数据产品：如何减少不必要的小迭代

首先需要强调，产品经理是产品功能的第一责任人。不必要小迭代的责任，无论原因如何，都需要产品经理来承担。

产品经理作为多方的翻译官，承担了产品实现过程中最重要的责任，需要从多角度去思考、表达和传递信息。需求方可以按照自己的思维方式描述自己面临的问题，但产品经理对需求的理解不能停留在表面，需要从用户、技术甚至管理等多角度去思考，去审视需求，发现本质问题，抽象出产品方案。面对设计师、开发工程师、测试工程师等下游同学，不能要求他们按照业务或产品的思维方式去理解问题，要用他们能理解的语言，根据他们的思维方式，去表达和传递信息。

如何减少不必要的小迭代？

产品成功实现的最大影响因素是管理因素，管理因素中最重要的是流程机制的建立和人员专业素养的培养。

流程机制的重要性：

标准文档可以强制思考，提升对产品细节的反复思考

必要的评审机制，对发现和减少产品漏洞、风险很有帮助

严格的验收环节，可以在上线前为用户守好最后一关

专业能力培养上：

对于工具而言，了解技术实现的架构很有帮助

对于数据工具而言，了解数据的建设、存储、传输过程很有必要

对于运营工具而言，产品流程、细节逻辑、潜在风险都需要梳理清楚，业务理解是第一位的，风险意识是第二位的，严谨的逻辑是第三位的

方法上，有一些操作层面的问题可以防患于未然。在整个产品设计开发过程中，每向后一步，解决问题的成本都会指数级增加。提前一步解决，是减少不必要小迭代的最好方法。

需求的抽象和问题本质的思考：

用户需求可能受制于工作的具体细节，需要从用户的描述中，抽象出问题本质，在需求分析时多问几个为什么？如：要解决什么问题？出于什么目的？有几种解决方案？等等

从需求分析，得出产品功能定位和价值，确定产品目标，梳理产品搭建思路、流程图和功能模块，画线框图、原型图

产品交互设计：

界面交互越复杂，后期出BUG的可能性越大

页面结构越简单，页面不同区域间的关联耦合越少，出问题的可能性越小

产品视觉设计：数据工具的视觉设计，与其他内部产品的交互设计有所不同，属于数据可视化范畴，推荐大家阅读下《Excel图表之道——如何制作专业有效的商务图表》

数据展示和文案：

数据展示和文案规范有一些常用规则，如数据的格式是否需要千分位、百分号等，文案的描述是否简单易懂，不造成歧义，同时又能提供足够信息。

对于数据格式，有一个简单的规范参考：Excel中的数字格式，如下：

评审流程：

产品方案的需求方评审，确认方案可以解决问题

组内专题评审的拍砖，查漏补缺，优化方案

技术评审的信息对称，确认各方理解一致

开发过程中的风险防范预案：主要是预防开发方案变动后没有同步信息，遇到卡壳问题后进度延误等，需要建立一些防范机制

功能点开发的进度和问题同步：技术有句话，只要给时间，多么复杂而完美的产品都可以做出来。但一般情况下排期都偏紧，需要时刻跟进开发进度和问题。帮技术安排好时间，可以极大提升产品质量，防止仓促的开发上线，后期一堆BUG

数据准确性验证：对数据产品而言，最重要的是数据而非功能。数据不准确，其他都没有意义。一定要做好数据验证，避免后期用户频繁报错误和用户流失

严格的测试把控：这是产品质量保证的最后一关，在上线前尽可能多的将功能测试完整，可以最直接的减少后期小迭代

结语补充：好的产品来自于持续不断的打磨，小迭代也有其必要性，而且不只来自需求方，也来自对完美产品的不懈追求。

作者：Probe  来源：Data To Value