B端产品：4招拿到准确详细的功能反馈数据

首先，为什么我们要定期拿取、分析数据呢？

因为它可以帮助我们达到3个目的：

1.检查功能是否达到预期目标：

我们都希望自己的工作有价值，那么数据是能帮助确认功能价值的最优解之一。

且反馈数据能在撰写季度汇报、年终汇报时有更可靠的依据，获得老板的认可。简历、面试中也能拿出确定的数据展示给面试官，增加被录用的几率。

2.确认功能后续调整方向：

有了反馈数据，我们在进行功能优化工作时不会像一只无头苍蝇到处乱撞。

明确的使用反馈、清晰的使用数据能让我们定位功能需要往什么方向迭代，具体迭代什么部分。

3.总结沉淀方法论：

自媒体常有一种现象：好不容易写了一篇爆款，却不知道为什么爆了。这也是为什么很多网红会昙花一现的原因。

换在产品中也是一样的。如果我们不知道项目是为什么成功、为什么失败，那么工作的效率就会变得奇低，不仅会连续犯同样的错误，也无法依靠成功经验更高效取得成果。

通过反馈数据，我们能更清晰地知道项目成功或失败的原因。

这些经验教训沉淀下来，都会成为我们宝贵的“资产”。

如何破解获取反馈数据难点？

在文章开头，我们总结了B端产品常遇到的几个拿取反馈数据难点：

一是业务配合意愿差；

二是项目成果难以用数据体现，无法展示产品价值；

那么接下来针对这两大问题，分享下我的解决办法：

业务配合意愿低：找准关键决策人+指定合理反馈机制

1）直接与业务负责人协商后续反馈工作

在开业务评审会议时，与业务负责人提出产品上线后需要业务方帮忙配合反馈的提议。

具体的反馈方式可以由双方商量着来，但重点是让业务负责人同意此事。

一旦获得承诺，那么我们就解锁了人类的「一致性」原则，后续更容易开口让业务配合反馈工作。

需要注意的是：这里必须找到的是业务负责人或核心业务人员。

俗话说：擒贼先擒王。这里用“擒”的字眼不太正规，但大体是这个意思。只要能说服最高层，后续几乎就能顺利开展工作。

例如有一次我需要销售人员配合每天反馈用户数据，期限是一个月，业务负责人同意后很快在群聊里同步了此事。之后虽然他没有参与反馈工作，但是有他开口了以后，我就能每天直接问销售拿数据，销售也非常配合。

2）制定合理的反馈机制

虽然业务负责人同意协助反馈，但是如果反馈机制过于繁重，也非常容易引起其他人员的不满。

脱不花在《沟通的方法》中曾提到，想要让别人答应帮助你，需要满足以下条件：

1.时间精力上可帮助

2.职责范围内可帮助

3.关系程度内可帮助

如果我们设置的反馈机制占用业务人员太多时间，就算负责人同意了，依旧容易招致一线人员的不满；

如果我们设置的反馈机制超过了对方职责范围，例如让销售解答用户使用问题，对方即使想帮，也无从下手；

我们在设计一套反馈机制时，需要做到以下几点：

1.反馈机制尽量简易，花费时间少；

2.反馈机制优先选择问卷，表单、问题类型优先选择选择题，减少主观题；

3.有必要的情况下对业务人员合理分层，不同意愿的业务人员采取不同的反馈机制；

下面是我某一次项目反馈机制的具体做法：

项目背景：让某个业务团队测试使用客户推荐功能，以评估功能的有效性；

项目反馈机制：

1.反馈人员：销售人员*5

2.反馈时间：每天上午9:00

3.反馈内容：前一天通过功能成功触达客户数量

4.反馈渠道：群聊反馈

这个反馈机制之所以能顺利跑通，事后总结以下两点做的比较好：

1.为了方便销售人员，我把记录的工作放在自己身上，销售只需要每天开始工作前把数量直接丢群聊里；

2.只需要反馈数量，不需要反馈具体内容，例如客户为什么不回。也许这对于产品来说是非常有价值的数据，但是客户为什么不回这个问题太宽泛，销售自己也许都不知道；

因为数据记录本身不难，而打开群聊发送消息更是比较随手的事情，所以这次的反馈工作依靠销售人员拿到了很多有价值的数据。

数据难以量化：定义关键指标+分析总结

很多时候，我们可能是为了规避风险、也可能是为了提升某个部门的人效，也可能就是把某个业务流程线上化完成了一些项目工作。

而这些内容，并不像营收数据一样容易被量化。

这种情况下，我们该如何通过数据观察自己的功能是否做到位了呢？

下面仍然分享几种办法，给大家做参考：

1）产品上线前，与相关负责人定义好项目指标。

在接到项目，或者准备开展某个项目的时候，就应该提前定好用什么指标来衡量我们是否达到目的。

定义指标时，我们关注2点：

1.因果逻辑关系成立：数据指标和产品功能是能直接关联的。

举个例子：降低人效的功能，数据指标就不能是提升营收。因为两者很难被直接证明因果关系。

2.无法定量的情况时，使用定性数据：有些功能例如某个业务流程线上化，确实没有定量数据来证明结果时，也可以使用用户反馈等定性数据。

大家可能会认为，定性数据拿出去很容易被质疑，但实际上只是我们展示的方式不对。

我举杨堃老师的例子，这是他朋友圈的截图，宣传自己某次企业培训的成果：

这张图上除了打分以外，还有打分问题、打分标准，使得整个过程更清晰可见，相比干巴巴的“企业员工平均打分xx分”，是不是更有说服力了呢？

所以这种思路同样也可以运用在我们衡量项目成果上，只要有合适的方式，定性数据也是可以被使用的。

2）产品上线后，对数据分析归类，总结问题

搜集到数据后，需要定期对数据进行分析归类，总结出数据背后导致的原因有哪些。

数据背后通常有4类问题：

1.系统问题：架构、设计的问题

2.机制问题：业务机制、流程问题

3.人员问题：人员素养、管理问题

4.特殊情况：特殊情况特殊讨论

针对不同的问题，需要有不同的解决方式。

对于产品经理来说，最好是团队内能够有定期周会来检查、探讨问题及解决办法。

如果团队内未有相关机制，也可以个人先动，总结问题后跟领导汇报，请教解决方案的方式去落实。

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