编辑导语:产品经理如何高效搭建B端业务数据报表，提高工作效率，推进后续业务流程？其中，你需要知道相应的底层数据类型，然后满足相应的要求。在本文中，作者根据自己的经验总结了B端业务数据报表的设计思路。让我们来看看。

做B端业务系统，构建系统功能，支撑业务流程，提高工作效率是核心和基础模块。当业务流程得到一定程度的支持后，其产生的大量数据以及如何利用数据统计促进业务发展，就到了系统的第二阶段。

很多产品经理在做业务数据报表的时候只关注业务预期和统计，然后确保定义好的产品呈现出来。看似简单，但如果没有好的思路去搭建，中间会有很多坑，或者说数据没有真正的指导意义。

我从自己的经验教训中总结出一个简单明了的业务数据报表设计思路与大家分享，希望能有所启发或帮助。

很多产品经理在做数据报表的时候，直接看收集需求后分析什么指标，统计什么数据，往往忽略了最核心的东西，就是支撑数据统计的底层数据，这是统计报表设计的第一步。

在做任何数据统计的时候，所有的数据都来源于它的底层数据，也就是你统计的对象是什么，它有哪些底层信息和相关信息。

以我做的订单客户投诉统计为例。每个客户投诉都会在客户服务系统中生成一个客户投诉工单。那么我的订单客户投诉统计的统计对象就是客户投诉工单，工单就是我最低的数据。

首先，我需要知道工单有哪些核心信息和相关信息。从下图可以发现，工单单据本身记录了基本信息、处理信息以及相关的订单/SKU信息，订单/SKU信息可以与之关联，信息量很大。

最常见的底层数据是其统计对象的基本信息及其相关信息。核心是要知道它的组成和结构，它的作用主要在以下几点。

1.明确支持数据统计的底层数据是否完善。

刚开始做数据报表的时候，没有考虑底层数据，而是直接定义了统计计算。开发的时候发现系统连一些底层字段都没有记录，无法支持数据统计。这时候我回去先做好底层记录，这样可以做数据统计。这也是我踩的坑。

所以梳理底层数据也是为了确认支持我统计的数据点在系统中是否有准确的记录，只有底层数据完整才能支持后续的数据统计。

2.清楚地知道支持的数据聚合维度。

当你知道了你统计的对象的关键信息，你就已经可以清楚的知道在后面的统计中可以做什么样的汇总统计以及它们的相关性。比如订单的客户投诉统计，只要是工单的信息或其关联信息，都可以汇总呈现。如果业务问你能不能统计某个国家或地区的客户投诉，你要非常清楚你能不能支持，然后你只需要根据业务需要提取就可以了。

3.易于开发和理解

很多公司都有专门的数据部门来处理数据统计，不是业务拓展直接做的。他们可能对业务数据的理解并不透彻，所以产品梳理出底层的数据结构，开发的同时也对整体的业务数据有了很好的了解，便于后续的开发和设计更好的满足业务需求。

我花了很多时间解释底层数据的重要性和意义。在我看来，当产品明确了统计数据的底层数据结构，基本上就成功了一半，接下来只需要把这些数据串起来就可以了。

整理好底层数据和结构后，就可以和业务一起了解详细的需求了。这个时候商家往往会说要看很多各种数据，想到什么就提出什么。这个时候作为产品，不要被商家带进来。你应该保持清醒，在与业务沟通的过程中理清思路:

在需求收集阶段，一定要明确以上四点要求。基本上我们数据报表的设计思路已经逐渐清晰了。

有了我们的底层数据结构和清晰的业务需求，就可以进行产品设计了，分享几个产品设计的核心思想和注意点。

1.注意图表的选择。每个图表必须有实际意义。

我们可以有许多类型的图表来显示我们的数据，如折线图、饼图、条形图等。选择什么图表来展示我们的数据指标，核心思想是你想表达什么，看这个图表能得到什么信息？

比如我在分析订单客户投诉的各类问题的比例时，看起来饼状图适合比例，可以知道分布是什么样的，但实际上商家更关注比例趋势，商家需要知道哪些类型多了，哪些类型的问题最近比较严重，所以折线图更适合这种诉求。

所以，选择任何一张图表，一定有其现实意义。

2.报告的设计一定要契合分析思路，看完报告才能得出一些结论。

一般来说，报表设计可以从纵向自上而下和横向对比两个角度决定我整个数据报表的结构。

1)纵向自上而下

意思是我们在做数据统计的时候，首先要把我们的关键数据指标呈现出来，然后从上到下一层一层的把我们的其他相关指标展现出来，这样才能逐步定位是哪些相关指标影响了我们的关键指标的变化。

我们报表设计的一个核心思想就是所有数据统计图表之间必须有逻辑关系。当用户从上到下看数据的时候，可以顺着你的思路一层一层的去分析，最后看到报表之后就可以得出数据变化的影响因素，从而得出结论。

这也是商业报告的核心目标。重要的是要避免用户只是阅读报告而没有任何结论。

2)横向比较

指的是可以更全面的看待我们的数据报表，比较不同维度的数据的角度。其实就是我们能提供的报表筛选条件，我们需要保证每个条件都是有意义有目的的。

比如统计订单客户投诉数据，可以为用户提供国家/商品/渠道等多种过滤条件，可以多种聚合维度呈现。这部分其实就是我们正在整理的底层数据，可以提取并应用。横向比较的思路可以为业务分析相关数据提供更全面的视角，从而使结论更准确。

以上是我在实际工作中做B端业务数据报表统计的经验。总结一下，就是把自己掌握的数据找出来，然后有逻辑、有条理、有目的地串起来。

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