中級產品方法論(六):確定用戶需求滿足過程中的關鍵點

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在資源有限的情況下,如何在眾多需求中定位20%的關鍵點,投入80%的時間打磨,并努力做到最優(yōu)呢?以下,作者給出了三種發(fā)現關鍵點的方法,供大家參考學習。

當用戶體驗產品時,其需求是否被滿足,直接決定了用戶之后能否在產品中留下來。在需求被滿足的過程中,定位需求關鍵點,重點優(yōu)化,是產品經理需要重點鍛煉的分析能力。

一個需求被拆解后,可能有N個需求點。若無重點的進行需求設計,會導致產品優(yōu)點不夠出眾,無法在同類競品中凸顯差異。因此,在資源有限的情況下,如何在眾多需求中定位20%的關鍵點,并投入80%的時間打磨,并努力做到最優(yōu)呢?

筆者總結的發(fā)現關鍵點的方法如下

1. 功能的核心模塊體驗

2. 數據分析得出“北極星”指標

3. 樣本足夠的邏輯推論

功能模塊的核心體驗指的是產品功能上的優(yōu)先級,哪些功能是最重要的,需要資源上傾斜。比如你做一款短視頻APP,其功能的核心模塊為內容創(chuàng)造,內容分發(fā),內容變現三個模塊,且內容創(chuàng)造和內容分發(fā)是更為重要的。一定優(yōu)先保證內容創(chuàng)造和內容分發(fā)模塊的產品體驗。

數據分析得出“北極星”指標指的是通過提升某一具體指標來達到提升產品留存的方法。比如Facebook的北極星指標“讓用戶在7天內加10個好友”,極大的提升了Facebook用戶的留存。用戶在我們的產品中會發(fā)生一系列的行為,需要我們通過數據分析得出,哪些行為和留存是強相關的,并通過一系列方法強化該行為,從而達到提升留存的目的。

基數足夠的邏輯推論可以理解為歸納法,通過一系列個體行為概括出一般原理的思維方式。假設N個案例都符合有A則B,那我們歸納第N+1個案例,有A則B。在進行歸納的時候,需要考慮樣本基數是否足夠(大于5)。同時可以用演繹的思維,反向驗證一般原理的可信度。

以筆者負責的狼人殺產品舉例:

1. 功能的核心模塊體驗

狼人殺產品的核心模塊即9人局的體驗,9人局體驗的核心即語音溝通。在開發(fā)資源有限的情況下,一定要優(yōu)先把語音功能的體驗給打磨到最高標準。低于標準的體驗在后續(xù)競爭中是沒有競爭力的。核心體驗落后于競品,想通過其他功能曲線救國,無異于撿了芝麻,丟了西瓜。

對核心模塊體驗優(yōu)化后,可以通過數據和用戶反饋2個維度來評估優(yōu)化的效果。數據比如是功能留存,功能時長,BUG日志。用戶反饋比如是玩家在玩家群里的吐槽,評價。數據可以跟歷史數據縱向對比,也可以跟業(yè)內競品數據進行橫向對比,判斷是否達到優(yōu)秀標準。用戶反饋可以定期通過用戶體驗量表得出數據上的直觀表現。

2. 數據分析得出“北極星”指標

首先你要對需求敏感,推測可能影響核心數據的關鍵點,進行數據分析,發(fā)現“北極星”指標。比如狼人殺產品,我們推斷”成功開始游戲”的新用戶留存是比“未開始游戲”的新用戶留存高的。之后我們通過數據分析得出成功開始游戲的新用戶次留為30%左右,而未開始游戲新用戶次留僅為15%。因此,我們將“組局率”(當天開始游戲人數/日活人數)作為北極星指標,進而通過各種方案提升組局率。

3.?樣本足夠的邏輯推論

當我們深入了解產品之后,會認識許多的用戶,進而,我們可以從用戶身上提取出共通性。如果符合共同性的用戶基數足夠,那么大概率這個主觀推論是值得嘗試一下的。比如我認識的核心狼人殺玩家都有一個微信群,然后通過后臺數據查詢了20個玩家的核心數據,數據都很好。于是推斷,擁有社交關系鏈的玩家數據都很好。

當然,可能存在“因果倒置”的情況,即數據很好的玩家自然而然的產生了社交關系。這時我們可以反向再驗證下,基于“有群關系有利于提升核心數據”,我們給一部分玩家提供群關系,一部分玩家不提供,再比較2部分玩家數據間的差異。若差異明顯,那便指的一試。

綜上:

確定用戶需求滿足過程中的關鍵點,盡量在產品立項時就考慮的足夠清楚。很多失敗的產品不是執(zhí)行上不夠努力,而是戰(zhàn)術上的勤奮掩蓋了戰(zhàn)略上的懶惰。而產品上的戰(zhàn)略,即用戶需求滿足過程中的關鍵點。

勤于思考,努力做到,好鋼使在刀刃上。

敬請期待下一篇:《七、提升關鍵點的轉化率》

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本文由人人都是產品經理專欄作家 @求愚 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理 。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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  1. 第一點和第二點比較容易理解,高優(yōu)先級功能優(yōu)化:產品核心模塊中的關鍵功能;提升產品留存率的相關功能。 第三點怎么解讀呢?

    來自北京 回復