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自檢大部分的應用場景在于優化迭代，或者改版迭代，是建立在對已有模塊的優化處理上。

上篇文章和大家分享了一下產品設計的重要影響，而提升產品設計能力的方法有許多，并且往往是組合使用，其中之一就是“自檢”。

一、你是感性還是理性？

這是上篇文章的問題，也是這篇文章的開始，希望通過這兩篇文章，你能找到自己的答案。當然，文章末尾，會和大家對幾個常見的數據進行解讀。

做一款自己想要的產品，是大多數產婆經理的夙愿，實際工作中，我們常常會用自己的好壞標準來去評判一個需求，久而久之就變成了，自己才是這款產品的目標用戶，其他的都“不是目標用戶”。

產品經理并不是CEO，坦白說，我們離CEO越來越遠，這個崗位越來越職場化，從愿景來講，有多少產品經理正在做自己想要的產品呢？

• 喜歡旅游的產品經理，也許正在做金融產品。
• 喜歡電影的產品經理，也許正在做資訊類產品。
• 喜歡交友的產品經理，也許正在做一些工具性產品。

崗位和我們的愿景在現實當中，更多的是不匹配，如果我們還抱著這樣的心態來開展我們的工作，風險系數實際上很高。并不是說要愿景和崗位匹配才行，而是我們需要調整一下自己的心態，從感性轉變到理性。

當然，如果你的崗位和你的愿景恰恰能夠匹配上，自然不需要轉變的，甚至還需要從理性轉變成感性。

即，做一款市場需要的產品，這需要我們十分謹慎，不僅僅體現在需求層面，更多的是體現在我們的設計方法上。在無法判斷需求質量的情況下，如何利用我們產品設計的技術，來達到數據層面的結果。

1. 自檢的方法論，是用來為以下幾個問題找到答案：
2. 新的設計真的比舊的設計好嗎？
3. 我們對新的設計有明確的預期嗎？
4. 新的設計達到我們的預期了嗎？
5. 等等。

你可能已經注意到了，自檢大部分的應用場景在于優化迭代，或者改版迭代，是建立在對已有模塊的優化處理上。

原因在于每個模塊的1.0階段是在驗證，而在之后的優化才是自檢。

關于驗證的方法，后續有機會分享給大家。

二、自檢方法論

這是一個落地的方法論，是可以直接使用的，你可以嘗試自己使用，也可以推薦到你的團隊，可以直接使用，也可以調整后再使用。

自檢分為三個階段：數據觀察期，數據驗證期，分析期，依托于我們對數據的理解，直觀的分析出，新舊產品的提升和下降。當然，這需要我們的產品已經做好了數據埋點，有行為數據供我們進行對比分析。

Ps.順帶一提，我建議第三方統計埋點做全埋點，盡管一開始我們并不需要對所有數據進行分析，但當我們需要分析時，能夠理解找到他的數據，不需要重新埋點，重新收集數據。

第一階段：觀察期

在我們確認下個版本要修改的模塊時，就要開始準備觀察所使用的數據模板了。

觀察周期：觀察期一般需要在新版本上線前的一周到兩周開展，時間太短不足以支撐數據，時間太長，也沒有太大價值，一周到兩周是個比較合適的時間段。

行為數據一般是選擇第三方統計系統，諸如友盟、talkingdate、騰訊統計，埋點數據太多，會導致我們的觀察成本增加。因此需要準備一個excel表的模板，和一個簡易的工作流程。

excel模板 ：用來提取指定的數據，并進行歸檔保存，

簡易工作流程：每日固定時間將第三方統計系統的頁面訪問和事件數據導出成csv文件，并將文件里的內容復制到excel模板里，再將excel模板自動提取的數據，按照日期進行歸檔處理。結束。

準備工作完成以后，每天只要執行簡易的工作流程即可，我們可以簡單觀察數據的走向。這是舊的設計方案所產生的效果，新的方案將會超過他，這是我們都希望的結果。

第二階段：驗證期

新版本上線第一天開始，就需要對數據進行驗證了，這里的驗證主要體現在數據收集上，我們需要將新版本每天產生的數據收集起來。

驗證周期：由于我們沒有辦法保障用戶版本升級所需要耗費的時間，因此驗證周期持續時間會比較長，我們將其分成了兩種分支，及數值驗證和轉化率驗證。數值驗證需要用戶完全升級后，進行為期一周的觀察。

轉化率驗證則只需要有30%用戶升級后，就可以開始持續驗證了，如果用戶基數較少，也可以將升級率的標準提高到50%甚至更高。轉化率驗證將會提前開始，但卻會和數值驗證同時結束。

第三階段：分析階段

嚴格上來講，分析階段并不是排在驗證階段后進行，而是貫穿觀察期和驗證期；只是從重要性來講，將其抽離成為一個獨立模塊。再次強調分析階段是持續的，是從觀察期就開始的，到驗證期結束的。

分析階段主要任務是進行針對性的數據分析，我們需要將數據的含義解讀成語言和需求，以數據為指向，進行產品的優化設計。

分析階段等同于數據解讀，第三方統計系統提供的數據維度僅包括PV、UV，但卻足夠我們分析出許多信息。

pv 是指次數，uv是指人數，多數應用在點擊次數，點擊人數以及訪問次數和訪問人數上。

附：部分數據含義解讀

全面下降：是指新版本各項數據均呈現下降趨勢，這表示用戶反彈或者流失，原因可能是新的設計風格導致老用戶對產品感到陌生，不習慣。暴力產品幾乎都會出現這一問題，完全切斷兩個版本之間的聯系，在用戶的感知里，這并不是優化，而是刪除了原來的模塊，上線了一個新的模塊。

這表示，用戶找不到自己喜歡的模塊，但對新模塊又感到不喜歡。

全面上升：是指新版本各項數據均呈現上升趨勢，這表示用戶對優化非常滿意，并形成了一定的口碑效應，保證了老用戶的同時，也帶來了新的用戶。全面上升主要結論有三個，其一，老用戶繼續使用，其二，老用戶傳播新用戶，形成口碑，其三，是指新用戶流失率下降，即粘性增加。

關于第三點的補充說明，每一個模塊都存在各自的流失率，模塊的數據上升，如果不考慮產品新增用戶上升的情況下，便是流失率降低的體現，即模塊的留存增加了。

當然，產品新增用戶的增加，也會帶動模塊的用戶增加，需要我們排除一些影響分析的因素。

pv上升uv下降：pv上升是指用戶單日內的參與頻率提高了，而uv下降是指次日的留存或者持續的粘性下降了。數據上更多的是通過pv和uv的比值，即人均pv。我們可以通過一些設計上的方法，誘導用戶單日內產生多次點擊效果。

當然，也存在方法，提高用戶次日的留存和持續的粘性。

典型的提高pv的做法：

搖獎的次數增加，但獎勵不變，原本一次可以搖到紅包的，會搖到3次再來一次等，這樣的設計方法增加了用戶的參與度，但并不會引起用戶的排斥。

典型的提高uv的做法：

連續簽到或者固定時間段的累計簽到次數，正如上篇文章提到的金盒子，他給了用戶一個第二天使用的理由。

當然，需要對應一定的獎勵機制。

uv上升，參與率下降：uv上升，參與率下降，是指不同對象的分析數據，多數分析維度是將頁面的訪問數據和事件的點擊數據進行組合分析。

如：訪問a頁面的用戶數有100人，點擊“參與”按鈕的有30人，參與率為30%

參與按鈕即每個頁面的核心功能按鈕，每個頁面都存在一個核心按鈕，可以是活動的參與報名按鈕，也可以是文章的分享或收藏按鈕，取決于我自己的定義。

核心功能按鈕即某個頁面最希望用戶進行的操作按鈕。

出現這種數據，表示核心按鈕的轉化能力降低了，原因如下：

1.設計的不夠突出，用戶沒能在第一時間找到這個按鈕

2.設計的有歧義， 用戶沒能在第一時間理解這個按鈕

漏斗效應是個比較常用的技巧，并不僅僅是應用在路徑上，像是基于用戶的視覺停留時間，也能建立漏斗。

如：

用戶停留在A頁面4秒時間

核心按鈕是在第一秒被用戶發現還是在第四秒被用戶發現？

前者產生的轉化率往往會高出后者數十倍。

順帶一提，活動頁的報名按鈕會放在第一批的中間偏下的位置，是為了讓用戶在第二秒的時間發現他。

因為第一秒，要讓用戶看見活動主題，這樣才會形成參與的動機。

文末撒花：

可以分享一下嗎？

如果你覺得自檢的方法能夠有所幫助，可以分享給產品朋友，也可以分享到自己的團隊。