作為產品經理，首先需要秉承著“使用者為先”的理念，弄清楚使用者是誰。企業內的資料視覺化平臺主要是面向企業的管理層以及不同業務人員，不同的部門對資料分析的需求不盡相同，所以需要根據具體情況進行考慮。

例如，企業經營駕駛艙，主要使用者是公司管理，在資料內容要求方面，能夠充分反映業務健康，指標涵蓋公司流量、收入、成本、使用者、服務等方面，客戶一般不做太多的互動分析、產品設計，因此需要提供更多的分析結論、業務建議，可以有自上而下的跟蹤執行能力，使老闆更依賴您的產品第一次發現業務問題。

再比如，產品線的人，則聚焦於關注使用者是怎麼樣使用產品的，遇到了哪些痛點，操作路徑以及轉化率如何，怎樣提升等問題。

目標使用者確定後，就需要了解使用者的工作場景了。資料產品比業務懂資料，比資料懂業務，這個環節主要是體現產品經理的需求分析能力了。需求分析主要有兩種思路，一種是是直接根據業務需求進行變現，另一種是以資料專業視角，給業務更多專業的建議，做合理的需求過濾，這是能否成為更靠譜的PM的先決因素之一。看什麼，是要解決呈現哪些資料指標的問題。

例如，對於客戶服務部門的使用者，評估的核心KPI是服務的一次性解決率，即使用者可以在最短的時間內給使用者最滿意的解決方案，解決使用者問題，解決矛盾，給使用者留下良好的印象，不僅可以節省二次投訴的勞動力成本，還可以改善使用者體驗，持續活躍或保留。

僅關注這一個指標是不行的，還需要對二級、三級等指標進行相關的分析監控，例如每天的諮詢量、投訴訂單佔比等。確定要呈現哪些指標時，可以基於業務的訴求，以及PM對業務的理解，形成指標池，再利用OSM模型、UJM模型等指標體系建設方法論，梳理指標之間的關係，構建能夠全面、準確衡量業務狀況的“好的指標體系”。

怎麼看

視覺化產品的目標是解決使用者資料分析的效率問題。使用者的下一步動作是什麼？業務營收環比下降，然後呢？通常有兩個分析方向，第一個是相關指標的分析，可以可以利用杜邦在金融領域的分析方法來拆分指標，如收入=GMV-成本、GMV=訂單數量平均價格、訂單數量=UV訂單轉換率、最終定位影響的關鍵指標。第二個是維度拆解方法，即要確定目標指標支援的分析維度是什麼，營收下降，是哪個產品線、哪個渠道，甚至是哪個具體的產品出了問題。

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