数据|数据源发生变化时需要注意的点( 三 ) 互联网|阿里巴巴|零售|转型|峰

结合如下的案例来加深下理解：
产品C提供了分析用户付费情况的功能，其分析逻辑是，通过调用“公司中台产品”的标准接口获取数据，依赖接口中“用户字段”下的业务参数（0-免费用户，1-付费用户）来分析付费情况，近期“中台产品”增加了分析能力，对业务参数做了如下变化，0-免费用户，1-付费用户（0-500元），2-付费用户（500元以上），同时更改了数据获取方式为消息推送，这就会对产品C的功能起到影响。
分析对比变化前后的数据，可以发现这里的差异：
A. 数据内容发生了变化，业务参数值，1的含义变化了，新增了业务参数值2
业务参数的变化会导致付费用户统计不完全，因为之前的付费用户所取的业务参数为 1，而现在只取 1会导致所分析出来的付费用户是不完全的，付费用户只有 1 这部分，丢失了业务参数为2 的这部分付费用户，直接会导致付费用户的统计结果是不完全的。
假如1月15日（业务参数于1月1日改变）付费100元的用户有100个，付费1000元的用户有30个，如果不对付费用户所取业务参数逻辑进行调整，那么付费用户的付费金额统计为100 x 100 = 10000元，直接导致了付费1000元以上的30个付费用户没有被统计进来，造成了付费用户统计数据的丢失，对使用产品 C 分析店铺付费用户情况的商家对自己店铺的情况造成误判。
B. 数据传输方式发生了变化，从主动调用接口变成了被动接受推送
数据传输的变化，会导致原有取数方式-主动调用接口获取的数据是空，直接导致付费用户分析没有数据结果产出。
同样假如数据传输方式在1月14日改变，因为数据传输方式变更，原有的传输方式不再提供14号之后的数据，假如产品C不做出对应的调涨，在15日仍使用接口调用数据。
那么1月15日产品C通过接口获取到的付费用户数据为空，上文中130个付费用户的数据都没有办法获取到了，产品C分析店铺付费用户情况的功能也直接宣告失效。
这些差异直接影响产品C的“分析用户付费”功能没有原始数据，无法生产分析结果，整个功能不再能够被用户使用，并对用户造成误判等决策失误，进而给该产品带来客诉等负面影响。
为此我们需要作出对应的调整方案，使得产品功能与“数据改变前”一致，可以顺利获取到数据，并根据数据准确计算出付费用户的情况包括人数、付费金额等，那么接下来我们要讨论的就是如何根据调研结果设计产品应对方案。
2. 根据调研结果设计方案在充分调研变化前后数据的差异，我们就能根据差异做出相应的调整方案，可以参考以下步骤展开：

第一步，是了解差异以及差异所带来的影响，对照“标题1” 中的调研方式，我们已经可以充分了解变化前后的数据差异和对功能带来的影响，是数据少了还是数据多了，是数据格式变了还是内容发生了改变，并通过这些差异推断出给功能带来的影响
第二步，是需要优先解决差异导致原有功能无法使用的问题，例如数据无法更新，数据无法计算等，尽可能做到不因为数据变化，导致用户无法使用功能和产品
第三步，可以从变化中寻找一些有价值的点，例如变化后比变化前多一部分数据内容，这部分内容是否可以支持对产品进行功能优化或升级，提升产品的竞争力

一起来看下在产品C的案例中，首先在已知调研差异后，发现“付费用户的定义从业务参数1，变为了业务参数1和2”，影响了现有付费用户分析的功能。
所以需要我们修改付费用户统计的逻辑，解决这个问题：用户字段中业务参数1和2的用户都要标记为付费用户。
其次，因为改变后相较于改变前的数据差异，多了对付费用户付费金额程度的数据，我们就可以利用这个差异，提升“付费用户”功能，例如对付费程度划分等级v1和v2，分别代表微氪付费用户和核心付费用户，更加细分付费用户的范围，使得“付费用户”功能有更大的价值。
三、总结数据源分为自有数据和三方数据，它们都存在受到业务或政策导致变化的情况，可能会给产品带来严重的负面影响。
因此，我们需要通过充分调研数据源变化情况，了解变化前后的差异点；根据差异点，设计产品方案；以及向用户说明变化情况，来避免因数据源变化而带来的影响。
#专栏作家#晌午，微信公众号：晌午自习室，人人都是产品经理专栏作家。4年产品经验，专注于数据方向，目前是电商客服领域的产品。
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