B端產品統計功能設計之統計字段怎麼選？

越來越多的中小企業和機構開始重視互聯網技術的應用，選擇信息化建設，除了能更好的管理和保存工作資料以外，更重要的是可以通過數據全面瞭解業務、運營等各方面的情況，並達到輔助決策的效果。所以統計功能是B端產品中不可或缺的一個模塊，例如運營系統中的數據面板，財務系統中的銷售報表等。

完整的功能設計需要很多方面的思考，本篇文章主要來梳理一下統計功能中的重要組成部分——“統計字段”的設計思路。

一、統計字段的幾種類型

在開始設計統計字段前，先來梳理一下統計字段的幾種類型。

1. 基礎數據字段

基礎數據字段是指不能繼續拆解並且沒有屬性限制，在統計週期內通過用户的操作日誌或錄入的信息就可以直接採集的數據。這類字段就像建築中的一塊磚，反應事件或現象的量值，通常用於監控整體數據情況以便及時發現問題，併為繼續分析數據打下基礎。

例如：某商家老闆，每日需要通過銷售額，客户人數，業務流量來了解銷售情況，當這些數據明顯低於或高於以往的數據時，就可以及時關注，繼續分析問題的原因。

2. 複合數據字段

複合數據字段是由兩個以上的數據通過指定的公式運算後得出。這類字段可以透過事件或現象，更深入的瞭解趨勢速度，分析隱藏在背後的情況。找出影響變化的關鍵因素，指導下一步的行動。

例如：某公司月底計算月成交客户數/月新客户數*100%可以得到月成交轉化率，轉化率更高的那個月可能工作效率會更好，通過計算2小時內跟進的客户數佔比，可能會發現轉化率高的那個月2小時內跟進客户數佔比也會比較高，因此可以發現及時的跟進會促進轉化成交。

二、選定統計字段

一個系統有那麼多的業務和操作行為可以統計，那麼到底哪些才是有用的？哪些需要展示出來給用户看呢？是想到什麼就都要做出來嗎？

不是的，無目的的開發會讓用户在使用時一頭霧水，不知道要如何使用這些數據，非但不能幫助用户達到目的，反而還會降低工作效率，讓用户在複雜的統計表中尋找自己需要的數據。而且每個字段的取數或運算都會產生開發工程師的工作量而浪費資源，那麼我們要如何選擇開發哪些統計字段呢，我會分為四個步驟來考慮。

1. 用户最關心的是什麼，目的是什麼？

在文章開始我們就説到，統計功能的主要目的就是幫助用户通過數據全面瞭解業務、運營等各方面的情況，並達到輔助決策的效果。那麼在設計一個統計功能的時候就要以用户的目的為導向，瞭解我們要解決用户的什麼痛點，可以為他帶來什麼樣的幫助。在圍繞這個核心來開展後面的工作。否則這個功能上線後，也不會有用户去使用它，我們還浪費了團隊的資源。

我們可以通過問卷調查，面對面溝通等方式來了解用户的目的。如果是用於公司內部的產品，我們可以通過與業務同事的溝通來了解他們工作上關心的事情，遇到的痛點，還有明確的業務場景等信息。如果是面向市場的B端產品，就需要你去查找資料，有條件的可以做實地體驗，充分了解行業後在做結論。

2. 發散思維：哪些現象或行為與之相關？

確定了目的目標後，我們可以發散自己的思維，想想有哪些現象或用户行為可以衡量用户想要知道的東西。

比如公司想知道今年的銷售情況有沒有變好，那麼銷售額的漲跌，新客户的轉化率，老客户的復購率都可以體現這一點。再比如領導想知道員工有沒有認真對待客户名單，轉化率低的問題是否與員工的工作方法有關，那麼員工對客户的跟進頻率，跟進及時程度就可以體現出來。把所有可能有關係的字段想出來後，都記錄下來備用。

3. 聚合思維-選定幾個核心字段

上一步中我們獲得的大量字段不能直接全部選用，我們需要有重點的選擇幾個最能表達目的的字段。否則我們的功能將會沒有重點，用户也會迷失在數據中，不知道如何來使用我們的功能。我們還需要篩選掉一些不靠譜或不利於系統實現的字段，選出最合適，更好實現的字段。否則我們還需要為它補充數據來源的話，會產生大量的開發工作。

4. 拆解-與核心字段有關的基礎字段

圍繞已確定的核心字段，將它拆解出組合他的基礎數據字段，再加上需要的屬性限制，拆解的儘量詳細，覆蓋面廣，以便於各種情況的使用。例如：新客户成交轉化率這一字段，需要拆解出新客户數和已成交客户數，加上時間範圍得出月轉化和年轉化，加上渠道限制得出各渠道新客户成交轉化。

需要注意的是，有時候我們會過於執着於細節，限定了過於複雜的規則，選擇了不適合系統實現的字段，會浪費了大量的資源，開發出來後無法保證數據準確，得不償失。例如：在轉化率的例子裏，如果在考慮上個月新客户在本月轉化或在本月退款等情況，就過於複雜了。除非在特殊的應用場景中有實現的必要時才考慮做個性化開發。

三、案例分享

這裏用一個小案例來分享一下設計思路的實操應用。今年優化CRM系統的計劃中，準備將銷售人員操作的app端首頁設計為數據看板來協助銷售的工作。由於我們與業務方的關係比較緊密，因此我們選擇了1v1溝通的形式來了解銷售人員的實際工作情況。

第一步：瞭解用户最關心的是什麼，目的是什麼？

由於名單數據和銷售數據對公司來説都是比較機密的，所以銷售人員也無權查看團隊或整個公司的數據情況，只需要考慮個人的數據即可。

然後我們瞭解到銷售人員關心的方向主要有兩個：

• 方向一是實時瞭解自己的業績有多少，是否達到目標，能獲得多少提成。
• 方向二是需要看到自己獲得的名單量有多少，每日需要安排多少工作等，來幫助自己提高效率。

第二步：發散思維

根據瞭解到的情況，我們頭腦風暴了一些圍繞業績和名單情況相關的字段。如：成交金額，業績完成度，待完成金額，提成金額，新增名單量，已跟進名單量，未跟進名單量，名單總量，已成交名單量，成交訂單數，名單量同期增長，名單轉化率等

第三步：聚合思維

方向一：我們最終決定選擇業績完成度和待完成金額為核心字段。業績完成度可以反應已完成的進度和速度，與此對比成交金額這種具體的量值就不太重要，反而是待完成金額用户比較需要清楚量值，方便制定後面客户的銷售戰略。提成相關的數據不屬於CRM系統的內容在這裏就砍掉了。

方向二：選擇了新增名單量和未跟進名單量為核心字段，名單對於銷售人員來説就是資源和商機，是他們工作上最重視的數據，因此新增了多少需要及時跟進，還有多少工作未處理是可以幫助到他們工作的數據。

第四步：拆解

方向一：兩個核心字段的計算公式為：

業績完成度=已成交金額/業績目標*100%

待完成金額=業績目標-已成交金額

根據公式，業績目標和已成交金額也應為我們需要的字段。業績的統計週期為月，因此這四個字段每日更新累計即可，不需要在單獨記錄日統計的字段。

方向二：名單的及時跟進有助於成交轉化，瞭解當日新增名單數量就可以預估當日的工作量有多少，因此需分別按日和月來統計。

由於業務方的名單量受線上線下的活動影響較大，每日之間的增長波動不能説明什麼，但不同來源的名單質量不同，需分開統計。未跟進名單量是還沒有跟進過的那部分名單的數量，需每日更新，不需要保留或對比每日每月的數據。最後在補充上名單總量和已成交名單量方便銷售人員隨時掌握自己的總體情況。

最後

本篇文章總結了我在統計功能中字段選擇的一些思路，希望可以給大家帶來啓發，或者有更好的意見也歡迎一起探討。

本文由 @XXX 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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