作者：LineLian? ?微信 ：firstbodytm

隨著年齡的增長會越來越重視道，重視產品成功的系統原因，重視產品的團體環境，重視還原用戶的真實因子。

對于術比如用啥工具，寫那些文檔怎么寫，交互方式是多么的酷炫，界面設計的是多么的棒，流程設計的是多么的人性化等等本來不怎么感興趣了，但是應許多同學的請求還是把早年的一些文檔改一些作為術分享出來，給對數據型產品經理感興趣且應該輸出的標準的數據產品需求文檔一個參照。

文檔編號

對于文檔編號，在大廠產品文檔來說是必不可少的內容之一。

一份優秀的PRD往往一方面能夠繼承原有系統組件的優秀數據，另外一方面有對產品全新的優化，所以會有一些專業術語需要介紹。

再則，背景的說明方便產品經理與研發、運營、和其他部門溝通匯總產品的需求，容易共識的產品往往比較容易得到大家的支持，這樣也就更容易使產品成功。

一、概述

1.1 名詞說明

1.2 產品概述和目的

1.2.1 產品概述

隨著客戶量的增長，客戶對統計報表的需求增多，傳統將數據導出到Excel中二次加工越來越不能滿足效率需求、實時性、專業度的需求。

此次數據報表在原單個統計報表功能的基礎上，擴大數據收集范圍和提升統計分析深度。

基于產品各模塊全生命周期視角進行統計分析，涵蓋會前、會中、會后各階段，按照event對象、數據來源、報表用途、營銷過程多維度分類制作精美可視化圖表。

如可視化的產品推廣儀表盤：實時查看報名進度及來源，產品模塊進度及票種比例；各產品子模塊進度；項目入住進度及比例。常用標準統計報表：注冊人員統計，銷售訂單分析，銷售商品分析，簽到統計、互動行為分析，營銷漏斗等。

1.2.2 產品目的

實現對產品全生命周期各階段數據的收集和檢索，實現平臺方對需要的數據按照自定義篩選規則進行檢索，對相關數據進行合并整理，按照選取的分析維度、數據指標對目標數據按照應用目的進行分析，并通過直觀可視化的圖表進行展示。

1.3 產品風險

風險級別說明：非常高的，高的，適度的，低的，非常低的

功能定義和構建數據倉庫的主題庫

數據產品不是一般產品經理理解的不需要定義功能，想反數據產品需要將功能定義的邏輯要嚴謹且具有可拓展性。

數據倉庫是數據分析的基礎是構建企業可視化或者BI或者統計報表智能化的基礎。而主題庫是數據倉庫的基礎。

二、功能需求

2.1 功能總覽

XX數據報表 – 功能總表

優先級說明：

• P1: 優先級最高，必須完成；

• P2: 中等優先級，碰到無法解決的問題時可以延后；

• P3: 優先級低，在工期緊張時可以延后。

2.2 功能簡介

2.2.1 高級數據分析

自定義統計表設置、統計分析圖制作流程：

自定義統計表設置界面示例：

篩選條件的設置方式復用原來組件篩選條件設置方式，支持高度自由的篩選條件設置，設置的篩選器支持保存復用。

自定義統計圖數據看板示例：

統計字段一排3-4個；統計圖表一排1-2個。

2.2.2 實時儀表盤

展示平臺從創建到結束前所有實時關注的數據。

平臺儀表盤（模板儀表盤）

頁面示例：

統計圖表：

我的儀表盤（自定義儀表盤）

自定義添加統計字段或從標準統計圖、自定義統計圖中選取，按照實時數據更新要求進行可視化展示。

2.2.3 平臺數據總覽

從event的角度，對平臺設置以及全階段重點事件按照時間軸進行記錄統計。

2.2.3.1 產品設置總覽

對平臺發布的基本信息及所有設置規則記錄并查詢，對設置、規則存在沖突的進行預警提醒，比如時間。

統計查詢信息表單如下：

添加微信分享設置；

添加微站、網站URL；

添加發布狀態、子產品URL地址；

報名審核信息等關鍵信息提示需要醒目；

2.2.3.2 平臺事件軌跡

對平臺重點事件按照時間軸進行統計。

2.2.4 報名人員統計

報名過程包括活動人和聯系人。

2.2.4.1 活動人報名分析

從活動人的角度，聚合其從報名注冊、訂單、會場簽到、酒店入住、會場互動、會后評價所有與會數據信息。

活動人報名統計明細表

支持對活動人數據設置高級篩選條件（復用美加MA篩選條件設置），支持自定義設置顯示字段，支持設置排序規則，支持篩選條件保存，檢索結果數據導出，對檢索結果分析做圖。

活動人報名統計圖表

常用數據統計圖從以下幾個維度給出可視化的數據分析圖（所有圖在一個面板展示，支持用戶創建自定義的統計圖板）：

2.2.4.2 聯系人統計分析

聯系人統計明細表

聯系人注冊統計圖

2.2.5 銷售訂單分析

訂單包括門票訂單、酒店訂單、商品訂單。

2.2.5.1 總訂單
統計明細表

統計圖

2.2.5.2 門票訂單

門票訂單統計明細表

訂單與門票是一對多關系，按訂單號進入門票訂單明細；

統計圖

2.2.5.3 酒店訂單

統計明細表

訂單與酒店是一對多關系，按訂單號進入酒店訂單明細；

統計圖

2.2.5.4 商品訂單

統計明細表

訂單與商品是一對多關系，按訂單號進入商品訂單明細；

統計圖

2.2.6 銷售商品分析

2.2.6.1 門票銷售

統計明細表

統計圖

2.2.6.2 酒店預定

明細表

統計圖

2.2.6.3 商品銷售

明細表

統計圖

2.2.7 簽到統計

簽到數據包括注冊簽到、分會場簽到、接機簽到、酒店入住（分房）簽到、用餐簽到。

2.2.7.1 注冊簽到

統計明細表

統計圖

2.2.7.2 分會場簽到

統計明細表

統計圖

2.2.7.3 活動人接機簽到

統計表

統計圖

2.2.7.4 酒店入住（分房）簽到

統計表

統計圖

2.2.7.5 用餐簽到

統計明細表表

統計圖

2.2.8 互動數據洞察

統計表

2.2.9 營銷過程追蹤

2.2.9.1 營銷效果分析
數據看板

2.2.9.2 推廣統計

包括微站、網站、EDM、短信……

統計表

統計圖

2.2.9.3 渠道引流分析

統計表

統計圖

2.2.9.4 邀約統計

統計表

嘉賓／會員／代理商／推廣員發起邀約：

按照邀約對象類別系統發起邀約：

統計圖

2.2.9.5 郵件營銷統計

統計圖

2.2.9.6 短信營銷統計

統計圖

2.2.9.7 微信模板消息統計

統計圖

2.2.9.8 微信圖文統計分析

統計圖

2.2.9.9 優惠統計

普通優惠明細表

代理商優惠明細表

統計圖表

2.2.9.10 滿意度統計

根據滿意度問卷返回每項調查的統計結果。

問卷主題+查看地址./bnm。

2.2.9.11 積分統計

統計表

統計圖

2.2.10 平臺日歷

2.2.10.1 平臺日歷

議程明細表

平臺日歷圖

2.2.10.2 議程統計

議程統計圖

2.2.11 征文統計

統計明細表

統計圖

三、數據分析

3.1 算法

建議閱讀筆者LineLian的新書《AI賦能：AI重新定義產品經理》或者聯系筆者。

3.2 其他

總結

本文講解了一個數據產品的產品需求文檔的規范撰寫過程，對于數據產品來說核心在第三步的數據倉庫的主題庫的構建，對于想做數據產品的產品經理來說這個事是基本功也是數據產品的日常。

另外對于想做AI產品的產品經理來說或者對算法感興趣的產品經理來說第四部分是核心。

數據是AI的基礎，而AI等于算法+數據+算力，在AI的早期來說算法所占的重要性要高一些，在后期AI的應用場景和數據顯得十分重要，這是數據產品與AI產品的關系。當然對于高階產品管理者來說不論是數據產品還是AI產品，這兩者都是高階產品管理者應該協調管理好的事務。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的分享一个数据产品经理的PRD的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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