深度迭代，项目精进与优化策略集锦

本文总结了作者的项目实战经验，涵盖了报表需求的深度挖掘与解决方案、前端数据查询难题的巧妙绿色与标准化、前端设计规范的构建与人才培养，以及产研业务的无缝融合与协同优化。希望对你有所帮助。

在瞬息万变的智能客服领域，产品的角色就如同一位探寻宝藏的航海家，不仅要时刻关注市场潮流与客户需求的变化，更要能在实践中不断创新与突破。

踏入智能客服领域后，我有幸引领团队在一系列数据化项目中披荆斩棘，从实战中提炼出了四大关键环节的宝贵经验。这其中涵盖了报表需求的深度挖掘与解决方案、前端数据查询难题的巧妙绿色与标准化、前端设计规范的构建与人才培养，以及产研业务的无缝融合与协同优化。

无论针对于定制化数据项目还是业务中数据模块的设计都可以用上，大致的思路是差不多的。

一、报表需求的精准捕捉与智能化响应

在数据化项目的实施过程中，我们经常会遇到 关于报表需求多样化的问题 。在分析客户实际需求时，我们发现报表功能可分为问题分析和业务报表两大部分，其中业务报表因其与日常运营紧密相连，具有更高的优先级。报表功能不仅要反映原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层的信息，还需满足客户对于数据时效性和自定义表头的高要求。

针对已知问题，我们意识到传统的预设报表模板已无法满足客户日益动态化、个性化的业务需求。

为此，我们提出了一种创新型解决方案： 鼓励客户提供原始数据层和业务产出流程图，以便我们了解其数据流过程和计算规则 。

随后构建起一套灵活可配置的报表系统。首先，我们为客户提供一套可配置的映射表库，其次支持在前端自由地拖拽报表和便捷的表头字段自定义，并集成了实时数据计算与导出功能。

这使得客户能够根据自身需求灵活调整报表内容，而不必过度依赖产研团队的持续性维护。

这样的模式不仅可以降低双方成本，而且在一定程度上也能支持内部业务的数据统计需求，即使客户不再续约，此模式亦可快速适应其他客户，只需更换原始数据层即可。

二、前端数据查询困局的化解与标准化进程

在实际项目运行中，前端数据查询成为阻碍团队效率的一大痛点。问题的核心并不在于编写SQL查询语句的技术难度，而在于如何高效、准确地定位并获取必要的数据。

我们调研发现，过往的常规做法过于依赖研发人员的手动支持或耗费过多时间学习复杂的查询流程。为彻底改变这一局面，我们推出了一项改*措施：

实现Appid列表的权限化管理，确保各类角色能迅速获取到业务结果，快速判断客户使用程度；
普及埋点数据查询方式和基础SQL操作知识，赋能业务人员自主查询所需数据，从而极大提升了整个团队的数据处理能力和项目执行效率；
提供大数据字典，在数据出现问题时，便于快速排查问题，根据埋点数据的异常，结合自动化预警机制，靠前时间获得系统的求救信号。

这样一来，所有项目成员都可以根据需要自主查询数据，显著提升工作效率。

三、前端设计规范的严谨构建与持久传承

在产品验收阶段，我们注意到了前端展示中存在的诸多问题，如按钮样式不统一、操作说明不一致等。除保证功能完整性外，视觉效果和系统规范性同样重要。这类看似细微的问题如果不加以重视，随着产品功能的逐渐丰富，日后校正的成本将会急剧攀升。

对于数据项目不建议使用传统的前端代码方式， 更多建议使用低代码平台 。如果数据模块设计的项目很多时，建议自研一套通用的前端代码组件。反之，向外采购新的产品。因为面对数据频繁的更新迭代，更改和上线代码是一套比较繁琐的过程。

具体可以参考阿里开源低代码平台。

地址： https://.cn/site/docs/guide//intro

无论是自研还是外采，建议采取主动出击的策略， 即定期开展设计师培训交流活动 。虽然短期来看投入了一定时间成本，但长期看促进了设计规范的普及和执行。这将极大减少后期优化工作量，提升客户体验，并有助于培养团队遵循规范的习惯。

四、产研一体化战略，共建业务共鸣之桥

在产研过程中，我们发现团队内部的信息流转存在问题，常见的是团队内部存在信息不对称。这导致一线研发人员在理解和执行需求时存在一定程度的脱节，进而影响了产研团队的整体协同效率和产品创新能力。

为解决这个问题，推荐采用“SEAI需求分析法”，它独树一帜地确立了四项核心目标，相较于传统需求分析方法，通常能完成其中之一已然不易，而SEAI需求分析法则能同时满足这四项高标准要求。

1. 用户友好与需求界限明晰化

“SEAI需求分析法”使得客户与用户能够在无需依赖复杂工具、图表或繁琐规则的前提下，如同阅读日常生活中的文本一样，轻松自然地理解并认同需求的具体内容和边界范围。

所谓“需求边界”， 即明确界定哪些需求会被涵盖，哪些不在范围内 ，尽管这一概念早已有之，但大多数方法在形式化表达和精确界说方面一直有所欠缺。

2. 项目经理量化管理的便利性，直接计算工作量、工期、成本等人力数据

项目经理可以直接依据文档精确计算出项目所需的工作量、预计工期、成本预算，甚至包括合理的代码行数、预期的测试用例数量、可能出现的测试缺陷数以及发布阶段的缺陷预测数等核心数据。

相比之下，虽然敏捷开发框架如Scrum也能提供类似的估算，但通常需要开发团队的紧密协作（特别是在项目初期团队尚未组建完备时），并且其估算更多局限于当前迭代周期。

3. 开发人员设计与编码的高效性，完成数据库设计,编写页面/接口

结构化层次中，明确地融入了数据库设计和页面/接口层级信息，使开发人员能够直观明了地了解到他们需要开发的具体内容，避免了模糊不清或遗漏的情况。

不同于常见的“用户故事”方法，SEAI需求分析法能够让开发人员明确知晓需要创建多少个页面和接口。

4. 测试人员编写测试用例的精准性

包含了“需求实例”这一层级， 测试人员能够直接从此处获取灵感和线索 ，精准地编写出匹配需求的测试用例，对测试用例的数量及大致内容有一个明确的概念。这种方法既能确保测试的全面性，又不至于令非技术背景的人员感到困惑不解。

同时，我们也提出了实施研发反需求串讲机制和测试阶段，每个环节都要求产品经理积极参与，以此确保产研团队在业务理解层面达成高度一致。

在研发反需求串讲机制中，研发从自身理解的角度重述业务流程和呈现给客户的结果，同时描述如何实现和完成这件事。在这个过程中，对于细节的把握更加精准，不会轻易在研发过程中忽略掉。

在测试阶段，产品处于半成品阶段，存在少量的bug，但是整个操作流程是完全能够跑通的。这个环节是内部集体验收的过程，不仅仅是产品，包括设计师等需要用心参与，及时提出质疑和建议修改的地方（例如下图），便于后续测试同学再跟进环节更好统一。避免上线验收前才发现问题时，团队没有时间去调整，交付给客户的是一个次品。

通过这种方式，研发人员不再仅仅是需求的被动执行者，而是转变为产品设计的积极参与者和共创者。当成员不断提出种种问题和建议时，常常会激发出我们对产品设计理念的深入探讨和持续优化，最终提升了产研团队的工作效率和产品迭代品质。