B端产品统计功能设计之统计字段怎么选?( 二 )


3. 聚合思维-选定几个核心字段
上一步中我们获得的大量字段不能直接全部选用 , 我们需要有重点的选择几个最能表达目的的字段 。 否则我们的功能将会没有重点 , 用户也会迷失在数据中 , 不知道如何来使用我们的功能 。 我们还需要筛选掉一些不靠谱或不利于系统实现的字段 , 选出最合适 , 更好实现的字段 。 否则我们还需要为它补充数据来源的话 , 会产生大量的开发工作 。
4. 拆解-与核心字段有关的基础字段
围绕已确定的核心字段 , 将它拆解出组合他的基础数据字段 , 再加上需要的属性限制 , 拆解的尽量详细 , 覆盖面广 , 以便于各种情况的使用 。 例如:新客户成交转化率这一字段 , 需要拆解出新客户数和已成交客户数 , 加上时间范围得出月转化和年转化 , 加上渠道限制得出各渠道新客户成交转化 。
需要注意的是 , 有时候我们会过于执着于细节 , 限定了过于复杂的规则 , 选择了不适合系统实现的字段 , 会浪费了大量的资源 , 开发出来后无法保证数据准确 , 得不偿失 。 例如:在转化率的例子里 , 如果在考虑上个月新客户在本月转化或在本月退款等情况 , 就过于复杂了 。 除非在特殊的应用场景中有实现的必要时才考虑做个性化开发 。
三、案例分享
这里用一个小案例来分享一下设计思路的实操应用 。 今年优化CRM系统的计划中 , 准备将销售人员操作的app端首页设计为数据看板来协助销售的工作 。 由于我们与业务方的关系比较紧密 , 因此我们选择了1v1沟通的形式来了解销售人员的实际工作情况 。
第一步:了解用户最关心的是什么 , 目的是什么?
由于名单数据和销售数据对公司来说都是比较机密的 , 所以销售人员也无权查看团队或整个公司的数据情况 , 只需要考虑个人的数据即可 。
然后我们了解到销售人员关心的方向主要有两个:

  • 方向一是实时了解自己的业绩有多少 , 是否达到目标 , 能获得多少提成 。
  • 方向二是需要看到自己获得的名单量有多少 , 每日需要安排多少工作等 , 来帮助自己提高效率 。
第二步:发散思维
根据了解到的情况 , 我们头脑风暴了一些围绕业绩和名单情况相关的字段 。 如:成交金额 , 业绩完成度 , 待完成金额 , 提成金额 , 新增名单量 , 已跟进名单量 , 未跟进名单量 , 名单总量 , 已成交名单量 , 成交订单数 , 名单量同期增长 , 名单转化率等
第三步:聚合思维
方向一:我们最终决定选择业绩完成度和待完成金额为核心字段 。 业绩完成度可以反应已完成的进度和速度 , 与此对比成交金额这种具体的量值就不太重要 , 反而是待完成金额用户比较需要清楚量值 , 方便制定后面客户的销售战略 。 提成相关的数据不属于CRM系统的内容在这里就砍掉了 。
方向二:选择了新增名单量和未跟进名单量为核心字段 , 名单对于销售人员来说就是资源和商机 , 是他们工作上最重视的数据 , 因此新增了多少需要及时跟进 , 还有多少工作未处理是可以帮助到他们工作的数据 。
第四步:拆解
方向一:两个核心字段的计算公式为:
业绩完成度=已成交金额/业绩目标*100%
待完成金额=业绩目标-已成交金额
根据公式 , 业绩目标和已成交金额也应为我们需要的字段 。 业绩的统计周期为月 , 因此这四个字段每日更新累计即可 , 不需要在单独记录日统计的字段 。
方向二:名单的及时跟进有助于成交转化 , 了解当日新增名单数量就可以预估当日的工作量有多少 , 因此需分别按日和月来统计 。
由于业务方的名单量受线上线下的活动影响较大 , 每日之间的增长波动不能说明什么 , 但不同来源的名单质量不同 , 需分开统计 。 未跟进名单量是还没有跟进过的那部分名单的数量 , 需每日更新 , 不需要保留或对比每日每月的数据 。 最后在补充上名单总量和已成交名单量方便销售人员随时掌握自己的总体情况 。


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