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我的2017产品总结

首页 > 产品经理 > 数据报告 2018-03-03 14:57:33 浏览次 共 条评论

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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。第一,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。第二,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。

所以总结下来,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。所以我们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,我当年对产品模型的理解,大家感兴趣的可以看看这篇文章: 什么样的产品可以称之为「好产品」?

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。

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