我的2017产品总结:「为什么」比「是什么」更重要

来源:互联网 发布:淘宝怎么卖演唱会门票 编辑:程序博客网 时间:2024/05/02 05:02

作者:Jimmy Wang

全文共 2725 字 3 图,阅读需要 7 分钟


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又到年底了,开始各种总结,目前打算写三篇系列总结文章: 我的2017产品总结;我是如何做刻意练习的;我是如何使用笔记系统管理知识与项目的。


本篇文章是系列文章的第一篇,主要是想总结下自己一年来对产品的理解。


一开始取名「我的产品方法论」,貌似有点夸张,自己也只是做了些微小的工作,还没资格使用「方法论」这三个字吧~


一、「为什么」比「是什么」更重要


这一年来,做了很多需求,有从客户那里来的,也有从销售那里来的,当然还有从上级那来的。


从 CRM 到智能报表,从语音会议到审批,基本上 to B 行业的各个主场景都趟过了一遍,总结一句就是「了解需求背后的为什么,比了解需求是什么更重要」。


我想用一个案例来解释这句话。


我在做 CRM 系统(注:客户关系管理系统,主要用户是一些销售员)的时候,有用户提到希望我们提供一个排序的功能,根据「最后跟进时间」由旧到新排序。


其实从开发角度看,这个功能并不难搞,很快就能上线,但是我们还是希望了解用户所提的这个「需求」背后的原因是什么。


接着我们开始进行一对一的深度调研,当时客户说了这样的一句话:


我有个客户A,我上个月15号拜访过了,这个月15号拜访了另一个客户 B。到了这个月底,在系统里面,我应该先看到 A,再看到 B。因为我接下来我要跟进的是 A,而不是刚拜访过的 B。


很多产品经理或者产品设计师,到了这里可能就会停止发文,并且满口答应说,「是的是的,你这个需求很合理,我们会搞」。


但这还不够,我们还需要了解其需求背后的原因是什么:为啥用户要先跟进 A ,而不是先跟进 B 。


多问了几个为什么后,了解到原来背后有两大原因:


  1. 销售们为了防止因为太久没跟进,而导致客户流失,都会优先跟进很久没跟进的客户。

  2. 有些企业会限定销售员跟进客户的时间。如果销售员没法在30天内签单的话,可能这个客户就会转到其他销售员名下。


明白了原因之后,我们再来看原来客户提到的「排序」需求,你会发现「排序」并没有从根本上解决这两个问题,因为客户提到的「排序」需求背后的真实需求是「提醒TA 跟进很久没跟进的客户」。


所以最后,我们为客户设计了「智能提醒」功能,每天会提醒 TA 哪些是需要当天跟进的。


同时在这个过程中,我们还找到了个很不错的销售管理模型——「客户到期回收」,后来这个也成为了我们产品的一大卖点之一。


总结下来就是:当你接到需求的时候,不妨问下自己「为什么有这个需求」,因为你从别人那里得到的需求并不一定是用户的真实需求;甚至连用户或客户提的需求也不一定是真实的。


特别是 to B 产品的用户提的需求,就更不能相信了——因为这类用户对业务都非常熟悉,所以他们反馈问题的时候,往往会基于他们旧的业务角度看待问题,同时给出一个解决方案,而不是需求。


二、要不要做?


了解完为什么后,我们就要问自己一个问题——要不要做?


为何会有这个问题,原因就是很多时候,我们不是没有需求做,而是需求太多,给用户太多不一定是好事,其实确定不做什么,比做什么更重要。


但是该如何判断要不要做呢?我的答案是能不能给用户「提供足够」的价值。


(当然了,决定要不要做,还需要考虑实现成本,是不是用户最迫切的等,我这里更偏向于从更深的角度看待做不做的问题。)


判断能否给用户「提供足够」的价值,我想引用下俞军老师提到的一个产品价值公式:


产品价值 = ( 新体验 – 旧体验)- 换用成本


从这个公式中,我们可以看到,要想做出一个高产品价值的产品,首先「新体验」要做到足够好,其次「换用成本」要足够低,最好「旧体验」足够差。


所以在把需求转化为产品之前,我们需要了解用户的「旧体验」是如何的,同时有没有竞品也在做。


比如我们接到一个「为00后设计一款听音乐的产品」的需求,并且假设00后们的确有这个需求,那么我们就看00后们是不是真的需要一款新的听音乐的产品,用已有的网易云音乐可以吗?用 QQ 音乐不行吗?


三、怎么做?


怎么做这一块,我认为自己一年来只是不断地深化理解。


简单的说下,我认为一个好的产品由三大框架组成,分别是:


  1. 产品框架:包含核心、流程、细节

  2. 运营框架:由引擎和准则组成

  3. 商业框架


四、怎么衡量成功?


知道如何做之后,我们还要由能力去衡量成功。衡量成功的关键就是数据分析。


一般产品经理或者产品设计师,会去看两大数据:


  1. 用户行为数据

  2. 运营数据


用户行为数据一般包含用户点击、页面停留时间等数据,而运营数据一般是根据用户的行为数据计算的值,比如点击率、付费转换率等;当然还有些是通过问卷的形式的采取数据,再经过计算得出的值,比如净推荐值。


但是我在学习数据分析的过程中,发现不能简单地把运营数据看成独立的值。


运营数据应该分成两个大类:一个是单体值,一个是整体值。


做功能或者运营活动除了关注单体值,还需要关注总体值——因为有可能某些功能的单体值升高,导致整体值下降了。


举个例子:某个 IM 产品要搞个一键生成生日祝福功能,对于这个功能来说「使用生日功能的次数」这个运营值是个单体值,但是有可能会影响其他整体值。比如发送消息的数量,因为大家都使用一键发送祝福功能了,而不用传统的文字或语音消息。


另一方面,在我做了两年 to B 产品后,我发现除了关注行为数据与运营数据外,还有一个数据非常重要——用户成功数据。


举几个例子,说明下这个数据:


to B 产品的用户成功数据:对于 to B 产品来说,可能付费转化率这个运营数据很关键;但是对于企业客户来说,他们期待的是「赚更多的钱」或「省更多的钱」。


那对于 to B 产品来说,还需要关注用户使用了产品后,比以前赚多了多少或比以前省了多少——这个数据就是产品的长期核心数据目标;当你的客户从原来的小型企业成长成大型企业后,忠诚度以及付费能力也会随至增高。


线上职业教育平台:对于这种产品,运营数据可能包括用户点击率,或付费转化率——但是对于产品来说,长期数据目标是用户的薪水有没有张,有多少人因为这个培训而成功换工作等。基于这些数据指标,再去倒推产品功能,可能比看转化率等数据还有效果。


最后,再举一个 Uber 的例子:


Uber 在产品的早起关注的指标是乘客等车所花的时间,因为对于乘客来说「短时间内打到车」是他们的「成功」目标,当打车变得非常便利后,日活、净推荐值都会有所提高。


五、总结


最后总结下,我将上面的四点,整理成以下一个圆形。越靠内的就越重要,里面的就像内力,外面的就像外功,越靠外,越容易修炼。


另一方面,我也将产品经理以及产品设计师的一些能力,往这个圆形靠,得出了这样一幅图:



最后,我也总结了下每个模块常用到的方法,希望对大家有用:




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本文由 @Jimmy Wang 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载


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