需求分析 | 如何快速摸清一款数据分析产品的定位？

数据分析产品，指的是能够帮助用户收集和处理海量数据、生成清晰的可视化报表并最终辅助决策的工具类产品。那么，我们要如何才能快速摸清一款数据分析产品的定位？

记得15年我刚从学校毕业，每日辗转奔波于一个个校招会场之间，每次面试（多以失败告终）之后，我都会向面试官问上一句：“您有什么建议能给我这个设计新人吗？”

最令我印象深刻的回答来自一位稳重寡言的阿里设计师：“用户研究其实没有什么卵用——”他知道自己语出惊人，意味深长地顿了一下，然后对着一脸懵逼的我补上了下半句：“做设计最重要的还是要看数据。”

这位前辈的上半句我们先持保留态度吧，但“数据分析”在产品设计、开发与运营中的重要性确实是越来越高了。认识、了解和研究专业的数据分析产品，对我们来说是必要的一课。

数据分析产品，指的是能够帮助用户收集和处理海量数据、生成清晰的可视化报表并最终辅助决策的工具类产品。

市面上的数据分析产品令人眼花缭乱，但我们可以从下面几个维度快速了解一款数据分析产品的定位。在对一款产品或其中某个功能模块进行优化的时候，也需要这些信息作为需求分析和方案设计的基础。

是埋点抓取的用户行为数据，还是导入传统数据库。

数据分析产品自然首先需要接入数据，而数据的来源大体来说可以分为两种：

一是通过在需要分析的网站上安装SDK与埋点，抓取用户行为数据。例如：诸葛IO与GrowingIO，都是通过这种方式获取海量的用户行为数据，在此基础上，我们可以进行留存统计、漏斗分析、建立用户画像，并最终促进业务增长、产品成长。

诸葛IO数据接入

二是导入已经存在的数据源，如：Excel文件、SQL Server、第三方平台的数据。这种产品更侧重于相对传统行业的商业数据分析，如：库存量、销售量、盈利额等待，我们可以依赖这些数据制作订单分析报表、销售业绩报告等。

网易有数添加数据连接

成熟的数据分析产品很可能同时提供以上两种导入数据的方法，但总的来说，它们在定位上通常还是会各有侧重的。通过查看主打的数据导入方式，我们可以清晰地了解到这款数据分析产品，在定位上是更侧重用户行为分析，还是业务数据分析。

CEO？数据分析师？产品经理？运营同学？

目标用户是产品定位的核心，而在研究一款数据分析产品的时候，我们需要从两个角度确定这个“目标用户”。

一方面，任何一款数据分析产品在设计之初，都要在一个“小白–专业人士”的难易度区间中做出选择。我们只要阅读一款产品的宣传资料，就可以很容易地察觉到这种定位的不同。

Adobe Analytics的官网上，我们可以看到充斥着专业术语的功能介绍、关于人工智能与深度学习的最新技术，以及全英文的行业动态。

Adobe Analytics宣传语

而BDP则反其道而行之，所有的宣传语都在突出一个“小白也学得会、用的了”。

BDP宣传语

另一方面，作为企业级应用，数据分析产品经常涉及到不同岗位人员的协作。而这些不同的职业角色，尽管在使用同一款产品，习惯使用的模块与功能也是不同的。

一个数据分析助力业务增长的完整闭环可能是这样的：

数据分析师：通过SQL查询深挖底层数据，发现“收藏商品”这个行为指标与“购买商品”是相关的。

产品经理：根据这条重要线索，重点分析商品详情页上的用户操作路径，寻求增加“收藏”点击率的优化方法。

运营团队：双11快要临近了，提前构思一些激励用户“收藏商品”的运营活动，同时实时监控数据，一旦效果不理想，立刻调整方案。

CEO：随时查看各业务部门指标看板，遇到关键问题下达指示。

所有人：双11后，查看和分析“已收藏产品”人群与普通人群在“购买率”上的真实差异，总结经验。