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产品设计的数据

产品设计公司小吴 产品设计观点  2022年07月02日
内容概要：2022年和2021年续费数据比较通过观察图表中的数据，我们可以发现蓝色折线代表了2022年4月18日至22日的续费率，迅速上升。短短5天，从20%到110%，甚至有100%以上的异常数据。在正常认知下，续费率不会超过100%
产品A是一款付费软件，小明是产品A的运营同学。最近，他正在对产品设计A的续费进行数据分析，

希望判断产品A最近的续费情况。经过调查，小明获得了4-18~4-22的续费数据，

并比较了去年同一天的续费率，得到了以下折线图：

产品设计中的延迟数据
 
2022年和2021年续费数据比较
 
通过观察图表中的数据，我们可以发现蓝色折线代表了2022年4月18日至22日的续费率，

表现迅速上升。短短5天，从20%到110%，甚至有100%以上的异常数据。在正常认知下，续费率不会超过100%
 
同时，与去年同期续费率相比，续费率稳定在50%左右。因此，我们可以得出结论，4月份的续费率数据存在误差，小明做了进一步的研究。
 
为此，小明专门调查了4月18日至22日到期用户的续费时间，分析后得到以下表格：
 
产品设计中的延迟数据
 
4/18-4/22续费
 
通过对这个表格的研究，我们可以看到，随着日期的推移，用户在某一天的到期时间分布在不同的日期。

例如，4月22日，4月18日有100名用户到期，但用户不仅在4月18日。
 
从表格中我们可以发现，4月18日到期的用户数除了18日续费20个，19个.21日和22日均有续费，

其中4月18日到期的4月18日续费属于按时续费，有20个用户。
 
4月19日、21日、22日续费已超过4月18日到期时间。这些日期续费属于延期续费。这三天的数据如下：
 
4月18日到期，19日续费用户数为10个
 
4月18日到期，21日续费用户数为10个
 
4月18日到期，22日续费用户数为5个
 
延迟续费的用户总数为25人。这里可以发现，4月18日到期的用户不仅在4月18日，而且在19日.分布于21日和22日。
 
小明在统计续费率时，只统计了18日到期18日续费的用户，大大降低了续费率，

只有20%汇总了续费用户后获得的续费率(20+10+10+5）/100=45%，接近50%的历史续费率，是一个更符合续费现象的数据。
 
带着这个“到期用户必须在到期日续费”小明找这部分用户调查走访，发现因遗忘续费，.有些用户在到期到期日无法完成续费等原因。
 
这里有时差。18号和22号之间的4天是时差。在这个周期内，没有续费的用户可能不会真正流失。只有4天后没有续费，

用户才会流失。“续费率”延迟数据，续费周期为4天。本文就想和大家讨论一下产品中的延迟数据。
 
什么是延迟数据？
 
先给“延迟数据”一个定义：延迟数据是指延迟输出的数据。例如，在文章开头的续费率中，

4月18日的续费率在4月18日生产，这是一个理论上的数据输出时间。
 
我们认为4月18日到期的用户是否可以在4月18日续费，但由于实际情况，“并不是所有的用户都能在到期当天到期”完成续费。
 
因此，4月18日到期的用户在接下来的四天内有续费，因此4月18日的续费率是一个“4月18日到期，4月18日后4天”续费数据。
 
有一个延迟产生的过程，我们称之为延迟数据。
 
在定义中，我们可以看到延迟数据的原因是由业务场景引起的。顾名思义，

在产品设计中，从业务因素来看，当真实业务是延迟场景时，为了使数据更真实地恢复业务场景，字段设计为延迟字段。
 
例如，在续费率的情况下，由于续费场景是一个延迟场景，用户因为要求付款而要求付款.遗忘等原因，

导致本应在到期日的续费行为，发生在到期日后的日期。

产品设计的数据
 
假如我们不会“续费率”将其设置为延迟数据。在不延迟的情况下，

18日到期的续费率为18日到期后18日续费的客户。在实际业务中，

18日到期的客户将在18日至21日续费。“续费率”需要设计成一个T+延迟字段在4天后更新。
 
什么场景需要延迟数据？
 
从什么是延迟数据中，我们已经了解到业务场景会导致我们将字段设计为延迟字段，那么需要设置哪些业务场景呢？
 
当业务场景中定制的规则存在跨自然天规则时，即时间跨度超过的时间跨度时，需要设计成“延迟字段”。
 
如果我们不设计它，我们就不会设计它“延迟字段”统计结果的时间跨度小于业务场景中的时间跨度，使最终数据结果小于真实业务数据。

这些数据的判断和行为将是错误的，从而导致操作错误，甚至严重的直接经济损失。

我们将其设计为“延迟字段”可以充分准确地反映真实的业务信息，为我们后续的决策和行动提供数据基础。
 
接下来，让我们来看看这部分业务场景，包括业务规则本身的要求和根据业务主动调整。
 
1.业务规则本身的要求
 
这里的业务规则本身就是指业务规则本身“时间跨度”它是由业务本身的规则引起的，让我们来看看以下两种交易规则：
 
用户希望在证券平台A上购买股票1。根据证券平台的交易规则，订单只在交易时间段有效，即9:00-12:00和13:00-15:00。超过时间的订单将无效
 
用户希望在电子商务平台B下希望购买商品1。根据电子商务平台的交易规则，订单在订单后24小时内有效。如果付款超时，订单将关闭
 
证券平台A中的规则，规则本身提供的交易时间段在自然日内，因此订单是否在订单日交易，可在订单日输出，订单有效时间不跨天，无延迟输出。
 
在电子商务平台上，用户浏览N天，创建N天订单，根据平台订单支付有效期规则：24小时内有效，加班未完成付款，订单关闭。
 
我们可以得到N日创建的订单，实际支付时间可以是N日或N日或N日。N+1日。因此，如果要了解电商平台N日创建的订单支付成功情况，会出现以下情况：
 
N日创建的订单日支付成功，N这部分数据每天都可以确认
 
N每日创建的订单N+1日支付成功，N+1日可以确认这部分数据
 
NN日订单关闭(平台关闭或用户手动关闭)，N这部分数据每天都可以确认
 
N每日创建的订单N+1天后因超时24小时关闭订单，N+这部分数据认这部分数据
 
综上所述，我们要想得到N天创建的订单，最终的订单状态，需要等待N+它只能在1天内获得，

并计算出具有运行动作参考价值的字段。这是由于业务规则本身的要求而导致的跨天数据延迟。
 
2.根据业务主动调整
 
“根据业务主动调整”，通常是指业务不是固定的业务，会因为有些时间.使用角色等外部因素会导致变化。
 
不同的外部因素改变了同一业务的规则。在外部因素发生变化后，如果我们不兼容变化后的规则，

就会导致业务输出的数据扭曲、毫无意义，无法显示真实的业务情况。
 
当业务规则的时间跨度从当天变为跨自然天时，为了适应业务规则的变化，我们被要求改为延迟字段。
 
让我们来看看根据业务主动调整的情况，电子商务平台评估客户服务是否回复消费者。
 
通常情况下，消费者和客户服务的咨询发生在自然天，所以只需要统计消费者咨询后客户服务当天是否有回复。如果没有回复，回复不达标的数量为1。
 
当电子商务平台进入直播/促销等活动时，活动时间通常限制在0:00，导致活动开始

以上就是对“产品设计的数据“的介绍，相信您有一定的了解了，如果想了解更多，也可以咨询我们在线客服。

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本文标题：产品设计的数据

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