B端杂谈：B端与C端需求的不同

分析实证经济体制是相比之下于Gmail不当统计数据很好的并不需要呢？

即便我们假设可以给予到这些统计数据（其实B后端Gmail不不愿交换自己的统计数据就早已是一个极为重要问题），用管理学数据分析实证而非Gmail统计数据作为“中文”行业Gmail供给的基础还有以下三个好处：

一个数据技术的管理学数据分析实证，早已是该数据技术的研究专家继续做了大量的统计数据数据分析（当然相关联了数据分析实证统计数据的统计数据数据分析）证明了的成果，它早已包括了不当统计数据所都能带给的数据，并且；也越来越充沛统计数据数据分析越来越深入。 在C后端系列产品里面我们大多去解决问题Gmail不发觉如何去继续做的原因，而主要解决问题如何继续做的很好的原因。但是B后端系列产品的Gmail多半努力通过一个系列产品取得重定向，一个管理学的B后端系列产品是可以尽力行业缩减其完全相同数据技术的管理学水平的，而这样的重定向也依然不或许是基于一个系列产品自身对Gmail统计数据的统计数据数据分析证明了的。 对于系列产品实习生本人来问道，研修一块早已有成熟经济体制的数据分析实证，也是远比去研修Gmail不当统计数据里面的规律要越来越高效的。

因而我比较促请B后端系列产品实习生去研修一个数据技术的管理学数据分析实证，作为自己业务探究的起点，而不是一开始就纵情数据分析Gmail不当的统计数据或者Gmail中组部，后者或许也是有必要的，但是促请在你对这个数据技术早已有了一个基础性的明了的基础上再去展开。当然我也不是促请每个系列产品实习生都带入业务研究专家，我们对管理学数据分析实证的研修，重点是它的整体基础和极为重要概念，再次是为了都能便于探究行业的其实供给，很好启动我们的“中文”指导工作。

但是在中文指导工作里面，其实对语种本身的陌生也不是唯一的促请，管理学的中文指导工作还必需针对中文的主旨文化背景继续做大量的功课，才能越来越准确高效积极开展指导工作。相完全相同的，要继续做好供给的中文，B后端和C后端的“叙事文化背景”也显现出较大的有所不同。

03 “文化背景”的关联性：确切的人or整体的组织

要探究B后端“叙事文化背景”与C后端之间的关联性，首先一定会指明一个前提：行业（B）有自己的供给，并且这个供给或许不是来须要业内的任何一个确切的人（C）。

我或许前半句话或许很多人都真是很容易给与，但是后半句或许令其人难以给与。朴素的点子里面，任何一个系统会再次都是为人增值的，那么任何一个系统会的供给一定会归根结底都是一个个Gmail的供给。

回事这种点子并不能问道是错的，甚至即便在B后端的系列产品开发里面，大部分但会也是对的。但之所以大家亦会有这样的感受，是因为大多数但会，行业里面Gmail的供给，就一定程度上推选了行业的供给。

假设我们在设计一自已事运行相关的系统会，一位财务运行秘书却是是这一系统会的主要Gmail，他的期盼一定是越简便越好，入转调离的可用步骤大多，财务统计数据一键生成图表，因为大量重复的低效率的paperwork是这类Gmail的一个大痛点，当然行业也依然有完全相同的期盼。

但是我们仔细探究，对于行业来问道，财务运行的可用简便、报表简短，确实为了让财务运行秘书来得恶心呢？显然行业不或许其实为了让指导工作人员指导工作来得容易去采购一个系统会，这便是比如问道的是行业努力在财务运行这个社交活动里面降本增效。

可用简便不久一特别一个秘书可以处理来得多的指导工作，另一特别减缓了研修比率也就等于减缓了指导工作比率，就可以运用作越来越低价的所需，这就是降本的供给，可用报表减缓了整个处理报表就越来越迅速，避免零点造成了一系列或许会，这就是增效的供给。

可想而知当你真的翻倍了这两特别供给，那个努力你系统会功能性简便好用的秘书，或许面临的反而是失业或者降薪的或许会。

这个案例显著突显出来，或许表面“语种”上，一位行业指导工作人员的供给和整个行业的供给是保持一致的，但是它们的意涵并非并不相同，甚至或许相反。因而在中组部B后端系列产品供给的时候，注定要记得确切的人或许为你成就一些当前的情况下的碎片化阐述，但是串联这些阐述的线条一定是行业本身的社会大众。

那么再进一步，行业本身的社会大众怎么去探求呢？除了掌控上一部分我们提到的管理学数据技术的“CE语种”，还有一点理念是比较重要的，就是“行业的一切社交活动的出发点都是利息的最大化”。

行业和自已有所不同的一点是它依然不考虑什么特质重要性、源泉之类的必需，它被构造出来的唯一目的就是为了给予利息。

那么回归到一个B后端系列产品上，回事行业本身的社会大众，一定是一个增值于利息提升的社会大众。比如在下面的案例里面，两大在于减缓所需效益，提升指导警觉性，减缓潜在或许会，这些再次可以增值于利息提升。

有时候B后端的系列产品里面亦会设计那种感觉任何一个运用原作者都亦会玩笑的功能性，比如规范的司法权经济体制，值得注意的它也增值于让行业免于机密泄露的庞大或许会，保护技术壁垒等社会大众，还是令其行业取得了潜在的利息，那么这些功能性共存也是被商品必需的。

那么这里我促请大家可以研修“重要性链数据分析法”这样一个数据分析实证，用作探究行业在特定情景下的两大社会大众到底是什么。这一数据分析实证的两大观念确信行业的重要性缩减（可以探究为就是行业的利息提升）是由行业内部一系列的重要性社交活动彼此之间联系，再次形成一个重要性链条而成就出来的。重要性社交活动细分三类：

并不需要孕育重要性的社交活动，即并不需要成就了紧接著社交活动那个所需的刚才 间接孕育重要性的社交活动，即减缓了紧接著社交活动的效益 质量保证社交活动，即优化了或者安全及了紧接著社交活动的质量

那么当我们试图明了一个业务情景的两大社会大众，就可以关心这三个特别，替换成这个系列产品否亦会孕育重要性，比如一些BI系统会，回事就是将原本无法数据分析的统计数据展开了数据分析和图形学。

否亦会减缓效益，比如下面举例的一些财务运行的系统会，减缓了效益；否优化或者安全及质量，比如一些报表自动化的系统会，减缓了遗漏的比重。当然这一数据分析实证还有很多的确切数据分析数据分析方法，大家有兴趣可以须要明了研修。

04 总结

那么总结一下，回事我们回事谈起了B后端和C后端供给数据分析下面的则有关联性，第一个是B后端系列产品的“CE语种”是天然其实的，可以通过研修而非统计数据数据分析就可以取得的，第二个是B后端系列产品增值于行业本身的社会大众而非某个确切的人的社会大众，行业本身的社会大众又源自于行业努力提升自身利息的出发点。

当然在确切的指导工作里面，或许大家还亦会乐趣到了很多特别的确切关联性，以上观念也只是我自已在指导工作里面的一些探究和总结，欢迎各位；还有指导，共同探究进步。

本文由@范佳玉 原创披露于人人都是系列产品实习生，明令禁止，不得刊载。

题图来自Unsplash，基于CC0协定

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