編輯導語：構建數據產品是產品經理的日常工作之一，本篇文章作者分享了從0-1構建商業數據產品的具體過程，從行業背景、市場分析、用戶分析、公司資源和能力講述了商業數據產品的具體構建流程，感興趣的一起來看看吧。

下文所述這款產品，是一款服務高校發展規劃工作的數據產品，它從發布至今，已經迭代了12個版本，目前已經進入了穩定盈利的階段。

我有幸深度參與了這款產品從0-1、從1-N的全過程，見證了這款產品的出生和發展。

下文將基于這款產品的構建過程來分享如何從0-1規劃一款商業數據產品。

一、行業背景

產品的靈感來源于高校主動聯系過來的數據分析需求。

在進一步調研后，我們了解到：

2015年，國務院印發《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》，方案提出，國家將鼓勵和支持不同類型的高水平大學和學科差別化發展，總體規劃，分級支持，每五年一個周期，2016年開始新一輪建設，并且建設將更加突出績效導向，通過建立健全績效評價機制，動態調整支持力度。

方案增強了高校實行本校發展量化評價和與標桿高校發展對比的需求，但是由于標桿高校數據難收集、發展評價模型缺乏參考等問題，高校較難自行對本校和標桿高校進行合理的發展評價。

而我所在公司高教垂直領域媒體出身，在高教分析、高教數據方面已經有所積累。

基于上述行業背景，我們從市場情況、用戶需求、公司資源及能力三個方面來進一步分析產品規劃方向。

二、市場分析

1. 市場規模

本科高校近1300所，其中對高校發展數據需求較大，且指標數據中涉及頻率較高的高校為其中的部屬高校和各省實力較強高校，即核心客戶數為300所。

2. 競品情況

3. 分析總結

通過市場規模分析可得，目標市場雖然規模不大，天花板較明顯，但是客戶購買力較強，且市場較長期穩定，具備進入價值。

通過競品情況分析可得，競品的存在從側面證明了用戶需求的真實性，且競品本身存在明顯不足，我們相對競品存在趕超可能性。

三、用戶分析

1. 用戶畫像

高校用戶分為決策者、需求者、使用者三類，其中決策者為校領導，需求者為處領導，使用者為普通科員，相關用戶畫像如下所示：

2. 用戶場景

相關用戶的業務場景為：發展規劃、發展監測、專項分析、日常工作支撐。

發展規劃：依據國家政策法規和本校發展目標組織制定學校事業發展規劃；

發展監測：動態監測學校發展進展；

專項分析：基于排名、學科評估、雙一流等校外重大專項事件或校內重大決策需要，開展專項分析；

日常工作支撐：在日常工作完成學校層面的各類信息、報告撰寫及報送。

3. 用戶需求

科員：負責學校層面的各類信息、報告撰寫及報送，最需要在平臺中快速獲取相關數據、內容；

處領導：負責組織實施本校發展規劃及監測、專項分析，向校領導匯報，最需要在平臺中獲得有價值的分析模型；

校領導：對本校發展情況負責，需要動態監測本校發展情況，并快速獲取有價值的信息。

4. 分析總結

要做出一款客戶買賬的產品，只是緊盯競品是遠遠不夠的，關鍵還要看產品是否能更好地滿足用戶需求。

用戶畫像能輔助我們思考用戶在哪里，是怎樣的一群人，用戶場景能輔助我們思考用戶會在什么情況下用到我們的產品，以及操作環境是怎樣的，而用戶需求最為重要，能輔助我們思考產品具體要為用戶解決什么問題，提供什么價值。

后續的產品形態、功能規劃、數據規劃、交互形式及視覺效果都需要圍繞著用戶畫像、用戶場景、用戶需求展開。

基于上文的用戶畫像、用戶場景，我們可以分析得到產品未來的功能、交互設計要盡可能簡潔、易用，并且產品形態要更適合工作場景使用。

基于用戶需求，我們可以分析得到用戶的核心訴求為借助第三方提供的數據、內容，以及模型提高工作成效，但是不同角色（校領導、處領導、科員）用戶提高工作成效的方式不同，后續產品規劃時需要全面考慮不同角色用戶的需求。

四、公司資源及能力

公司資源及能力包含公司現有資源及能力，以及可獲取的資源及能力。公司現已積累一定的高校發展指標數據，并擁有穩定的數據運營能力，但公司目前在模型構建能力上較弱，需要一段時間進行相應的技術和人員儲備。

1. 產品規劃

1）規劃概述

市場及用戶決定了我們需要做什么，而公司資源及能力決定了我們可以做什么，只有在市場情況、用戶情況、公司資源及能力達到平衡時，才能真正落地一款有競爭力的產品。

通過市場分析、用戶分析，我們確定產品應該圍繞著數據、模型、可視化分析展開，按照優先級排序，相應的功能價值也是數據＞模型＞可視化，并且通過公司資源及能力盤點了解到具備快速落地可能性的目前只有數據。

從0-1階段需要通過MVP快速驗證市場需求、占領用戶心智，加之考慮到高校發展指標數據的獲取既是高校核心需求又是模型構建的前提，所以最終確定從0-1階段優先完成數據積累和數據查詢功能的開發。

2. 功能規劃

基于上述產品總體規劃，拆解詳細功能，并按照開發工作量拆分版本如下。

1.0版本：

基本收錄高校發展核心指標數據；

開發數據查詢相關功能。

2.0版本：

進一步提升產品數據數據和質量；

優化產品現有功能體驗；

優化產品視覺效果，提升產品質感。

3. 數據規劃

基于上述產品總體規劃，將數據相關工作按照工作量拆分版本如下。

1.0版本：

收錄國家級、部委級核心發展指標；

收錄指標類別涉及師資隊伍、科學研究、人才培養、學科建設等全品類。

2.0版本：

按省份對數據的需求程度劃分A、B檔；

A檔省份收錄關注度最高的TOP10省級發展指標；

B檔省份收錄關注度最高的TOP5省級發展指標。

數據處理規劃：

定義待采集的指標清單；

定義待采集的指標屬性、采集范圍、采集標準、采集方式（自動化采集、人工采集）；

定義采集后原始數據的處理規則；

定義處理后數據的校驗方式；

定義校驗后數據的驗收標準；

分析數據處理全過程所需資源（包括機器資源及人工資源）。

五、總結

因為從0-1落地一個產品是一件需要消耗大量公司資源的事情，所以作為產品經理的我們更需要在規劃階段進行完備、嚴謹的規劃和論證。

即使當時我覺得已經做到位了，現在回過頭來看，仍然覺得過程中存在很多不足。

回顧整個過程，我認為做的好的事情是對行業和用戶的全局思考和論證，最大的收獲是在這個過程中對行業和市場又加深了了解，做的不好的事情是在產品規劃初期對現在以及未來的業務發展趨勢思考和預估不夠，從而沒有讓系統架構更具擴展性。