多业态营销数据管理

编辑导语：多渠道营销平台的设计目的之一是能高效地进行数据统计，查看推广效果和推广成本。在多渠道营销平台的设计中，数据统计可以说是重中之重。本文作者讲解了数据统计中数据看板的设计，一起来看看吧！

在系列文章前两篇（指路：整体介绍、搜索推广）的介绍中，基本完成了设计平台账号、推广模块的搭建，目前就差最后一步——数据统计。

素材多渠道推广成功后，数据回流和数据统计分析是非常重要的。

别忘了，多渠道营销平台的设计目的，一方面是提高推广的效率，另一方面是能高效的进行数据统计，查看推广效果和推广成本。

而且，对于管理层来说，相比于能够一键推广素材，他更在意在平台上能够直观地看出推广效果及费用。

所以，在多渠道营销平台的设计中，数据统计可谓是重中之重。

当然，如果公司情况不允许一步一步来，想要最快捷的满足管理层的数据需求，其实可以先对接各个第三方平台，实现数据回流，然后进行数据统计和分析。

多渠道营销平台的数据模块主要分为两部分：数据看板、数据报表。本文先讲解数据统计中数据看板的设计。

一、总体说明

数据看板一般是放在首页，样式多为各种可视化图形，这样当用户一进系统就能对各项数据一目了然。

数据看板设计的核心主要还是从看数据的用户出发，要深究用户想要看到什么数据。

围绕这个核心，再在指标、权限、可视化图形、筛选维度等功能点上进行细化。

先说目标用户，多渠道营销平台的数据用户其实是所有登录用户。

只要用户登录，且它的登录账号有数据权限，那么它就一定需要看数据。

只不过根据不同账号的数据权限不一样，所以展示的数据范围、数据指标也会随之有不同。

这里会有两种设计区别：

1. 如果是账号数据范围不一样，那整个页面设计是一样的，只是展示的数据范围不同，筛选项的组织架构范围也不相同，这对产品设计、开发来说都是压力比较小的方法；
2. 如果需要不同的人看到的页面不一样，那就需要根据不同的登录用户展示不同的页面。

这需要设计多个页面，随之而来的是多套逻辑，这对产品、设计、开发、测试都是比较大的压力。

所以不到万不得已的情况下，不采用第二种设计方法。

数据看板的权限设计看似复杂，但其实并不需要单独梳理。

数据看板的权限逻辑应该是跟随整个多渠道营销平台的整体数据权限，数据看板只需要在默认数据和组织架构筛选项上做特殊处理。

而数据看板需要展示的指标，其实数据指标就两类：推广效果、推广成本。

• 推广效果主要有展现、点击、点击率、线索、线索率、到访、到访率、成交、成交率。
• 推广成本主要有总消费、展示成本、线索成本、到访成本、成交成本。

当然上面只是展示一部分，可能还存在更多更详细的指标，需要根据公司情况、实际推广业务来确定。

最后讲一讲数据看板的跳转交互。

一般来说，可视化图表的设计中会有点击跳转到对应数据报表的操作。

这种设计符合用户查看数据的需求，在数据看板中看了某个指标的总数据，下一步想看看这个总数据的具体明细是怎样的。

点击跳转交互不仅方便了用户查看数据，更让数据看板显得更“动态”，即这个数据看板不是一个固定的、割裂的看板，它是活跃的、和后文的数据报表有关联的。

完成了数据看板的整体说明，接下来分模块来拆解数据看板的设计。下文主要从数据概览、整体趋势、排行榜、线索来源四个模块来进行数据模块的讲解。

二、数据概览

数据概览主要展示该登录用户数据范围下总的推广数据。而平台、公司、时间筛选项是为了让用户能够通过操作看到不同平台、不同部门、不同时间段的营销数据。

数据概览中指标的展示，一方面是直观地展示数字，另一方面还需要展示涨跌幅。对比维度可根据运营习惯来确定，常用的是对比【昨日】，也可与【上周】进行对比。每个总指标都可以继续向下拆解一层，展示该指标下各个渠道、各个公司的对比数据。

这个时候可以采用柱状图来展示每个公司的各渠道指标数据。在可视化图形中，既展现了各个公司的数据对比效果，也可以查看一个公司下不同渠道的推广数据。

涉及到推广和转化，漏斗图是必不可少的。漏斗图能直观地展现每个节点到下一个节点的转化情况，能让用户快速找出流程上存在的问题并及时优化。

但是没必要展示所有的节点，如果流程过长，展示所有节点的话，流程图会显得太长且转化效果不明显。

所以设计漏斗图，要先确定用户关注的重要节点。

举个例子，用户从看到推广素材到最后买房完成，其实有很多节点，推广侧就有展现、点击、留资、进电等，线下交易侧就有报备、带看、复看、认筹、认购、签约等。

但是如果每个节点都展示的话，漏斗图的查看体验和展示效果会下降。

所以可以摘出重要节点，最好在5个以内，例如就可以有 展示、点击、线索、到访、成交。

这几个节点。节点中展示各个流程的总数，再展示各个流程的转化率。那在查看过程中，对于流程中的主要节点总数及其转化情况，基本上就一目了然了。

三、整体趋势

整体趋势主要是展示在一定时间段内，某个指标的趋势，以此观看该指标的一个整体情况。

首先来确定时间筛选维度。时间筛选维度会影响横轴的刻度变动。

所以在整体趋势图中，时间筛选维度需要固定，最好不要让用户自定义选择，不然横轴刻度需要考虑各种不同情况，而且查询会变慢，开发测试上压力也比较大。

况且从常理上来讲，时间越长，趋势更接近真实、可视性就越好。所以一般来说，趋势图的时间筛选是 本周、本月、本季度、本年度。

当然如果用户想要看到更多数据，更倾向于看 近一周、近一月、近一季度、近一年，也可以调整为这些。

其次来确定指标。在确定指标时，需要考虑指标的维度，这涉及到纵坐标轴的刻度变动。

如图中的指标，存在两类指标，一类是数字统计类指标，另一类是比率类。在设计时就要考虑纵轴的刻度展示。

当然数字统计类中也会存在差别，比如展示和点击的数据量可能成千上万，但是到访、成交可能就是十位和个位。这个在设计中也是要考虑到的。

上述两个方面设计完成了，就可以查看单一的组织架构的某个指标趋势了。

当存在多个类似的组织架构时，需要进行同一个指标的趋势对比。这个时候需要增加添加对比/取消对比的操作，方便展示不同部门的趋势与差距。

四、排行榜

数据看板中一般都会有一个排行榜，主要展示重要指标的前十名或前二十名。

在多渠道营销平台中，排行榜的维度一般会有两类，一类是部门/公司排行，一类是项目排行。

公司/部门排行是因为该系统用户存在多个公司或部门，这时候需要进行组织架构的排行，看看各个公司的推广情况。

而项目排行，则是看每个项目的具体推广情况。至于每个项目背后代表什么，这要根据公司业务或运营自己设置的情况来定。

例如我们公司是新房代理公司，每个项目代表的就是一个新楼盘。那项目排行榜其实看的就是各个新楼盘的具体推广情况。

如果想要查看计划、单元、关键词、创意的推广排行效果，也可以建立素材排行榜。如下图。

关于排行榜的指标选择，如果需要排行的指标不多，那可以确定为XX排行榜，比如中介公司的【业绩排行榜】【签单排行榜】。

但如果需要对比多个指标，则在指标列要增加指标切换功能，这样在一个排行榜里，用户可以最大限度地看到更多的内容。

排行榜中常规展示排名和数字，如果想要更专业、更全面，也可展示同比、环比的幅度。从系统友好的角度出发，最好展示计算规则。

五、渠道分布

从可视化图形三板斧：柱状图、折线图、饼状图。刚刚已经用到了柱状图和折线图，那接下来饼状图也并不可少。饼状图的目的是用来直观地表达一个事物的不同组成部分。

这个在多渠道营销平台中，用来展示线索的各个渠道来源。不管是搜索推广还是信息流推广，素材的展示和点击固然重要，但最重要的还是用户成为你的线索。

当然对于用户怎样算成为了你的线索呢，每个公司都有自己的定义。这个要根据公司实际情况确认好统计口径，不然会影响数据真实。

以我们公司而言，留下了电话号码就算是成为了线索，所以我们以电话号码唯一来进行线索识别。

确定线索的定义后，接下来需要确定各个渠道的对接。

首先要梳理好推广中会运用到的各个渠道，例如pc官网、手机app、小程序、H5推广页等等。其次是要对用户成为线索的地方做好埋点，这样线索进来能够进行渠道识别。

上述工作都完成后，可以在饼状图中标注好各个渠道的总数以及占比。这样，饼状图就可以展示在整体的推广中获得的所有线索，各个渠道的效果如何。根据饼状图，也能找出各个渠道的问题，有利于及时调整渠道策略。

六、总结

总的来说，数据看板的设计看似不难，而且市面上有很多看板设计的模板和优秀案例。相信每个产品经理接到数据看板的工作，都能在短时间内搭建出看板的整体布局和框架。

但说实话，纵使做过许多看板类的方案，下一次再接到看板设计需求时，还是需要花费很多时间去梳理需求，去画原型。

原因无他，就是因为每个项目的需求都是不一样的，你需要重新理解、重新去寻找用户对于数据和看板的需求。而且在方案中，数据量和数据维度都不一样，在设计时，需要重新考虑，重新规划。

曾听过一些调侃行业产品经理的话：一年经验重复做十年。或许在一些行业中，大体的业务流程是没有太大的变革的，比如房产saas行业，经纪人录房源录客源以及客户购房流程，是没有太大变动的。

从行业维度上来讲，确实是行业经验在重复做东西。

但是，从产品经理维度上来讲，你在不同的公司，或者在同一个公司做不同的项目，都是在做不同的东西，你需要用全新的心态、全新的业务、全新的需求来做。

就算这个方案你曾经做过一模一样的，但它现在也不能一模一样地去做。

这可能就是产品工作充满挑战和充满魅力的原因吧。行业看似一致，项目常做常新。加油！

#专栏作家#

异彩，一只蜗牛慢慢跑，人人都是产品经理专栏作家。从事房产管理系统的产品工作，关注To C产品的交互设计、运营、结构设计和商业模式。在成为一名优秀的产品人的路上努力前行。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。

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