如何设计后台管理系统原型，我理解的是，针对互联网产品范畴的后台管理系统。即维护用户、管理社区、跟踪分析用户行为并进行数据统计分析等。我当初搭建后台产品的时候也遇到过很多疑问，正好借着这个回答来个梳理和总结。
这里不讨论涉及供应链系统的后台产品，如电商、团购等，美团O2O供应链系统架构设计解析 里面涉及复杂的交易流程优化。
为什么说设计后台产品很难？看看这个问题的回答。
难参照竞品。用户只要大量地使用过别的产品，便会建立起相应的心智模型。然而后台对于很多人而言却非常陌生，毫无心智模型可言，也难以做竞品调研。——郑坚义
也就是说面向大众用户的前台产品，大家培养起了使用习惯，对功能有一定程度的理解，见过的模式足够多，能够建立起一定的产品模型，也容易找到参照物去模仿。而且，做后台产品需要非常懂业务，考验产品经理的核心竞争力——业务知识储备、结构化思维和系统性抽象能力。推荐看：为什么说好的产品经理一将难求？ – 蒸汽机的回答
开始后台产品设计之前，先找找相类似的产品，虽然我们无法去观照其他产品的后台都是长什么样的，但是现在有不少提供标准化数据分析的SaaS服务公司，如友盟、诸葛IO。但是为什么我们很难直接采用这些公司的产品来管理和维护运营？软件运营（SaaS）模式的核心是标准化架构+定制化需求，比如体系已经成熟的ERP、CRM、OA等管理系统涉及审批流程、财务审计等更容易标准化生产。而互联网产品的业务各式各样，变化不断，还会随时出现一种全新的业务模式，所以后台产品做到标准化有一定难度。
我们先看看，类似的数据分析平台。
百度统计——最大的中文网站分析平台
诸葛IO——精细化数据分析工具
友盟_专业的移动开发者服务平台
TalkingData-移动.数据.价值
莲子数据首页-lotuseed-专业的移动数据分析服务平台
腾讯云分析
面对公司的社区型产品和运营人员提出的需求，发现以上平台都难以满足后台管理运营。但是拆解分析里面的业务逻辑能帮助你理解后台产品的模块结构。
后台产品的功能里最容易标准化的就是用户分析，新增用户、留存率、活跃度等，所以我在设计后台产品的运营数据上很大程度上参考了这些数据分析的结构和模式。而市面上的数据分析工具，最大的问题在于，我所知道的工具里还没有任何一款可以整合统计不同渠道的数据，也就是说PC、H5、iOS、Android分别进行统计，假如统计今天多少用户进行了“点赞”的操作，这个用户行为跟踪是无法进行全渠道分析，那么分析就被割裂开来，难以形成系统。并且大部分是针对移动应用，网站分析这一块只有百度做得相对详细点。后台产品是根据业务情况定制化需求的，游戏应用、O2O、电商、垂直社区、社交产品都会有形成巨大差异的后台产品模型。
针对我负责的垂直社区来进行下一步分析，结合前台产品的整体功能，我确定了后台产品的模型架构分为三大模块：运营数据分析、社区管理、交易中心。运营数据分析是用来监测用户和内容的变化趋势；社区管理是运营人员对用户和内容进行日常的维护和管理；交易中心是用来记录交易明细和收支变化趋势的（社区有打赏和红包功能）。
运营数据分析包括用户分析、内容分析和事件分析，其中有用户类别和渠道两个维度。就是说每个分析里面可以针对不同的维度，比如除去内部运营人员后今天产生多少点赞数，比如在iOS上今天产生多少点赞数。以下是我考虑功能结构的思路（下面图片涉及核心业务数据将会模糊处理）：
用户分析→用户追踪→新增趋势+活跃度+留存率+用户特征
内容分析→用户生产内容追踪→新增趋势+类别情况
事件与转化→用户行为追踪→事件趋势+事件交互+事件转化
社区管理主要包括用户管理、内容维护、事件设置。社区管理在一定程度上影响运营数据的变化。比如，给用户添加标签生成用户画像。
用户管理→用户特征+用户分类→用户分析
内容维护→用户生产内容管理→分类管理+内容监控
事件设置→用户行为管理
交易中心包括总资产概况、交易明细、交易分析，结构比较简单，用来管理社区的财务和监控财务数据，与电商平台复杂的财务系统相去甚远。
以上仅仅是提供一种后台产品模型架构的思路，后台产品主要由前台产品模型和业务模式决定，不同种类的互联网产品的后台可能千差万别，勿直接套用。
说了那么多，是想说明后台产品的设计非常有挑战性，虽然由于多种原因不像前台产品那样是香饽饽，但绝对是个很好的锻炼机会。产品人除了把控流程逻辑和功能细节外，产品模型架构能力来自于业务知识储备、结构化思维和系统性抽象能力，因为你的思考维度需要跳出单线程的逻辑或单一功能的交互，要进化成梳理多线程之间的复杂逻辑或多个功能之间的交互。
好了，最后贴个干货出来，记录这一次挑战。
产品结构
产品原型
最终产出
作者：蒸汽机
