B端产品，如何优雅地实现「数据批量导入」

数据批量导入，是B端产品中常常会遇到的场景，设计得好，则能够加快产品的落地实施过程、提高客户的工作效率。作者既举例了设计糟糕的批量导入设计，也举例了合理的批量导入设计，更是总结了避坑要点，相信能够给你带来启发和帮助，欢迎阅读。在 B 端产品中，会经常遇到数据批量导入的场景，比如从旧系统迁移数据到我们的 SaaS 平台，比如批量导入通讯录等等。本篇就来介绍如何优雅地实现数据批量导入这个功能。
数据批量导入，是B端产品中常常会遇到的场景，设计得好，则能够加快产品的落地实施过程、提高客户的工作效率。作者既举例了设计糟糕的批量导入设计，也举例了合理的批量导入设计，更是总结了避坑要点，相信能够给你带来启发和帮助，欢迎阅读。

       

                               
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01 前言
在 B 端产品中，会经常遇到数据批量导入的场景，比如从旧系统迁移数据到我们的 SaaS 平台，比如批量导入通讯录等等。使用批量导入，可以快速将客户的电子表格数据导入到我们的SaaS 平台，从而加快产品的落地实施过程，也能够提高客户的工作效率。然而，如果批量导入设计功能设计得不好的话，可能会成为吐槽的一个点。比如，我们最开始设计的批量导入就遇到过下面这样的吐槽。
“系统提示说表格有错，但是又不知道哪里错，几千行数据让我们怎么找？”
“这么多错误信息堆在一起，我们怎么看啊？”
本篇就来介绍如何优雅地实现数据批量导入这个功能。
02 常见但设计糟糕的批量导入反馈
其实如果我们仔细倾听用户的吐槽，我们就会发现，影响体验的关键因素是批量导入的结果没有合理的反馈。而不合理的反馈往往集中在出错的情况，我们来看几种常见的、但设计糟糕的批量导入反馈。
第一种：无效的反馈
下面就是一种导入出错的反馈，看提示语言也挺友好，但是对用户来说没任何作用，也就是用户吐槽的“系统提示说表格有错，但是又不知道哪里错”情况。
第二种：“为难人”的反馈
既然要告诉用户错在哪，这个简单啊，我们改成下面这样吧！呃，如果一个表格短还好，如果一个表格很长错误又比较多，那不眼睛得看瞎？这种信息的组织方式其实就是头痛医头脚痛医脚，而没有真正从提高用户体验的角度思考。而且，如果一行有很多列出错的时候，信息会更凌乱，这不是在为难用户么？

       

                               
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03 优雅的批量导入处理
实际上，如果我们仔细思考一下，导入出错最佳的反馈形式，其实就是仿照表格的形式。如果能够按照原先表格的格式给出反馈错误，那么用户就可以在两份表格中对照来修改错误数据了。
下面是设计的一个标准化的导入过程，导入失败后我们会以表格的形式展示具体哪一行、哪一列的数据出现错误，并且在对应的单元格中给出了错误的原因。这样，即便是导入出错，用户也可以快速定位到错误的单元格，按照提示修改错误。

       

                               
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导入成功提示相对比较简单，我们会告诉用户共导入了多少行，方便用户进行总数的核对。
04 复杂的批量导入处理
当导入的数据量大而且涉及很多关联数据的时候，可能会需要后台花较长的时间处理。此时，需要使用异步导入的方式。异步导入意味着用户上传表格后无法马上获得导入的反馈，此时需要提供一个导入记录给用户查看批量导入的结果。异步导入结果的反馈和上面给出的原型相似，这里不再赘述。
在体验上，很可能用户会找不到导入记录的入口，因此建议提供醒目的导入记录入口，同时通过角标告诉可以采用角标的方式标注当前正在进行中的导入操作，下面是一个交互引导的示例原型。

       

                               
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05 实用避坑建议
实际批量导入会涉及很多细节，这些细节如果不注意可能会产生很多坑，这里总结本人踩过的一些坑。
Excel单元格格式：Excel 本身会对一些特殊的数据进行处理，典型的就是日期格式会转换为微软自带的日期格式（实际是一串数字）。因此建议单元格格式统一使用文本格式，这种在不同的平台都能够保持一致。
金额：显示时，Excel会默认对超过2位小数的数值进行四舍五入。我们曾经遇到的坑就是明明看着金额是对的，结果导入系统总会差几分钱。实际上就是数值四舍五入的问题，因此，在单元格为文本格式的前提下，建议对数值加上小数位校验。
保存导入的记录和源文件：对于一些敏感的财务类数据，很可能过了很久客户才会发现问题，这个时候他们会对系统的准确性产生质疑。通过保存导入的记录和源文件，可以帮助我们对比是客户提供的数据的问题还是系统的问题（通常都是数据的问题）。我们曾经经历过很多这样的情况，最后每次都是发现客户源数据不对，这个过程中反而让客户提升了对系统的信任感。
校验过程处理：通常表格导入涉及两部分校验，一是数据格式的校验，二是数据合法性的校验。数据合法性是指系统内关联的数据的校验，比如员工所在部门存不存在、手机号是否重复等等。这种需要查询数据库进行校验，可能会很慢。因此，对于这种情况，考虑降低服务器侧的压力，可以采取数据格式校验不通过后直接返回错误信息，没必要再进行后续的合法性校验。
出错导入处理：出错后有两种方式，一种是将正确的数据导入进去，一种是只要出错整个表格都不导入。这两种做法都有道理，取决于具体的应用场景。对于财务类毕竟敏感的数据，我们的处理方式是只要出错都不导入，这是因为财务比较严谨，需要核对最后导入的金额。如果部分导入，意味着导入的时间点上存在偏差，不便于核对。但对于其他情况，可以部分导入，给用户提供一份只有错误行的表格和一份错误对照表，用户修改完错误数据后，再将这部分数据导入即可。
06 总结
本篇以实例的方式介绍了如何优雅地处理数据批量导入的产品设计。对于 B 端产品来说，效率始终是摆在第一位的，我们改善用户体验的方向也应该优先放在提升客户员工的工作效率上。如何改善工作效率，那就是多听听客户的吐槽，从吐槽信息中发掘提高他们工作效率的要点，然后转化为提升产品体验的需求。这样，我们就可以不断减少吐槽，收获肯定。
作者：产品海豚湾；公众号：产品海豚湾（ID：pm-dophin-bay）
本文由@产品海豚湾 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。