产品sku数据大于50什么意思？

电子商务常说的SKU=stock keeping uint(库存量单位) 即库存进出计量的单位， 可以是以件，盒，托盘等为单位。

库存保有单位即库存进出计量的单位， 可以是以件、盒、托盘等为单位。SKU是物理上不可分割的最小存货单元。在使用时要根据不同业态，不同管理模式来处理。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。

电子商务，简称电商，是指在互联网（Internet）、内部网（Intranet）和增值网（VAN，Value Added Network）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化。电子商务包括电子货币交换、供应链管理、电子交易市场、网络营销、在线事务处理、电子数据交换（EDI）、存货管理和自动数据收集系统。在此过程中，利用到的信息技术包括：互联网、外联网、电子邮件、数据库、电子目录和移动电话。

防忽悠指南！数据造假的九个方法

做数据分析的时候，有数据可以做分析，但要如何确保数据是真实有效的呢？本文总结了九个防止数据造假的方法，希望对您有所启发。

做数据分析，有数据才能分析如果数据是不真实的呢？如果数据是人为扭曲的呢？如果数据被人为扭曲，还要求你接受呢？ 今天我们就来讨论这个话题。

以下是最常见的九大手段，大家先牢记于心。你将会在年终总结、年度规划、活动评估等场合遇到它们。提前了解，也好早早应对。

段位一：虚报数据

业务方故意虚报、谎报、不报数据，导致基础数据缺失，错误频发。这种情况在用纸质单张的年代很常见。不过随着数据系统的普及，此问题已经越来越少。

如果现在还有使用纸质单张的场景，比如用户纸质申请表、调查问卷等，此问题依然会存在。解决方案也很简单：上微信卡包呀！啥年代了注册个会员还写纸质单。

段位二：人为改数

参见：

系统是死的，可人是活的。想解决，只能加强考核，对违规操作的人严惩不贷。这些操作的规律性很强，且和具体人的行为高度绑定，通过分析是可以识别的。

段位三：修改口径

数据不好看了，怎么办？直接改统计口径！本质上讲，数据指标是为了计算方便而设的，作为使用方业务方想咋改就咋改。但是因为改动口径，导致前后数据不一致，就是大问题。

只改统计口径、不改指标名字，更是鱼目混珠的大问题。所以改口径可以，把过往数据报告，按新口径一口气刷了才成。

段位四：控制节奏

参考：

注意，和段位2不同，段位2是伪造数据欺骗公司，性质恶劣。段位4本质上没有伪造数据，而是利用了销售、运营、奖励的规则，谋取个人利益最大化而已。

实际上，是个人都会这么干，这属于业务潜规则。我们常说水至清则无鱼”，你不可能要求一个人不为自己着想。如果真的管得太死，一线业务绝对会跳槽跑路。

作为数据分析，需要有能力识别这些具体问题，把它们控制在可接受的范围内。如果问题太过泛滥，再看如何推动制度层面优化调整（如下图所示）。

注意，从这个问题开始，我们进入中级难度，因为后边的问题，对数据分析师个人的分析能力要求会越来越高。就比如区分哪些是合理潜规则，哪些是恶意改数，是需要一定分析经验积累的。

段位五：乱带节奏

做数据分析时你一定经常听这种问题：

最近活跃率下降了？分析下原因”最近销售表现不如人意，？分析下原因”为什么我们的产品那么差？”

然而你辛辛苦苦扒了一堆数据，发现：没啥毛病啊？恭喜，你中了乱带节奏的全套。业务口中的下降”不好”不满意”很有可能是个伪命题！

注意，业务方在不经意间扭曲数据判断，很多数据分析新人会直接一脚踩进去。很多新人做分析，不是先问是不是，而是直接研究为什么。按用户群、注册时间、产品类型等把数据拆得七零八落，最后屁都解读不出来。过两天回来一看，人家问题已经不存在了。

应对此类问题，切记：

遇到大小、多少、高低、快慢、好坏”先问标准。

听到具体问题，先问怎么知道这个问题的。

听到人议论数据，先问原始数据源。 然而，难就难在，这三个先问”是违背人本能的。听风就是雨才是人们最习惯的思考模式，所以这个看似简单的三个问题，需要大量、反复、强化训练才能习得，不然就经常被绕进去。

段位六：满意度

此处满意度，指的是那些业务部门口头高挂，却很难用系统直接记录数据的指标。类似的有满意度、品牌影响力、产品力、行业地位、NPS等等玩意。因为缺少直接记录，所以会引发很多幺蛾子。

段位七：自然增长率

最后想操纵数据，只要不停地改自然增长率”数据就好了，实在不行了还能把丫改成负数嘛（如下图）。

应对这种办法，最好的手段就是：不理他。活动实际参与量是很容易算清楚的，如果要定自然增长率，可以事先说好，免得事后啰嗦。

段位八：参照组

参照组和自然增长率是一对难兄难弟。都很容易被人立着科学评估”的牌坊，实际上随意更换，改改改，改到业务满意为止。

如果业务方想纠结，他会一直说你设置的参照组不科学，样本都是特例，不够随机，不具有代表性。

实际上，只要不是全量统计，就永远能扣一个不科学、不随机、不代表”的帽子（你真全量统计，他们又说：没有剔除自然增长，啦啦啦啦，反正总有理）。

最好的应对方法就是：不回应。只要分组方法是事先说清的，出啥结果就认啥结果，有啥好叽叽歪歪的。本身设参照组，只在做限定渠道精准推送的时候才能用。

本身设参照组，只是ABtest一种检验手段。本身Abtest，也只是检验工具之一，不是权威法则。难道没有ABtest业务部门就一点判断能力都没有了？你们的业务能力呢！要你们何用！好爽，终于能骂回去了！

段位九：综合评估

评价一个问题，用单一指标最清晰。然而人们偏偏喜欢用复合指标，以显得思考全面”。

指标一多，势必设计权重分配。于是骚操作来了，如果评价出来，某人对结果不满意，便会祭出：这个权重不合理，不能反映业务实际”的大旗，然后逼着你改。

最后结果，自然是让人家心满意足，才会说你分析深入合理。不然就继续来纠结。 最过分的，我还见过业务方领导手写了一个分公司评分排名，然后告诉我：你用大数据人工智能方法，把各个指标综合计算出这个排名，做得滴水不漏，明年合同还跟你签……

此时能说什么，当然是：好的。签单要紧，科学性算个屁，不就是改权重吗，搞得跟读研的时候没整过一样。

应对方法：每一个指标单独评分多指标的权重让领导定放弃业务解释度低的神经网络方法业务意见不一致，打完架告诉数据怎么定。

以上三个是高段位操纵数据的办法。之所以段位高，是因为自然增长率，参照组，综合评估本身就是数据分析常讨论的话题。很多新入行没吃过苦头的数据分析师，自己都很爱倒腾这些东西，以为做得越复杂就越高级。

最后结果是，做得越复杂，业务含义越难讲清楚，越是被业务方各种质疑，最后被牵着鼻子走，变成：结果对业务有利就是客观全面，结果对业务不利就是缺少深入分析”，自讨苦吃。 小结 我们会发现：不同部门用的手段不一样。

销售、推广、供应链这些一线部门，数据本身就是他们工作的直接产物，因此最容易篡改数据源。运营、策划、产品等部门则最喜欢搞难以量化的指标，喜欢谈深远影响”，喜欢设一堆自然增长率”参照组用户”然后剔除来剔除去，篡改的是基于数据的判断。

为啥销售、推广、供应链不折腾？因为人家面对的是结结实实的销售收钱，推广进人、仓库出货的问题，一个人头一分钱很清晰，没得扯皮。但是像运营、策划、产品这些大家一起干一件事的时候，就总想突出自己的功劳。

于是便开始了无休止的扯。 剔除自然增长，我的活动带来多少效益”剔除自然增长、活动拉动，我的产品改版带来多少效益”剔除自然增长，活动拉动，产品改版，我的文案带来多少效益”…… 如果一定要对比两种危害，肯定是篡改数据源的危害更大。

如果数据是假的，那分析就无从谈起了。篡改数据源背后，代表着公司管理混乱，渠道控制软弱无力。有意思的是：总部的各职能部门都对这种软弱无力深恶痛绝，所以在这个问题上，往往总部部门是枪口一致对外的。 但在数据判断上，往往是乱自上做。

总部的运营、产品、策划们出于一己私利乱改标准，对于实现真正的数据驱动是非常有害的。不敢面对事实，拿数据粉饰太平，最后的结果就是业务部门自己越来越丧失判断能力，又回到拍脑袋决策，拍屁股走人的原始状态，这是我们不希望看到的。

理想的状态，是数据源真实丰富，数据判断简单清晰，数据分析深入立体。把精力多放在找原因、做预测、测试效果上，这样才能输出更好的成果。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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企业如何建立合理的产品需求管理？

本文将深入探讨企业在进行需求管理时常见的问题，并从多个角度阐述如何构建有效的需求管理流程，以提升企业的竞争力和市场响应速度。

日常，我们在产品开发过程中会不会遇到各种所谓的需求匹配”，但最终产出并没有给企业带来收益和价值！

这就是因为企业对需求管理缺乏深刻的认知，同时也没有建立起合理的需求管理体系，因此会发生企业在经营过程中的各种不稳定性，影响企业在市场中的竞争力和可持续的发展！

所以构建合理的需求管理对产品经理和企业来说都至关重要！

接下里我们将从以下几个方面阐述下如何进行需求管理的建立！

一、企业经常见到产品需求管理的问题有哪些？企业研发人员站在自己专业角度理解用户的需求，以技术为导向开发产品，结果就是技术很好，客户不买单！企业看到市场上哪个卖得好就去模仿抄袭哪个，没有真正理解客户选择这个产品背后的需求所在，抄了表没有抄到精髓，结果产品开发出来没有获取用户认可。一味的去附和相应客户需求，客户要什么就做什么，结果就是开发过程中需求会时常变更，导致开发时间延长或者开发失败！以销售为导向，销售说市场要什么就做什么，结果产品经过几个月的开发周期下来，前端反馈开发周期太久，太慢已过时。企业缺乏管理接口，前端有需求却找不到对接人员阐述诉求，这样就会错失商机而把这个机会让给了竞争友商！

以上我相信很多产品经理看完之后都会有相同的感受！可见需求管理的重要性对产品经理的开发工作，对企业价值的承载都起着至关重要的作用，那么产品经理们该如何建立属于自己的需求管理？

二、产品需求来源和种类有哪些？消费者（用户）需求：消费者使用产品过程中和使用完的体验以及诉求。如：外观，功能，颜色，质量等等。客户需求：主要指B端或者G端，针对产品提出来的诉求和问题点。业务需求：主要指前端销售或者业务为满足对应市场的销售目标，利润指标，市场份额等提出来的需求。市场需求：只要针对细分市场和利基市场而言，需要综合考虑业务发展，用户需求，市场政策以及竞争态势，通过对这个市场的分析形成机会点的挖掘和满足。

了解了需求种类之后，可以建立对应的流程设定以及框架的搭建！

三、产品需求管理流程的建立！

产品需求管理从开始到完成可分为以下五个阶段：

需求收集阶段→需求分析阶段→需求分配阶段→需求执行阶段→需求验证阶段

这五个阶段组成了需求管理的五个独立完整的过程，并且这些过程在验证期间也可以相互重叠！

1. 需求收集阶段

这个阶段对于企业和产品开发者（产品经理）来说是多渠道，多方法和多方式的。

从渠道看：外部看主要有业务和销售信息，客户反馈，行业分析，竞争对手的信息，展会信息，多媒体行业信息，政策信息，行业报告，专家访问等；内部看分为市场收集到的信息，研发技术发展信息，售后团队反馈信息，供应链部门反馈的信息等。

从方法上看：有可以直接获取的如大客户反馈，企业访谈，原型机验证数据，调研公司，行业专家访谈，客户访谈，客户需求预测，竞品分析，售后支持，展会信息反馈，客户满意度调查，市场需求调研等。

除以上从渠道和方法上获取需求之外，还要进行日常临时性的需求管理。

如，销售或者市场在展会或者拜访客户的时候，客户反馈而提出的需求。以及专项需求调研管理，这种需求的目的性会更强，比如针对市场某一现象或者某一群体或者新开发产品投入市场反馈等进行的市场调研，需求调研或者验证调研！

2. 需求分析阶段

需求收集是个多元化多方式多渠道的过程，收集完成之后并不是一股脑的去执行，需要进行一系列加工处理，整理和筛选。

目的是为了去粗取精，去伪存真”过程如下：

解释（将原始需求转化为内部可以看得懂得初始需求）→过滤（判断是否对企业有价值）→分类（需求可实现时间，需求功能，版本或者平台需求，以及对客户的价值需求分析 $APPEALS分析法）→排序（需求紧急重要程度优先级的安排）→分发（根据分析需求恰当的分配到适配的组织和流程中，涉及产品规划，技术规划，产品开发立项等）

3. 需求实现管理阶段

需求实现是将客户需求转化为产品的过程，通过产品规划，产品立项开发逐步实现！

这个过程主要分为：

将客户（消费者）问题转化为系统特征（产品功能）再经过评估进行功能实现！（具备这些功能所需要的资源）

4. 需求验证与实现阶段

当需求完成分发到相关部门的时候，会进行设计以及可行性评估，然后制作相关原型机。

原型机产出后需要经过内部验证测试和外部验证测试。

内部测试主要是确保客户需求得到满足并内部达成统一标准。外部测试可以和客户和高粘度消费者进行小范围测试，以确保产品在市场上的完整性体验。

需求管理涉及多部门跨部门协作，来源于客户而最终回馈给客户形成闭环。

要想有效的组织企业资源，高效，高质量的开展需求管理活动。需要企业坚定的执行以及合理的进行资源分工和人员协作！

需求管理也是一项长期而需要耐心的流程工作，一旦搭建起来，将会给企业和产品开发带来超乎想象的价值！

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