产品方法论:自检方法

产品经理并不是CEO,坦白说,我们离CEO越来越远,这个岗位越来越职场化,从愿景来讲,有多少产品经理正在做自己想要的产品呢?

导读:

上篇文章和大家分享了一下产品设计的重要影响,而提升产品设计能力的方法有许多,并且往往是组合使用,其中之一就是“自检”。

你是感性还是理性?

这是上篇文章的问题,也是这篇文章的开始,希望通过这两篇文章,你能找到自己的答案。

当然,文章末尾,会和大家对几个常见的数据进行解读。

做一款自己想要的产品,是大多数产婆经理的夙愿,实际工作中,我们常常会用自己的好坏标准来去评判一个需求,久而久之就变成了,自己才是这款产品的目标用户,其他的都“不是目标用户”。

产品经理并不是CEO,坦白说,我们离CEO越来越远,这个岗位越来越职场化,从愿景来讲,有多少产品经理正在做自己想要的产品呢?

喜欢旅游的产品经理,也许正在做金融产品。 喜欢电影的产品经理,也许正在做资讯类产品。 喜欢交友的产品经理,也许正在做一些工具性产品。

岗位和我们的愿景在现实当中,更多的是不匹配,如果我们还抱着这样的心态来开展我们的工作,风险系数实际上很高。

并不是说要愿景和岗位匹配才行,而是我们需要调整一下自己的心态,从感性转变到理性。

当然,如果你的岗位和你的愿景恰恰能够匹配上,自然不需要转变的,甚至还需要从理性转变成感性。

即,做一款市场需要的产品,这需要我们十分谨慎,不仅仅体现在需求层面,更多的是体现在我们的设计方法上。

在无法判断需求质量的情况下,如何利用我们产品设计的技术,来达到数据层面的结果。

自检的方法论,是用来为以下几个问题找到答案。 1.新的设计真的比旧的设计好吗? 2.我们对新的设计有明确的预期吗? 3.新的设计达到我们的预期了吗? 等等。

你可能已经注意到了,自检大部分的应用场景在于优化迭代,或者改版迭代,是建立在对已有模块的优化处理上。 原因在于每个模块的1.0阶段是在验证,而在之后的优化才是自检,关于验证的方法,后续有机会分享给大家。

自检方法论

这是一个落地的方法论,是可以直接使用的,你可以尝试自己使用,也可以推荐到你的团队,可以直接使用,也可以调整后再使用。

自检分为三个阶段:数据观察期,数据验证期,分析期,依托于我们对数据的理解,直观的分析出,新旧产品的提升和下降。

当然,这需要我们的产品已经做好了数据埋点,有行为数据供我们进行对比分析。

Ps.顺带一提,我建议第三方统计埋点做全埋点,尽管一开始我们并不需要对所有数据进行分析,但当我们需要分析时,能够理解找到他的数据,不需要重新埋点,重新收集数据。

第一阶段:观察期

在我们确认下个版本要修改的模块时,就要开始准备观察所使用的数据模板了。

观察周期:

观察期一般需要在新版本上线前的一周到两周开展,时间太短不足以支撑数据,时间太长,也没有太大价值,一周到两周是个比较合适的时间段。

行为数据一般是选择第三方统计系统,诸如友盟,talkingdate,腾讯统计,埋点数据太多,会导致我们的观察成本增加。

因此需要准备一个excel表的模板,和一个简易的工作流程。

excel模板 用来提取指定的数据,并进行归档保存,

简易工作流程 每日固定时间将第三方统计系统的页面访问和事件数据导出成csv文件,并将文件里的内容复制到excel模板里,

再将excel模板自动提取的数据,按照日期进行归档处理。

结束

准备工作完成以后,每天只要执行简易的工作流程即可,我们可以简单观察数据的走向。

这是旧的设计方案所产生的效果,新的方案将会超过他,这是我们都希望的结果。

第二阶段:验证期

新版本上线第一天开始,就需要对数据进行验证了,这里的验证主要体现在数据收集上,我们需要将新版本每天产生的数据收集起来。

验证周期

由于我们没有办法保障用户版本升级所需要耗费的时间,因此验证周期持续时间会比较长,我们将其分成了两种分支,及数值验证和转化率验证。

数值验证需要用户完全升级后,进行为期一周的观察。

转化率验证则只需要有30%用户升级后,就可以开始持续验证了,如果用户基数较少,也可以将升级率的标准提高到50%甚至更高。

转化率验证将会提前开始,但却会和数值验证同时结束。

第三阶段:分析阶段

严格上来讲,分析阶段并不是排在验证阶段后进行,而是贯穿观察期和验证期,只是从重要性来讲,将其抽离成为一个独立模块。

再次强调分析阶段是持续的,是从观察期就开始的,到验证期结束的。

分析阶段主要任务是进行针对性的数据分析,我们需要将数据的含义解读成语言和需求,以数据为指向,进行产品的优化设计。

分析阶段等同于数据解读,第三方统计系统提供的数据维度仅包括PV,UV,但却足够我们分析出许多信息。

pv 是指次数,uv是指人数,多数应用在点击次数,点击人数以及访问次数和访问人数上。

附:部分数据含义解读

全面下降

是指新版本各项数据均呈现下降趋势,这表示用户反弹或者流失,原因可能是新的设计风格导致老用户对产品感到陌生,不习惯。

暴力产品几乎都会出现这一问题,完全切断两个版本之间的联系,在用户的感知里,这并不是优化,而是删除了原来的模块,上线了一个新的模块。

这表示,用户找不到自己喜欢的模块,但对新模块又感到不喜欢。

全面上升

是指新版本各项数据均呈现上升趋势,这表示用户对优化非常满意,并形成了一定的口碑效应,保证了老用户的同时,也带来了新的用户。

全面上升主要结论有三个,其一,老用户继续使用,其二,老用户传播新用户,形成口碑,其三,是指新用户流失率下降,即粘性增加。

关于第三点的补充说明,每一个模块都存在各自的流失率,模块的数据上升,如果不考虑产品新增用户上升的情况下,便是流失率降低的体现,即模块的留存增加了。 当然,产品新增用户的增加,也会带动模块的用户增加,需要我们排除一些影响分析的因素。

pv上升uv下降

pv上升是指用户单日内的参与频率提高了,而uv下降是指次日的留存或者持续的粘性下降了。

数据上更多的是通过pv和uv的比值,即人均pv。

我们可以通过一些设计上的方法,诱导用户单日内产生多次点击效果,当然,也存在方法,提高用户次日的留存和持续的粘性。

典型的提高pv的做法: 摇奖的次数增加,但奖励不变,原本一次可以摇到红包的,会摇到3次再来一次等,这样的设计方法增加了用户的参与度,但并不会引起用户的排斥。 典型的提高uv的做法: 连续签到或者固定时间段的累计签到次数,正如上篇文章提到的金盒子,他给了用户一个第二天使用的理由。 当然,需要对应一定的奖励机制。

uv上升,参与率下降

uv上升,参与率下降,是指不同对象的分析数据,多数分析维度是将页面的访问数据和事件的点击数据进行组合分析。

如:访问a页面的用户数有100人,点击“参与”按钮的有30人,参与率为30%

参与按钮即每个页面的核心功能按钮,每个页面都存在一个核心按钮,可以是活动的参与报名按钮,也可以是文章的分享或收藏按钮,取决于我自己的定义。

核心功能按钮即某个页面最希望用户进行的操作按钮。

出现这种数据,表示核心按钮的转化能力降低了,原因如下:

1.设计的不够突出,用户没能在第一时间找到这个按钮 2.设计的有歧义, 用户没能在第一时间理解这个按钮

漏斗效应是个比较常用的技巧,并不仅仅是应用在路径上,像是基于用户的视觉停留时间,也能建立漏斗。 如: 用户停留在A页面4秒时间 核心按钮是在第一秒被用户发现还是在第四秒被用户发现? 前者产生的转化率往往会高出后者数十倍。 顺带一提,活动页的报名按钮会放在第一批的中间偏下的位置,是为了让用户在第二秒的时间发现他。 因为第一秒,要让用户看见活动主题,这样才会形成参与的动机。

文/枯叶  微信公众号/枯叶咖啡馆   封面图/CADhs

3条评论 添加新讨论

2017年12月14日评论

写的不错

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  1. 01月23日评论 回复
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