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关键词：DataFocus、BI、商业智能、企业软件、数据分析、大数据

设计C端产品的经验分享

在移动互联网兴起的这些年，涌现出了许多优秀的产品经理，如微信的张小龙等人。他们为我们带来了丰富的经验分享，包括设计出人性化的教科书式理念。设计C端产品时，用户体验是核心，需要从UI到交互的各个细节入手。一款好的C端产品，不仅要让用户容易上手，还需要想办法留住用户，让他们产生内容和互动。

B端产品与C端产品的区别

设计B端产品时，情况则完全不同。B端产品最终仍由个人使用，但应用场景完全不同，例如处理公务等。B端产品的价值主要体现在企业或组织层面，而非个人，这可能导致使用者利益与组织利益不一致。此外，B端产品的使用通常是群体性的，每个人可能会使用不同的功能。因此，决策过程往往更为复杂，需要多方面的考量。

ToB产品的设计重点

设计ToB产品时，决策过程更加复杂，需要长期的周期和多步骤的决策。C端产品的设计更多关注用户体验，而B端产品则需要考虑企业的实际需求和群体使用的特性。此外，B端产品的运营效果不会像C端产品那样立竿见影，需要较长的时间来体现。

我们的产品设计

我们的产品是一款BI（商业智能）工具，面向企业不断增长的数据分析需求。在产品开发前，我们进行了详细的市场调研，了解了客户的具体需求，包括使用哪些数据库、需要分析的数据类型、业务痛点等。这些需求复杂多样，我们需要从这些需求中提炼出核心功能。

市场调研与产品设计

我们分析了市场上多家成熟的产品，如Tableau、PowerBI、Microstrategy等。Tableau的优势在于可视化，可以通过拖拽方式生成图表；PowerBI拥有强大的控件和智能分析功能；IBM Watson Analytics则注重智能分析，支持自然语言搜索。然而，完全模仿这些产品并无优势，所以我们转向了新的发展方向。

创新与技术演进

我们调研了国内外的创新型企业，发现一些新产品如ThoughtSpot和AnswerRocket采用了自然语言搜索的方式，放弃了传统的拖拽方式，简化了操作界面。这些产品不仅支持自然语言搜索，还支持多种语言。此外，企业数据分析正逐步向数据挖掘阶段发展，需要大量数学模型进行预测。

产品框架设计

我们决定将产品定位为基于自然语言的搜索式分析工具，突出其交互方式。用户登录后，直接通过搜索框进行数据分析。产品框架包括：

• 数据仓库：使用Hive大数据仓库，接入主流数据库。
• 数据分析方式：采用搜索式分析，支持中英文解析。
• 内存计算：使用内存数据库提高分析效率。
• 可视化：自主研发可视化框架，便于持续开发和集成。
• 机器学习：内置机器学习模块，为未来升级做准备。

产品开发与验证

产品研发过程中，我们采用了闭门开发的方式，历时近半年制作出完整Demo。随后，我们找到了几家种子客户进行产品验证。在这个阶段，产品需要边开发、边测试、边获取用户反馈，这个过程可能长达一年，具体取决于产品的复杂程度和用户需求的多样性。

产品打磨与客户转化

产品经理在产品打磨阶段面临巨大挑战。由于种子用户的数量有限且需求多变，产品经理需要在权衡临时需求的同时，保持产品的迭代方向不变。经过两年半的努力，DataFocus产品已正式推出试用，我们采用邀请制的方式，逐渐吸引和转化客户。