本文作者：顾彦妮
文中所分析的场景已经上线 Kyligence Zen 指标集市，您可以点击用户需求和反馈分析指标，一键复现文中的场景，无需下载或安装任何程序。
在产品问世早期，产品团队的一项重要任务是收集来自用户的需求反馈。在这个阶段，产品已经具备了最核心的功能，但距离正式走向市场还有一定的距离。团队通常会定向邀请一些符合产品定位的潜在用户进行试用，以此验证对产品的设想是否符合用户实际场景，并根据用户提出的需求和反馈对产品进行迭代，最大程度地保证产品正式推出时能契合市场和用户的诉求。
我们的产品就恰好处于这个阶段。尽管团队希望能尽快在迭代中响应用户的需求和反馈，但受到时间和资源的限制，往往只能消化其中优先级较高的部分。团队对于应该响应多少比例的反馈，缺乏定量监控，也没能建立预期。这导致这样的对话经常需求讨论时上演。
产品：这个问题要解决！很多用户都提出来了。
研发：别用户一提就急着解决啊！没那么多时间，还有其他规划的任务呢。
产品：我们已经筛选了，只挑最重要的。
研发：是嘛？怎么感觉天天都在解决用户反馈的需求呢...
同时，在产品团队内部，当想要查看需求反馈的统计数据时，大家会各自进行查询统计。由于数据缺乏统一的口径管理，导致难以快速找到可信赖的数字。比如在某个组会，当大家想要查看已经完成处理的高优先级反馈数据时，出现了各自的统计数据不一致的尴尬场面。
类似的情况屡屡出现，我们急需能对团队关心的数据进行统一口径管理的工具。同时，团队成员各不相同的技术背景又要求使用的工具要足够简单。至此，对于进行需求和反馈分析的工具，我们的诉求可以归纳为：
操作简单，技术门槛低能对统计数据进行统一的口径管理能在团队内建立和管理用户需求反馈的处理目标，并监控完成情况
利用 Kyligence Zen 建立用户需求分析的指标体系十分契合我们的诉求。
您可以在文末下载文中提到的数据集和指标csv文件，Kyligence Zen 是一站式云端指标中台，您可前往 Kyligence Zen 官网免费使用，无需下载或安装任务程序。
我们整理了团队的数据需求：
观测需求反馈数量的趋势变化分析产品中哪些模块收到的反馈最多，严重程度如何最热衷提交需求反馈的用户是谁，集中在哪些模块设定需求反馈解决比率的目标，在团队中对齐，并持续监控完成情况
快速上手
下面，我们将以需求分析中的一段数据为例，介绍指标搭建和消费的过程。
创建组织
首先，我们为团队创建一个组织，后续邀请团队成员加入，即可实现成员之间的数据资产共享。
上传数据
样例数据
用户需求反馈数据包含以下列，
我们将数据（UserFeedback.csv）上传到 Kyligence Zen 创建数据源。数据源可以追溯具体文件和上传时间，并可进行数据的替换和追加，方便对数据进行统一管理。
创建指标
我们对统计数据的需求可以归纳为 3 个指标：
User Feedback ｜收到的需求反馈总数User Feedback Solved｜已解决的需求反馈总数User Feedback Solved Rate｜需求反馈的解决比率
我们基于刚才上传的数据进行指标创建。统计数据将直接通过指标定义实现口径的统一，使得数据清晰可信
创建指标 User Feedback
在指标页面，点击+ 新建进入指标创建
想要统计需求反馈总数，我们将指标定义为指标 ID 的去重计数：COUNT_DISTINCT（ID）
由于需求反馈数为整数，因此指标格式中的小数位数设定为0
维度我们选择全部列，后续即可从这些角度来分析用户需求反馈
创建指标 User Feedback Solved
步骤参考上一指标由于我们想要统计已响应的需求反馈，这里使用筛选功能过滤出已解决的需求反馈
创建指标 User Feedback Solved Rate｜需求反馈解决率
根据定义，需求反馈解决率 = 已解决的反馈数 / 总反馈数。这个指标无法直接从数据源进行统计，而是需要由以上两个指标运算而来。因此，它是一个复合指标。
在指标页面，点击+ 新建按钮的右侧下拉，选择创建复合指标，通过表达式来完成创建。
这样，我们就完成了 3 个指标的创建。
设定目标
除了用户反馈，产品迭代还需要考虑市场布局，战略规划等因素。在此阶段，为了兼顾产品发展路线和解决用户需求反馈进而提升使用满意度，设计团队把需求反馈的目标解决比率设定为 20%。
来到目标页面，点击+ 创建目标，添加目标需求反馈解决率。将指标User Feedback Solved Rate｜需求反馈解决率关联到目标中，设定设定目标值为 20%。
我们将这个目标在团队内部进行传递和对齐。后续，通过关联的指标，Kyligence Zen 将自动对目标完成情况进行监控。有了定量目标和监控数据，团队中曾经反复出现的争论将不复存在。
产品：这个问题要解决！很多用户都提出来了。
研发：别用户一提就着急解决啊！没有那么多时间，还有其他规划的任务呢。
产品：我们只挑最重要的。目前用户反馈的问题只有 12% 被解决了，咱们之前定的目标是 20% 哦～
研发：好吧...
可视化分析
接下来，针对我们关心的哪些模块收到最多反馈，哪些用户最热衷提交反馈等问题，我们将通过可视化分析来解答。
来到仪表盘页面，新建一个仪表盘，将我们刚才创建的指标添加到空白仪表盘中。首先，我们想要观测需求反馈数的趋势。
从页面左侧将指标User Feedback | 需求反馈数拖到画布中，由于这个指标包含时间维度，Kyligence Zen自动生成了它的时间趋势图。
我们可以看到，需求反馈数量整体较为平稳，在 -7-13 和 -8-01 这两天分别有两个小高峰（由于我们在这两天集中进行了反馈收集）。
3. 提交反馈最多的用户是谁？他们的反馈集中在哪些模块？
我们添加一个柱状图，按反馈用户来查看反馈数，并按模块进行分类：
4. 我们还可以探索其他分析角度，进行更多个性化配置。
这样，我们就完成了指标从创建到消费的整个流程。我们可以发现，指标体系的搭建无需基础设施建设，可以快速完成。同时，Kyligence Zen 的指标定义和分析，技术门槛极低，所有成员都可以快速上手。我们在用户需求和反馈分析中遇到的问题得到了完美解决。
文中所分析的场景已经上线 Kyligence Zen 指标集市，您可以点击用户需求和反馈分析指标，一键复现文中的场景，无需下载或安装任何程序。
