清晰且有效的數據報表可以反映出數據變化，進而幫助團隊人員確定后續的產品優化迭代方向，找出可能存在的問題。那么，產品經理應當怎么整理出清晰且直觀的數據報表？本篇文章里，作者總結了產品經理整理數據報表的可操作步驟，一起來看一下。

之前聊數據埋點的時候曾經提了一下，說是后面聊一下數據報表的事情，今兒個正好有空，捋一捋，跟大家做個分享。

上次分享的是《產品經理整理埋點需求的6個步驟》，有興趣的朋友可以進去看看。

大家都很關心數據的事情，因為數據能比較直觀地反應哪些地方發生了新的變化，能夠提醒相關人員去關注和調整，同時一個新的優化上線之后也能夠根據數據去判斷優化方向是不是正確的問題。數據是最便捷的方式。

但是你想看數據就需要先把數據報表理出來，一個業務或者一個APP會產生大量的數據，你需要根據關聯性和重要性去整理出具體的數據表，然后再去觀察，直接看明細或者日志那你得瘋。

怎么整理數據報表呢？

它需要根據核心業務流程和業務指標來梳理，然后兼顧到職級分層、部門分類、重要程度、使用頻次來分別處理。

我們以電商業務為例來簡單說說，選電商是因為大家對電商業務更熟悉。

我整理了一下，大致上可以按照以下步驟去整理數據報表系統。

第一步，確認要做哪些表。

你先確定有哪些部門需要看報表，常規來說包含市場、商務、運營、產品、客服、售后等部門。

然后你去看這些部門都會需要哪些報表，譬如市場部門需要渠道流量轉化表等，運營部門需要營銷轉化表、業務流程表、銷量排名表等，產品部門需要業務流程表、產品日常數據表等（觀察用戶留存與活躍的），客服需要用戶反饋問題進度表等、售后需要售后問題進度表等。

以上只是我不專業的一個舉例，實際上表是非常多的。

這里面有個地方需要注意一下，有些表看上去字段是差不多的，譬如渠道流量轉化表和業務流程表，很多字段都是重復的，那么要不要并表就是一個需要考慮的問題。有的公司管理比較嚴格，那么最好不并表，這樣可以通過后臺權限來控制展示，如果相對寬松那么可以向相關部門做一下確認然后決定要不要并表。

注意：數據后臺和管理后臺是分開的，不能混淆。管理后臺用來管理用戶、商品、商戶和看明細數據（用戶信息表、購買訂單表）等等，數據后臺就是用來看統計數據的。

第二步，整理不同部門報表需要展現的字段。

以業務流程表為例。

先把業務主流程的關鍵節點梳理出來，到成交算是一個流程。電商的話流程大概是用戶注冊/登錄→查看商品詳情→加入購物車→立即購買/結算→立即付款→完成付款。

那么業務流程表的字段也就清楚了：

注意：報表字段是有了，但是也需要說清楚這些字段的具體含義，譬如注冊/登錄用戶數，指的是在統計時段內，注冊+登錄用戶的人數之和，需要去重。

不要小看這個說明，這個說明決定了大家的理解能不能一致，邊界請不清晰，上面那個例子，如果沒有后面那個“需要去重”那么技術在處理的時候是不會去重的，這樣的話如果一個用戶在指定時段內登錄了多次就會統計多次。

一定要寫這個說明，不寫的話技術就自己發揮了，每個人對業務的理解是不一樣的，所以一定要寫。

第三步，去擴展報表的統計維度。

數據報表是有了，但是統計維度也需要定義，譬如需要按照日期、按渠道、按類目（商品）、按商戶、按地區等等維度去看數據，那么就需要把這些和報表相關的維度加上去，這樣就能實現按維度看數據的目的。

這個比較簡單，有什么維度加什么維度就行，但是在處理的時候需要注意，多個條件組合能不能篩選出數據的問題，這個比較細節。

第四步，整理核心轉化公式數據表。

核心轉化公式數據表是給公司高管和核心業務骨干看的，高管是不可能看什么部門表的，看不過來也沒必要，高管們看的表只需要體現核心數據和指標就可以。

高管們關心的也就是部門負責人關心的，部門負責人關心就應該是一線員工關心的，這就是一個拉齊公司內部認知的一個表，所以核心轉化公式數據表特別重要，重要到需要單列一個步驟說明。

整理核心轉化公式數據表之前就需要去梳理業務的核心轉化公式，電商業務的核心轉化公式如下：GMV=注冊登錄用戶數*購買轉化率*客單價*人均購買數量*(1-退貨率)。

這就是一個用戶從曝光到復購的一個簡化的轉化公式，這個公式的意義在于聚焦提高產值的關鍵步驟，目標不會偏。

注意：這個公式很重要，不能錯，如果自己沒把握的話可以問一下公司領導，知道弄清楚為止。

其實做KPI的時候也一定會需要這個核心轉化公式，這樣大家就能知道在哪些環節可以提高績效，分別是提高多少，由哪些部門具體負責。

根據這個核心公式就可以整理相關的字段：

這樣公司領導每天看這個數據就知道業務有沒有在向預定目標發展，以及距離目標還有多遠。

當然有了字段以后也需要加維度，這個就參考前面的步驟就可以。這里的統計維度其實是比較少用到的，但是功能還是必備。

 第五步，整理日常大盤數據表。

大盤表是給所有員工看的，可以作為數據后臺的首頁。

大盤表通常是昨日數據的匯總統計，譬如GMV、銷售訂單數、銷售商品數、退貨商品數、退貨總金額、新增商戶數、新增用戶數、新增商品數，大概看一下數據的變化，給大家一個總體的印象。

第六步，整理實時統計表。

有一些業務對于數據的實時性要求比較高，所以會涉及到需要做實時統計表，實時統計表一般每小時更新一次數據，如果流程出現問題就可以及時進行排查和修復，但是對于大部分業務來說其實不需要，如果不是發布了新的代碼，理論上是不會出現這個問題。

當然像電商APP，如果遇到雙11這種，一般來說還是需要看一下實時數據的，因為全公司都很關心當天的戰果，屬于重要時刻。所以電商APP需要做實時表，字段的話一般也就是大盤數據表上的字段就行，額外字段的話可以根據領導的要求做。

第七步，最后確認報表字段和整理成需求文檔。

把整理好的表格和各部門對一下，根據各部門的要求調整完成后制作成需求文檔。

這個步驟就不多說了，按照需求的整理流程處理就行。

以上就是整理報表系統的幾個步驟，當然因為細節太多了，其實沒有辦法在一篇文章里面講的非常清楚，但是至少80%的東西還是在了，所以還是有參考性的。希望對大家有所幫助。

實際上做報表系統是一個持續優化和新增的過程，如果是從0開始做的話就需要單獨立項然后分期做，一下子肯定是不現實的，因為工作量太大了，項目的進度不好控制，還有就是有些表并不需要馬上做的，也可以緩一緩，這樣優先級高的數據報表就會更快的上線。

如果業務不大的話甚至可以用excel先統計起來?？傊宫F形式和處理方式還是很多樣化的。

產品經理在數據方面我認為其實可以多花點功夫，形成一套比較具有實操性的方法論比較好，一個數據產品和一個APP產品在競爭力上還是有差異，實際上越細分專業度越高，競爭力越強。當然首先至少要做到及格。

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