XX 车企返利项目用户访谈报告
1 访谈用户
1.1 XX 营销支持科业务主管
N 先生，XXXX 公司营销部业务主管，他的主要工作职责包括返利核算、业务数据的梳理以及数据分析。在数据分析方面，他专注于经销商经营情况的数据收集、分析和应用，同时也负责其他品牌的业务数据的分析工作。
1.2 项目实施用户
J 先生，项目实施用户，主要负责返利绩效管理项目的实施，负责过多个车企的返利项目。
2 访谈目标
梳理返利的业务场景与业务流程，改进产品用户体验。
3 访谈方法
根据访谈大纲，采用面对面的聊天方式,访谈大纲主要分为 3 个部分。
- 请被访者简单的介绍当前的工作状态与项目背景。
- 与被访者主要围绕具体业务流程与业务目标深入访谈。
- 根据上述业务流程与背景，请被访者发散性聊一聊当前比较困扰的问题或不足。
4 访谈概括
通过此次用户访谈，我们了解到车企客户的营销返利业务的特点与公司产品之间的契合度仍有不小差距。部分业务场景中产品用户体验较差，例如在数据核对、历史数据追溯等方面。对产品的分析预测能力较为期待。
5 主要发现
5.1 产品用户体验
- 大部分条件简单的分阶段的返利政策可以通过图形化公式完成，复杂一些的还是需要用户手动编写计算逻辑。
- 业务用户不喜欢写成员计算公式，更习惯使用 Excel 公式。而其他竞品的系统中复杂的计算逻辑在后台处理，前台用户不需要掌握学习新的公式语法；
- 用户对数据准确性要求很高，经常需要逐步检查计算结果。
- 成员公式计算覆盖不到场景，使用数据流运行计算时，系统运行缓慢。
- 用户对于产品的分析预测功能较为期待，例如 what-if 分析功能。
5.2 项目业务流程
- 返利奖金分为批发奖、实销奖、拷车奖和促销奖等
- 奖项方式一般分为简单的阶段返利、多条件组合的促销奖、评分奖。其中最多的就是促销奖，因为涉及的参数较多、且业务方案变动很快。
- 每年的奖金政策都会有变化，甚至每个月都有变动，不过基本的奖金政策在年初就定好了。
- 部分特殊奖金在系统中无法实现，需要单独审批通过。目前系统中无法体现这部分数据。
- 客户公司存在多个业务系统，整合难度大，难以推广数据中台相关方案。
6 细节分析
6.1 部分场景中无法使用公式计算
据了解者主要是由于促销奖在考核时需要参考多个维度的值进行判断，在成员公式中这些计算公式较难实现且数据校验也易出错（例如无法在期间维度成员上计算）。这时就需要把数据转换成二维表，再数据流中使用高级转换进行计算处理后，再写入进系统。
6.2 促销奖金政策变动频繁，经常需要改动
据了解，客户公司的奖金政策是由市场部负责制定，营销财务部负责在系统中实现，这就有了一定的沟通成本，再理解奖金政策上需要反复确认。还有就是需要根据每周的销售状况，及时调整返利政策。这直接导致用户需要常常加班才能完成工作。
6.3 返利数据分析
在奖金政策制定时，客户只能根据历史数据或销售预期来设计规则。但很难全面直观的调整规则参数，来预测政策效果。系统对于历史数据的利用不足，希望能增强这部分的使用场景。例如，跟踪返利数据，为经销商提供经营建议等。用户的原话是：
我们想要的不是一个计算器。
7 结论建议
- 增强数据分析与预测功能。
- 系统需要继续提高成员公式的覆盖场景。
- 需要提供计算数据的追溯功能，便于用户检查计算结果。
- 提高公式编辑使用体验，包括不限于 (语法高亮、自动联想、详细的函数示例、简单的计算模板、准确的报错信息、)
- 提高系统运行效率与稳定性。