别拿BI不当产品:BI的AI化

2020-07-26 12:49:00      浏览    作者:人人都是产品经理

本文作者 古牧聊数据 
编辑导语:在工作中总会遇到BI报表,BI报表完全可以肩负起普及数据思维的重担,BI报表也分不同的阶段,那BI报表怎么能让职场小白快速读懂?本文作者分享了读懂数据的一种方式——BI的AI化,我们一起来看一下。

一、杂货铺阶段:初创期的线上化

杂货铺阶段的BI报表,顾名思义,是对数据指标的简单陈列堆叠。

一般多存在于草创时期,为快速响应业务方查看数据的需求,由数据团队的分析师或研发工程师手工临时搭建维护。

这个阶段的BI报表,基本不需要数据产品经理出现,做成一个在线Excel数据透视表就够了,但它仍然实现了从线下到线上,从手工到自动的使命。

它一般长这样:

它存在这么几个问题:

缺乏基本的数据可视化,无法快速做定性的分析;大量数据指标简单堆砌,缺乏合理的归类整理和关联关系;仅提供数据源,未对数据进行任何解释;

二、连锁超市阶段:进阶期的工具化

进化到连锁超市阶段,BI报表门面上光鲜亮丽了很多,添置了不少数据可视化功能,数据指标也更为丰富。

但隐藏的问题还是没有解决——指标与业务的强关联性缺失、数据指标大多按照门类进行摆放; 如果我想查看一个业务场景完整流程的数据刻画,只能自行从不同门类中找寻并拼凑在一起。

这个阶段的BI报表很常见,百度一下俯拾皆是:

它的问题在于:

它更像瑞士军刀那种小工具,从可视化到筛选条件,提供的选择太多,多到眼花缭乱。一个想要满足方方面面需要的产品,很容易就四不像了仅展示数据,想对数据进行解读,必须额外人肉处理将数据按照业务场景(上图1)和分析方法(上图2)进行拆解归类,效率有所提升,但仍然是自下而上的思维方式,会让你觉得看起来挺齐全挺厉害的,但一用起来就总差点儿意思。打个比方:就像那种初级分析师经常写的分析报告,四平八稳各个维度都分析到了,但顶多就是让你全面的了解了一个方向,有啥问题以及怎么改善,只字不提。

三、国内博物馆阶段:成熟期的产品化

到了这个阶段,BI报表基本算是登堂入室了。

它已经告别了简陋的可视化、摒弃了简单的数据堆砌、将指标按照业务场景进行重组串联。

它不再满足于做一个大型在线Excel透视表,而是力争成为你的在线可交互数据报告、甚至是线上业务数据博物馆的体验,让你流连忘返之间就能推开数据领域的大门。

这里直接放一个手头现成的例子:

尽管还是PC端报表,但已经极大的考虑用户操作体验,让所有数据都在一屏内呈现,减少鼠标的上下滚动,以及对控件的反复选择确认;通过“一键下载”功能,将“找数据”的需求与其他功能区域区隔开,满足快餐类用户只想高效找齐所需数据、不用看数读数;数据指标不仅按业务场景划分,还按照业务流程人工预设好,无需自定义配置操作,就能快速洞察业务全貌;点击指标卡片后弹出浮层,内嵌经典数据分析方法。通过时间对比和多维度下钻,展示数据波动现象;并在多维度下钻中通过“贡献率”概念,直接归因解释数据波动原因;所有数据的可视化,都尽量选用最简洁有效的图形,直接给用户对的,而不是让用户彷徨选择。

不过,它还可以更好:

它是PC端的,不符合移动互联网时代很多人便利性的需求;它虽然有分析,但分析的结果并没有显性化,还需要具备一定背景的人进行解读;它只提供了一个预设的固定分析套路,并假设所有用户的所有问题都能被这一个套路搞定,但显然是不可能的;它仍然有些“我认为你需要”,而不是“你告诉我需求”的态度。

四、私人导游阶段:探索期的AI化

我们很多时候逛博物馆,或者逛一些旅游景点觉得没意思,主要因为没有懂行的人给你讲解其中的门道。

而且你得承认,没有什么服务体验,能高过一对一的专业私人服务。

BI报表作为一种数据服务,也完全可以追求这种效果,成为你的数据小助理:

随叫随到:从PC到移动;有问有答:从看板查询到人机对话;简单高效:从展示现象到解读结论;有理有据:从定性查看到定量分析;我们把上述特征具像化,通过一个示例场景感受下:

识别&推测用户意图,通过多轮对话形式引导用户补充系统计算所需的关键输入信息支持用户个性化输入,并能将其转化为系统可识别的标准化输入将标准化输入对应到后台的不同组件化数据指标计算流程将系统计算结果填充到预设的文案模版中,向用户显性化解读结果不要做字面意义上的“技术驱动产品”,要做有真正需求场景的产品,然后再把技术填充进去;

那么AI化的BI小助理,她的真实需求场景在哪里?

在企业大量线下员工的日常数据化管理上。

有些行业,其盈利主要依靠线下大量具有销售服务性质的员工,且员工的日常工作并不依赖总部的派单,全靠自己主动经营。

典型行业如保险、二手房地产交易,如何让保险代理人、房地产中介日常的工作能被量化管理,尤其是他们出单转化前的种种努力?

当企业能够及时、量化的查看这些员工的表现、从数据中发现问题,才能让传统企业告别粗放式的经营,告别中央集权式的管理,真正迎来精细化运营和互联网化转型。

题图来自Pexels,基于CC0协议


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