用户的思路,支持他们的任务和目标,包括视觉、分组等各个方面。

因为涉及到公司机密,具体界面无法放在上面。

五、表现层

表现层是用户所能看见的一切,字体的大小,导航的颜色,整体给人的感觉。

在这一层,内容、功能和美学汇集到一起来产生一个最终设计,从而满足其他层面的所有目标。

这部分一般需要UI设计师配合进行设计,此处不做论述。

以上的分析都是一个产品所具备的基本信息,那么提高用户粘性的手段,除了完成指标的压力外,还有没有别的地方可以去挖掘呢

这些点不同的企业可能都不一样,需要通过用户调研来针对不同企业差异进行规划设计,笔者提供几个参考角度:

  1. BI对于用户最大的作用其实在于分析和预测,我们前面讲的大部分内容都属于分析的内容,那么预测的功能是否可以放上去呢?比如在问题尚未发生之际,就及早提醒用户对某一个问题进行防范,防祸于未然;
  2. 当领导发现数据不好的时候,会跟下属讲这个问题,怎么讲?常规的做法是手机截图、标注、转发,那么有没有更好的做法呢,既提高了沟通效率,又没有把产品做的很重?

 

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题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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