2.2　业务演进对数据分析的需求

从横向视角了解了数据产品经理的工作流程，下面再从业务的起步到成熟发展的纵向视角（即业务负责人的角度）为大家剖析在业务演进过程中，什么样的场景会促使业务负责人意识到需要数据介入，而数据的介入又为业务发展起到了怎样的作用。

2.2.1　业务演进历程

首先我们需要知道什么叫作业务演进历程，所谓业务演进历程就是指一个产品在受到外部市场变化的影响后，进行自身调整以不断响应市场变化的过程。

之所以要明白业务演进历程，是为了掌握业务的一般性变化规律，从而帮助我们在一开始设计数据产品时，就能考虑到产品的扩展性。这也是衡量一个数据产品经理专业与否的重要准则。

下面先以商城运营后台这一产品为例，看看单一产品线一般会受到什么因素影响，以及产品是如何演进以应对变化的。

假设我们现在身处一家创业公司中，因为商城系统上线初期业务量不大，故而整个商城的后台是融合在一起开发的，也就是一个后台里面集合了商品管理、订单管理、会员管理与库存管理这四大服务，它们是商城运营后台系统的子模块，整体功能架构如图2-2所示。

图2-2　电商后台V1.0

下面聚焦到电商系统四大服务中的商品管理模块及其功能上，初期的商品管理模块一共只有两个子功能，如图2-3所示。

图2-3　商品管理V1.0

随着业务订单量的增长，公司为了更高效地进行商品管理，决定将商品模块从原后台中独立出来，并扩充为一个独立的商品中心，让商品运营团队不用再混杂在后台里进行操作。

具体来说，如果将所有的商品管理任务都交由一个商品团队支持与维护，当业务上产生运营瓶颈时，则可推断需要重构产品模块。

例如，商品信息管理中的“商品基本信息建档”与“商品活动信息创建”在本质上是两个完全不同的业务，而在当下却是交由同一个人进行管理的，该员工由于每天有很多商品建档的工作要做，以至于无法专注地思考进而设计出高价值的运营活动。可见，业务量增大之后就对团队提出了新的要求：人员的专职化。

所以在商品数量种类与商城订单量急剧上升的时候，我们就要调整人员结构了。以往我们可能是一个业务人员同时管理商品信息的创建与商品活动的创建，现在就需要交由两个不同的专职人员进行管理了。

在产品层面，基于团队管理的封闭性，这两个业务也就无法放在同一个模块中使用了，得将商品活动的创建从商品信息的管理中独立出来，单独为之设计一个新功能：商品活动管理，如图2-4所示。

图2-4　商品信息管理服务拆分

与此同时，由于商品数量的增加与电商定价方式的增多，商品价格管理也出现了多个子需求：

▶竞品定价。

▶自动定价。

▶品类锁价。

此时的商品价格管理也需要由独立的专职人员维护，因此价格系统也被从商品管理中拆分出来，拆分成价格设置与竞品价格监控管理这两个功能，如图2-5所示。

图2-5　商品价格管理服务拆分

从图2-5可以看出，最初后台中的一个商品模块已不断升级，现在成了商品中心，其下设置了如下功能：

▶商品基本信息建档。

▶商品活动管理。

▶价格设置。

▶竞品价格监控管理。

整个电商后台最终演化发展的结果如图2-6所示。

在上述案例中，企业内部的电商运营后台发生演进的驱动因素是业务量的增长带来的人员专职化，而为了配合内部的分职运营，产品层面需要将不同的模块进行分离。所以，数据层面在设计之初就应该提前考虑按照不同维度进行划分。

图2-6　电商后台系统演化

2.2.2　企业战略业务演进历程

通过对电商后台系统的演化进行讲解，我们对业务演进历程这一概念有了初步认知，下一步我们要上升一个维度——正式踏入数据产品的设计环节，进而了解在规划数据产品时要掌握的企业战略业务演进历程。

学习企业战略业务演进历程可帮助大家轻松理解常见的企业决策背后的驱动因素：

▶以A业务起家的一家公司为什么在不断的发展中会选择将业务范围拓展到B、C、D业务中？

▶我们在很多产品场合听到“从零到一”这种表述，那么“从零到一”到底是个什么样的过程，负责人又是如何定义企业发展战略的呢？

接下来就以一家虚拟公司——A影视票务公司为例，通过它的业务多元化发展历程，了解一个企业如何在发展中不断根据行业发展情况去动态调整自己的业务战略。

注意：为了方便大家理解概念，本案例中对一些子节点的描述进行了适当的简化。

阶段1：行业初期探索

小明是A影视票务公司（下面简称A公司）的产品经理，公司现阶段的主营业务是在自有平台上售卖电影票，公司的盈利模式也很简单，在电影票的销售额中抽取部分作为票务服务费。

例如一张线下售卖65元的电影票，A公司能以35元一张的成本价拿到，并在平台中以45元的价格出售，故此张电影票的毛利为10元。

由于此时主营业务只有电影票的售卖，所以公司的产品架构也很简单，如图2-7所示。

图2-7　公司1.0产品架构

但是每个行业都存在竞争，随着行业的发展，不断有竞争者进入此行业。互联网行业的巨头也发现了这一新兴市场，随即投入了海量资源并开发了对应的产品加入在线售卖电影票市场中，此外，各大影院的官方App也加入了竞争行列。

市场的份额空间是有限的，对于电影票领域来说，经常有观影习惯的人群就这么多，所以在新的流量被瓜分干净后，各大公司为了能够抢占市场份额，只能进入零和博弈的阶段，也就是去抢占竞争对手的市场份额，因此各公司开始争先恐后地采用最常见也是最有效的竞争方法——打价格战。

一时间各大票务平台的电影票售价开始呈竞争式下降，你卖35块一张，我就降到30块一张，甚至更低。

此时，作为A公司的产品经理小明除了要面对商业模式上的惨烈竞争外，还被领导安排了一个头疼的任务：分析一下平台上的用户规模是怎样的，他们的偏好如何，从而有方向性地制定竞争方案。

小明将任务进行仔细拆解后，发现领导的需求本质就是要用数据针对如下部分进行监控。

▶公司现有的用户规模统计：每日平台新增用户情况、用户留存率、现有用户基数、日交易金额和订单量。

▶用户画像分析：平台中购票的用户都是哪些类型的人，偏好什么类型的电影，以及决定是否购买电影票的关键影响因素是什么（价格/电影类型/明星）。

▶降价效果评估：基于上一步的用户画像，测算同类型电影如果每降价1元所带来的购票用户转化率。

面对如上的数据需求，小明建设性地推出了如图2-8所示的数据分析平台。

图2-8　数据分析平台关键模块1.0架构

数据分析平台1.0架构有如下三个主要功能。

▶平台用户流量监控：各渠道每日拉新能力大小以及后续拉新情况。

▶交易过程漏斗监控：监测核心交易链路，掌握用户下单各环节的转化数据与流失情况。

▶事件预测模型监控：通过对一定特征的用户进行建模，来预测群体行为特征。

虽然搭建完了数据分析平台，公司也根据数据分析平台为找出的价格敏感型用户推送了相应的票价促销信息，但是由于各家票务公司的票价补贴愈演愈烈，市场中充满了非理性营销（以远低于成本的方式进行电影票促销），甚至出现了免费看电影的营销活动，一时间市场很快就发展到一个饱和期，此时A公司的利润骤降。

阶段2：业务多元化战略启动

当企业出现这样的业务危机时，企业的决策者就会去思考，不能把鸡蛋都放到一个篮子里，现在公司的当前业务已经出现利润下滑，如果持续下滑就会导致公司彻底被击败，也就不得不退出票务市场进行止损，那么下一步公司的发展点在哪呢？

伴随着对这个问题的思考，企业业务的多元化进程就此拉开了帷幕。

通常来说，企业的多元化方向都会优先考虑原业务所在的产业链上下游，因为这样既可以巩固企业现有的业务，又能基于现有业务的基础去低成本实现业务多元化，称得上是“一箭双雕”。

但是只有思路是不够的，作为票务公司的决策者，必须要明确具体开展哪个业务，以及如何开展。所以实际上摆在企业决策者面前的问题已经转换为在一个价值链中如何锁定自己的新目标。

当然，企业的决策者可以指派他人来帮自己出谋划策，因此企业中唯一的产品经理小明就被领导赋予了新的使命——去探索新目标的可行性方向。

接到这个任务后，小明做的第一件事就是通过市场分析去了解电影产业链的全貌，经过一番调查后，他得出了整个电影产业链可以划分为如图2-9所示的7个环节。

图2-9　电影产业链

在这7个环节中又要从哪个环节入手呢？在将上面的调研结果汇报给领导后，他们有了如下的思考：

首先，公司不是电影制作领域的，而拍电影又是一个对专业度要求极高的工作。其次，公司之前的业务形态中完全没有制作电影这方面的基础，更没有任何编剧与导演策划的能力储备，所以此时如果要切入电影制作领域，就需要投入很大的财力与物力去从零开始建设，而失败的风险也是极高的，所以制作电影的前5个高门槛环节就直接被排除掉了，如图2-10所示。

图2-10　产业链排除法

此时电影产业链就只剩下发行和上映这两个环节，通过深入分析，小明发现上映这个环节的核心工作就是将电影送去电影院进行放映，而想要在上映环节拥有议价权，需要公司拥有足够多的合作影院，这样影片方才会和你谈判让出利润。

A公司作为一个轻资产的公司，根本就没有线下的实体场地，如果要进入这一领域，就要去建设电影院或者与其他电影院联合，但这又意味着将有漫长的合作谈判等待与巨大的资源投入，所以上映这一环节也被排除掉了。

现在摆在A公司面前的就只剩下发行这一个业务了，发行是做什么的呢？其实就是帮助影视公司去做宣传，让人们知道这个电影，具体来说分为线上的信息分发与线下的电影院渠道合作这两部分。

领导在听完小明的阐述后，立马觉得这个业务方向很适合公司的下一步规划。

因为通过之前的售票业务，A公司已经积累了一大群垂直的电影消费者用户，并且已经有了对应的用户偏好画像，据此可以得出一个平台级画像（本平台与什么类型的电影是精准匹配的），从而可以进行精准的电影广告投放。

基于此考虑，领导要求小明去梳理公司内部平台用户前六大偏好影片类型数据，如表2-1所示。

表2-1　A公司用户偏好影片类型数据

有了这样的分析结果后，领导就开始让小明策划一个新的业务线——发行业务线。主营业务就是帮助各大影视公司去做发行外包。

各大影视公司只需要将电影的宣传素材提交给A公司即可，A公司除了向自己平台上的用户推荐电影此外，还会与线下各大影院联合，在线下对应展位发布新电影信息。这样一来，原电影厂商需要挨家寻找影院合作的工作简化为统一与A公司合作。

新业务对应的系统功能拓展如图2-11所示。

图2-11　新业务线加入后的产品架构

影视公司在看到这个服务后也纷纷选择了这种外包方式，因为这种方式除了可以减少工作量外，在效果上无疑也比以往在地铁站、小区电梯灯箱等无差别地投放广告要好，转化率要高出许多。因为在A公司投放广告，其现有的存量用户都是电影用户，可以说这个平台已经提前将电影消费人群从全量用户群中筛选出来了，在此平台投放广告的精准度将大幅提高。

对此小明也通过一份对比数据，很直观地将效益展现给了影视公司，如表2-2所示。

表2-2　广告投放转化率对比

伴随着新业务的发展，原来在票务业务线中专门负责维护影院信息的业务运营人员的工作成果也被二次利用了。新成立的发行业务线要想与影院建立发行关系，需要去进行线下拜访洽谈，也需要这样的一份影院资料（包含影院的介绍信息、影院地址与影院联系人等信息）。

阶段3：企业内部资源整合

帮助影视公司发行，也就意味着A公司与影视公司建立起了良好的合作关系，那么相较于其他票务公司，除获得公开排片上市信息以外，A公司的业务团队还可以从电影公司优先拿到很多内部消息与更早的一手信息源，这无疑可以大大丰富A公司的电影资讯库，与同行建立起竞争壁垒。

随着新业务的发展，系统规模也越来越大，这时小明再次仔细研究现有的两条业务线，他发现两者之间有很多重叠的部分，于是他决定把两条业务线中的模块进行合并，让一个服务方同时为两者提供服务。没错，这也是时下热门的中台概念出现的原业务场景。

公司业务架构调整后，电影资料库、影院信息库合并形成了A公司统一的影视资料库，同时为两个业务线提供服务。

在此过程中，A公司实际上也完成了一次业务升级，从一家票务平台演变成了发行平台，票务平台则变成了发行平台里的一个板块。

但是实施发行平台战略的A公司，后患还未消除，从本质上看，这个新的业务拓展方向只是更换了战场，只是暂时地甩开了对手。如果其他巨头也进入了发行领域和A公司再次竞争，那么A公司又有什么办法去彻底摆脱后来的竞争者呢？

再回到产业链中查看，此时小明发现在这个行业中要想得到话语权，就要从电影的最上游，也就是电影投资方入手。

事实上电影中最大的利益方是谁呢？不是演员也不是导演（这两者本质上也属于打工者），在一部影片中真正的最大获利方其实是出品方，即投资方。

所以小明就向领导建议让公司成为投资方，去锁定唯一的发行权，这样自己就可以参与到电影的制作中，直接控制主导宣发，有权利不允许第三方参与售卖票务，从而完整地控制住整个产业链的最上游。

至此A公司又从发行平台演化成了出品平台。总结A公司的业务演进历程，我们发现其先后经历了3个阶段，如图2-12所示。

图2-12　A公司发展的三次转型

到这里此案例就讲完了，实际上这也正是进入互联网领域后无数C端市场企业一个典型的业务发展路径：向自身产业链的上下游进发。

从上述案例中可以看到，企业每一步的业务演进，其背后都是由多个因素共同推动而形成的，所以我们平时谈及的“从零到一”、数据分析都是想帮助大家从大方向上去把握企业这种动态发展的规律，从而准确地预判出每个阶段业务的演进方向。

2.2.3　业务演进中的数据分析

在前面的案例中，我们看到了一家企业完整的业务演进过程，下面来仔细梳理一下数据产品经理在这个流程中都完成了哪些工作，梳理结果如表2-3所示。

表2-3　案例中的数据分析工作

可以看到在整个业务演进过程中：

▶企业的每一步业务决策背后都需要有关键数据支撑。

▶数据分析的工作是与企业业务极其相关的，且会随着业务的发展不断迭代。

所谓优秀的数据产品设计能力，就是在产品进入阶段1时就能看到阶段2或者阶段3的数据需求，从而在设计层面为后续产品预留扩展性。

从下一篇开始，将会为大家展示业务发展在不同阶段所需的数据分析内容，以及在各个分析场景所用到的概念与具体分析方法。