B端項目復盤:智能大數(shù)據(jù)分析平臺 Nebula V2.1

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編輯導讀:本文作者詳細地復盤了一次智能大數(shù)據(jù)分析平臺 Neblua 平臺優(yōu)化重構的經歷,從項目背景介紹,到過程中的難點分析和措施制定都展開了復盤并分享了自己的項目思路以及需要注意的問題,與大家分享。

一、項目背景介紹

Neblua是一個專為數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)分析小白打造的一款一站式智能大數(shù)據(jù)分析平臺,平臺通過便捷的數(shù)據(jù)導入,清洗,智能可視化推薦輔助分析。通過簡單拖拽配置可視化圖表,內置多種模型和算法,提供智能分析和支持。讓數(shù)據(jù)分析小白也可以快速制作屬于自己業(yè)務需求的可視化分析圖表。

Neblua平臺已經優(yōu)化迭代2期,本次在用戶反饋的基礎上對平臺架構和體驗做了較大調整。

二、問題梳理

為了做好這次版本迭代,我們針對實際用戶進行訪問,梳理用戶在使用過程中的問題和建議。并針對建議進行整合分析,尋找解決方案。

1. 問題總結

  • 操作鏈路復雜:加載數(shù)據(jù)無法在頁面中添加,用戶加入新數(shù)據(jù)需要退出頁面到數(shù)據(jù)管理中,流程復雜。
  • 無法做到更深入的數(shù)據(jù)整理操作:不同用戶對數(shù)據(jù)的關注點不同,如基層主管關注的是分散顆粒度的分析表(如部門/產品/銷售量等)而“高層人士”關注的是相對高聚合度的數(shù)據(jù)。因此需要根據(jù)層次聚合數(shù)據(jù),或對對數(shù)據(jù)進行更深入的整理。
  • 運行時間長,效率低:當前版本用戶建立完成數(shù)據(jù)流后運行時間長,用戶無法快速找到數(shù)據(jù)信息。面對大量數(shù)據(jù),人工查找臟數(shù)據(jù)耗時耗力。

根據(jù)任務流程梳理問題點:

2. 用戶分析

數(shù)據(jù)分析者是對數(shù)據(jù)非常敏感,他們需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的問題,挖掘數(shù)據(jù)價值,幫助公司或項目提升業(yè)績。而在真正工作場景中,數(shù)據(jù)分析者既要面對海量數(shù)據(jù),又需要了解業(yè)務協(xié)同溝通,是高強度腦力勞動,容易疲勞。

根據(jù)用戶訪談我們發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)分析的第一步是對數(shù)據(jù)進行處理,而這部分往往會占到數(shù)據(jù)分析師大量時間,哈佛大學商學院一項研究也表明,在整個數(shù)據(jù)分析過程中,數(shù)據(jù)分析師整理數(shù)據(jù)往往會花費80%時間。

三、定義升級目標

根據(jù)梳理的問題,我們定義了本次改版維度的目標:

(1)提升數(shù)據(jù)整理效率

優(yōu)化部分:主要針對數(shù)據(jù)整理的功能優(yōu)化和視覺提升可視化的數(shù)據(jù)整理流程展示;即時數(shù)據(jù)操作反饋預覽;更快更智能的工作方式等

(2)防止疲勞

優(yōu)化部分:主要優(yōu)化信息結構和視覺部分;針對小屏幕做適配;閱讀間距;護眼色彩等;

問題優(yōu)先級排序:我們根據(jù)改版目標和優(yōu)化成本進行問題優(yōu)先級排期,數(shù)據(jù)整理部分對是目前最高優(yōu)先級。此次改版主要針對數(shù)據(jù)整理模塊,優(yōu)化數(shù)據(jù)整理流程和視覺流程。

四、設計策略

1. 通過信息架構重構提升數(shù)據(jù)整理效率

(1)布局嘗試:兩種布局探索

(2)為什么選擇側邊導航?

從產品屬性和用戶行為分析:

  1. 相對于頂部的全站導航,側邊導航做為局部功能導航,有相對的功能流程順序關系。
  2. 數(shù)據(jù)整理視圖和可視化視圖分別承載數(shù)據(jù)整理和建立可視化的不同功能。在一個項目中,用戶雖然可以單獨使用不同模塊功能,任務層面,這兩個模塊存在先后的任務關系。而從產品層面,我們更希望用戶能夠全流程的使用產品。強化用戶心智模型。
  3. 行為更加集中:左側導航和內容鏈接更強,側面導航的收起功能,可以減少橫向屏幕使用。

(3)為什么數(shù)據(jù)摘要上下布局?

  1. 視覺動線:如上圖所示,上下布局的方式能夠展示更多列數(shù)據(jù)摘要card信息, 容易建立聚焦區(qū)域。視覺動線更清晰,從而降低獲取信息的難度。而左右布局,視覺流程復雜,不方便查找信息。
  2. 符合用戶習慣:右側抽屜一般做為展示和簡單的設置功能,是作為主頁面的為次要功能附屬存在。數(shù)據(jù)摘要部分是做為數(shù)據(jù)展示的重要區(qū)域,選擇上下結構布局更適合。

2. 通過視覺優(yōu)化提升數(shù)據(jù)整理效率

(1)色彩體系選用

色彩與情感有緊密的聯(lián)系,而在系統(tǒng)的設計中我們主要秉承兩個原則:

  1. 色彩舒適:因為數(shù)據(jù)分析人員需要長期面對屏幕工作,因此色彩上不能選用高飽和顏色,不能刺眼。
  2. 情緒平穩(wěn):不同色相的色彩往往帶有某種特定傾向,引發(fā)感官情感傾向。

根據(jù)情緒平穩(wěn)的設計策略并且考慮到以后產品后期要拓寬業(yè)務市場,因此在之前顏色的基礎上拓展了顏色的使用范圍,選用中性色做為導航色。既體現(xiàn)產品的市場調性又解決了當前版本導航與內容的層級問題。方便用戶清晰區(qū)分導航層和內容的視覺層次。提高使用效率。

改版前(這里視覺重新設計):

改版后:

(2)信息分層,視覺整合

字段信息分層,將卡片分成兩部分區(qū)域,上層為操作域為主,下層為信息展示區(qū)。增加上層區(qū)的視覺重量,方便用戶快速捕捉信息。

(3)數(shù)據(jù)節(jié)點顏色隨機化

數(shù)據(jù)整理一般要對多份數(shù)據(jù)進行轉換、拆分、清洗等操作,一般數(shù)據(jù)集名稱會比較長,數(shù)據(jù)節(jié)點采用顏色隨機化的策略,通過顏色輔助用戶對不同數(shù)據(jù)集的識記,便于復盤。

3. 通過智能推薦算法提高數(shù)據(jù)整理效率

業(yè)務人員在接觸到新的業(yè)務或者數(shù)據(jù)時候,需對數(shù)據(jù)進行探索,了解數(shù)據(jù)基本情況;對已經數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù),業(yè)務人員也可能因為數(shù)據(jù)分析不夠充分,無法掌握所以特征。

智能推薦可視化可以幫助業(yè)務人員對數(shù)據(jù)進行探索,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律。

總結

通過感性的用戶反饋出發(fā),結合梳理行業(yè)中常見問題,發(fā)現(xiàn)版本中需要優(yōu)化點,并通過任務流程歸類梳理。

Neblua做為專業(yè)的大數(shù)據(jù)可視化工具還有很長的路要走,我們也會持續(xù)推進一步步優(yōu)化升級。

 

本文由@欣欣向榮 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載

題圖來自pexels,基于CC0協(xié)議

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評論
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  1. 有demo嗎?想體驗下

    來自江蘇 回復
  2. 界面的UI設計效果挺好的

    來自湖北 回復
    1. 哈哈,謝謝~

      來自浙江 回復