帆软CEO陈炎：学好产品经理的“套路”，让数据发挥更大效用
导读：大数据时代，如何发挥数据的作用值得关注。数据分析项目为何失败，产品经理工作的“套路”有哪些值得学习，数据运营过程中的高增长与冷启动具体是什么。
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8月10日下午，亿欧B2B子栏目在上海举办了“数据赋能—企业数据应用之道”垂直沙龙，戈壁创投管理合伙人朱璘、帆软软件联合创始人兼CEO陈炎到场分享其对于数据服务市场的演变和理解。
帆软联合创始人兼CEO做了《如何让数据成为企业生产力》的主题演讲。陈炎演讲的主要核心观点有：
1、数据分析项目失败的原因在于：重前轻后、重上轻下、喜新厌旧和少干活；
2、产品经理工作的“套路”值得学习：重点在于产品设计和产品运营；
3、数据分析要做到一个中心两个基本点：一个中心即坚持独立自主规划，两个基本点即快速验证和数据运营。
以下是帆软联合创始人兼CEO陈炎的演讲速记：
其实每次分享都有一点点紧张，因为刚刚视频上提到，在2B市场创业的最佳年龄是38岁，而我22岁就创业了，懂得比较少。我思考过一个问题，就是为什么每次主办方都把发言人包装得很厉害，可能有两个原因，一是希望帮助我们出名，二是希望大家认真听。
数据分析项目失败的原因
数据分析成功之道，这个东西我思考了一下，其实中国大部分的BI和数据分析项目基本上都是失败的。为什么会失败呢？有几个表面的原因，一是重前轻后，举个例子，本来我在做数据分析项目，在整合数据，希望它更快更完善，数据质量更高，但是如果有人投诉报表缺乏美观，这时我就要马上停下后台的工作，做前端的展现、美化。
另一个是重上轻下，例如，做一个报表分析，用来提高采购效率，但是如果领导找我，我就要先做领导安排的工作。还有就是喜新厌旧，有新技术就马上想用，比如公司业务停留在做监控，做数据分析层面，但是听说有人工智能，就想马上运用，并不考虑到自己公司是否适合运用人工智能。再有就是少干活，例如信息中心的人说，数据分析只有做数据运维的时候用，其他方面跟我没有关系，应该让另外的人去做，我不负责。由于种种现象造成的失败，我们却没有找到数据分析成功背后的套路。
学习产品经理工作“套路”
我觉得要做好数据分析项目，可以向产品经理去学习“套路”。产品经理的主要工作分为两部分：产品设计和产品运营。打个比方，产品设计就是生孩子，而产品运营其实就是生完了孩子还要养孩子。
具体来看，在做出数据分析项目的时候，怎么向产品经理学习？
首先，在市场和竞争分析的时候，我们应该要做一些事情，第一步，要找同行业系统，比如参加同行业信息交流会，举个例子，服装行业想要看一下美特斯邦威怎么做数据分析项目；或者找厂商，索取一些已经积累的分析经验；另一个就是找人事，要同行业IT部门的简历，通过人脉套取一些信息，这也是技巧。
第二步，分析系统定位，要分析这个系统是给中层用、高层用还是基层用；给人事用、财务部门用、还是研发部门用，销售部门用。做完系统定位之后，还需要分析功能。最后要观察系统运行数据，这一部分很重要。有的人说自己的数据分析做得很好，这可能是他跟某些厂商形成了同盟，实际是在忽悠大家。为了确保真实性，要去看系统的运行数据，比如每个页面的访问量是多少，系统并发用户数是多少，系统响应时间是多少。一个好的产品，都是有系统运维数据可以记录下来的。
做完了市场竞争分析之后，我们要进入用户分析阶段。为什么要进入用户分析呢？比如我原来设想的用户走左边，但是实际上用户就走右边。做用户分析，有两个关键点，一、进行定量分析。定量分析应该就是，画这样一个树状结构，如果我把用户分一下类，比如有一些用户是关注数据的，有些用户从来不关注数据，关注数据的有些人喜欢自己动手去做。自己动手的人里面，还要细分，有没有数据处理能力。通过把人群进行分类，分类之后，可以进行一个用户画像，给他贴上标签，接着就可以填充其他的特征，比如性别、部门、职位、数据行为等，可以决定我们要做哪一些功能或服务。
接下来是需求分析，首先搞清楚两个概念，物理场景和任务场景。举个例子，查看报表，那要分析清楚，是在办公室还是在火车上还是飞机上，在办公室可以用PC查看，在火车上可以用移动端查看，在飞机上就需要用移动端的离线查看。还有一个就是任务场景。任务场景可能都是看报表，如果我是做采购，我要下单，这时候我需要的报表是要及时查看的，甚至嵌入在采购系统里面。
还有一个场景，我要上交周报，我没有必要半夜起来，用邮件发给领导。我可以定时的发送周报功能，晚上12点自动把报表数据发送给领导，开月度经营会，没有必要每个人都做个PPT，因为数据可能造假，办公室进行数据打通，打开某个部门相关的报表，直接投影到大屏上，就可以开月度经营会。需求分析注重两个原则，一个是一定要基于场景的需求，才是真实的需求。比如有人跟你说，我要在火车上进行离线的移动分析查看，其实这个场景对于现在的移动互联网来说，已经不存在了，我可以用4G网络直接查看分析。还有不确定需求用快速MVP原则验证。
讲完了设计阶段，我们来看版本规划，版本规划这里讲了很过概念，其实大家只要记住一点，如果你能像张小龙一样，顶住马化腾的各种质疑，这样你的数据分析项目才有可能成功。大家看一下目前世界上做数据分析，一般处于什么阶段。目前炒得最火的最后一个阶段，智能决策、智能支撑。比如我发现停车场的车多了之后，自动下指令，要求收银员到超市的收银台增援。
但是大部分实际的应用还是停留在第一阶段和第二阶段，第一阶段是传统的报表，或者传统BI的阶段。第二个阶段就是制度分析制度探索的阶段，第三个阶段才是数据挖掘。所以一般常规的企业，应该去做上面的大家做得最多的东西。
然后做完了版本规划之后，我们要设计一个东西，叫产品信息架构。这个术语比较专业，通俗来讲就像微信一个导航栏，因为页面设计好之后，有效的组织起来，用户才能有效的找到他。右边是帆软的典型的信息架构图，某一个分析页面，该挂在一级目录、二级目录还是三级目录，早期可能是要靠拍脑袋，后期应该靠数据运营。比如，早期觉得要挂在一级目录的报表，原来没有人看，根据后期数据分析就应该把它取消掉，放到三级目录或者取消掉。原来三级目录的报表如果有很多人查看，就应该要调到一级目录去。信息架构完了，我们要画圆形的设计图。我们做数据分析，有个画圆形图的工具，就是Excel；绘图的话，用Viso；做用户研究一般用Xmind，画思维导图、录视频之类的。
产品设计完之后，其实还要考虑交互和美观。这个是我们做数据分析的时候很头痛的东西，其实你的逻辑做得特别好，但是有的人觉得你太丑了，不愿意看，一上来就心情浮躁，就不愿意看，让你改。
运营之高增长与冷启动
刚刚讲的产品设计，设计完了之后，应该就到了运营阶段，运营阶段分两个阶段，一个是冷启动，首先要找种子用户，找完了种子用户，要快速的MVP认证，举个例子，比如得道早期没有开发自己的APP的时候，在微信上积累用户。当发现这个贩卖知识的模式可以走通时，最后才开发APP。最后要做留存分析分析，原因在于一个产品需要打市场的时候，要将流失的客户即非目标客户提示给市场部门和销售部门，留存下来的客户应该用作产品宣传。
冷启动完了以后，应该是高增长。我举两个典型的例子，第一个例子，浙江有一家千亿级的民营化工企业，他说上了报表系统之后，其实就做了一张采购报表，但是他们信息部门将其挖掘出来，用采购报表为公司节约了好几亿的采购成本，这就是你的价值。还有用户活跃，比如永辉超市，他用了我们的系统之后，做了一个移动APP，日均访问量超过十万。把这个数据一秀，领导肯定觉得这个钱花得值。
总结一下，做数据分析项目，其实就是要做到，一个中心两个基本点，一个中心即坚持独立自主规划，两个基本点即快速验证和数据运营。 编辑于 2017-8-17 11:59
