結合產品從0到1,闡述各階段的產品方法論

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文章圍繞產品從0-1的每個階段,并結合作者自身實踐總結了其中的方法論,希望能夠給大家帶來一些幫助。

產品分析的“五要素法”是什么?需求采集的“Z字采集法”又是什么?如何用“KANO模型”對需求進行分類及優先排序?如何確定MVP?“Hooked模型”是如何讓用戶對產品上癮的?

如果你有上述一個或多個疑問,我猜你產品經驗不足2年或者沒有系統的提煉產品體系,那么請繼續閱讀下去,下文將圍繞產品從0-1的每個階段列舉闡述其方法論,并加以具體的栗子說明,算是自己一年多的產品學習及實踐總結,不足之處還望各位大佬們指正。

? 產品從0到1的階段

一個產品從無到有再到用戶手上基本都可分為3個大階段。

第一階段:一定要想清楚產品做什么。給B端用戶還是C端用戶,做工具型的還是內容型的,做交易還是做平臺。主要用戶是誰,要解決Ta們什么痛點,這些痛點又是在什么樣的場景下產生,用什么樣的解決方案可行,跟現有的解決方案相比有何競爭力。

Eg:之前有過一個詩詞項目,一款拍照配詩工具,主要用戶為有詩詞情懷的人,幫他們在一些特定的想要分享表達的場景中篩選出應景的詩詞,制作出有意蘊的圖片。

比起圖片社交的“黃油相機”,保留圖片文字處理、元素添加等功能,提供更豐富的詩詞數據內容,比起詩詞收錄“西窗燭”,我們提供更細化的標簽維度與篩選機制,將詩詞與圖片完美結合。

第二階段:用最高效的方法、最舒服的協作將產品做出來。這期間包括原型評審、立項啟動、敏捷開發等,解決方案務必得到整個項目組的一致認可,小版本迭代更新,所謂“天下武功,唯快不破”。

第三階段:將產品推出去。這個無用多說,產品做到一定程度后都是為了盈利,只有上線后才能獲取流量,才有機會將流量轉化成有價值的用戶,才能從用戶身上獲取收入實現盈利。

下面是我近期一個社交游戲項目的文件,基本是按照規范流程執行的,僅做參考。當然并不是每個產品都必須經歷每個階段,不同的公司不同,不同的產品也不同,適合自己的才是最好的。

? 每個階段及涉及的方法論

1、概念提取與篩選

產品的概念包括核心用戶,剛性需求,典型場景及競爭優勢。

產品概念來源:

1、自身或他人的需求

隨著越來越多的85后開始考慮小孩上幼兒園問題,如何篩選出最合適的學校。

教育擇校平臺產品——有錢兔APP

2、現有產品的啟發

如現在的社交游戲應用。(以H5小游戲切入)

同桌游戲、快手小游戲、開心斗

體驗競品及分析的方法即可用到“五要素法”和“5W1H法”

1.1 五要素法_競品體驗及分析

產品體驗五要素包括:表現層、框架層、結構層、范圍層、戰略層,正向可用來分析產品,逆向則可以用來創造產品。

以“拼圖醬”體驗分析為例,拿到應用時,主色調以淺灰和橙、粉為主,給人一種活潑、浪漫、女性、健康的“氧氣質感”,整體調性偏小清新文藝,當體驗完它的頁面操作時即可知它的主業務流程:選擇模式→選擇圖片→根據選擇的圖片數量分別列出不同的版式→濾鏡添加文字等圖片編輯→保存,主要功能為多種布局選擇、加多種濾鏡多種外框等進行拼圖,其它功能為拼接長圖、海報模型、主題推薦。

回頭再理解這個產品時,她就是一款多張圖片美化、設計、拼接、制作及分享的APP工具,幫助那些熱愛生活喜歡分享的年輕人文藝的記錄那段回憶。

1.2 5W1H分析法_競品體驗及分析

以“網易嚴選為例”

  • what_零售行業的電商產品,ODM模式(原始設計制造商)包含供應鏈。
  • why_通過ODM模式與大牌制造商直連,剔除品牌溢價和中間環節,提升性價比。
  • who_注重品質、看重性價比、了解ODM模式的用戶。
  • where_看中品牌但又不能接收品牌貨價格的時候。
  • when_注重商品性價比,多方比較包括產品的品質/顏值/描述/價格等再做出購買決策。
  • how_線上性價比高版的“無印良品”,從信任我的“甄選”,到信任我的“品牌”。

當有一定的產品概念時,就需要結合內外實際情況對其進行篩選,看是否有價值做下去

1.3 產品概念篩選要素

如當時我們提出了一個做“幼兒園擇校平臺應用”的概念,可先滿足家長對武漢市所有幼兒園信息的分類篩選與對比,但具體到幼兒園數據來源的時候,幼兒園簡介、師生配套信息、費用、招生計劃等信息需要幼兒園相關的很多人脈資源,最后這個概念也pass了。

外部篩選可考慮政策支持、市場空間等,用到PEST分析法、波特五力模型、SWOT分析法

1.4 PEST分析法_宏觀環境分析

對于大環境要順勢而為,如螞蟻森林就是逐步開放的“碳匯交易”的一個載體,而“河長制”也將為水利信息化帶來更多的業務方向。

1.5 波特五力模型_行業環境分析

以“社交游戲”為例

  1. 同行業內現有競爭者的能力,即現有市場成熟度和競爭激烈程度——強?,F有“同桌游戲”和“快手小游戲”等,均以H5小游戲切入陌生人社交,做國內的市場稍艱難,可考慮海外市場。
  2. 潛在競爭者進入的能力——強。微信小游戲“跳一跳”一出就有現象級霸屏,故小游戲未來很有可能進一步優化其在對話列表的能力,即直接可以在對話界面玩互動游戲。
  3. 替代品的替代能力——弱。增加更多玩法的視頻社交暫時不會取代。
  4. 供應商的議價能力——中等。上游游戲內容提供商不太集中,但也有可能跨界到社交應用領域。
  5. 購買者的議價能力——弱。下游客戶并非一個,暫不存在客大欺店問題。

綜上所述此款“社交游戲”國內市場競爭激烈,可考慮做海外市場,快速出版本驗證迭代。

1.6 SWOT分析_了解競品,制定產品策略

以“武漢吃蝦地圖”為例(一款專門提供吃蝦信息服務的工具,利用抓蝦互動游戲將線下活動和線上服務結合)

  • S:長江壟上作為湖北本土的服務“三農”媒體和產業集團,自身有著精細化的水產信息相關資源及運營基礎,吃蝦地圖本身的數據易收集,上下游的配套服務也支持功能擴展,借助已有的新媒體資源易展開推廣運營。
  • W:休閑互動小游戲玩法單一,用戶留存堪憂。
  • O:蝦作為美食屆的網紅,也是電商屆的新寵,吃蝦已經成為了越來越多人的一種生活選擇方式,以精美的吃蝦地圖切入生活信息服務細分市場,與抓蝦休閑互動小游戲結合,另有完善的上下游服務體系做支撐,定給產品帶來無數的可能。
  • T:口碑網和美團已有穩定的用戶群,在內容方面已部分涉及蝦板塊,如何深度挖掘存量市場是一大挑戰。

SO戰略:收集豐富的數據,制作精美的吃蝦地圖是基礎。

ST戰略:相較于品類服務豐富的口碑和美團,吃蝦地圖將蝦這一細分市場做細做精,再將模式復制到蟹、水產乃至其它。

WO戰略:做好休閑互動小游戲的用戶體驗(包括操作簡單流暢、視覺效果佳),更重要的是爭取福利更多的贏券等運營活動,通過游戲引導用戶參與。

WT戰略:挖掘更多美團和口碑忽略的內容,如上游供應商的來源等。

2、需求收集與分析轉化

當篩選完產品概念覺得它能產生用戶價值和商業價值時,就該進一步收集更多的相關需求,收集的方法很多,包括產品規劃前期確定產品方向是什么的“用戶訪談”,項目早期產品功能優先級的“調查問卷”,項目實施過程中驗證需求實現方案的“可用性測試”,以及產品上線后迭代優化依據的“數據分析”。此部分先說明用戶訪談和調查問卷,可用性測試和數據分析后文再提及。

2.1 用戶訪談 _需求采集

做任何一件事情都要清楚為什么要做這件事,如何做,做完之后能輸出什么。故訪談前就要規劃好訪談對象、訪談時間、訪談素材準備,若為產品規劃階段訪談對象可從周圍朋友中選擇“潛在用戶”,若為了解某個現象背后的原因,可深度了解這些典型用戶。條件允許可約幾個或者十幾個用戶到公司聊一聊,一般持續幾十分鐘到幾個小時,通過問答了解用戶的目標和觀點。

以我們詩詞圖片社交工具為例,當時第一個內部小版本出來后成片效果不夠精美,基于我們的核心優勢在于篩選出應景的詩詞,所以主流圖片應用的濾鏡、元素自定義等多種功能我們沒有做,這時就找了幾個朋友(圖片工具的一般/重度用戶,也可定義為我們的“潛在用戶”)了解下他們的觀點。

具體我是以下面幾個問題切入的:

  1. 平時拍照、有時加些有趣的貼紙文字等一般使用哪些APP比較多,有沒有不好用的地方?!私飧偲?, 看到潛在競爭對手的不足,優化自己產品 )
  2. 用過黃油相機或者IN沒,怎么知道它們的,感覺怎么樣?(了解對標產品的吸引點)
  3. 如果現在有一款拍照配詩的APP,它有哪些功能你才會去用它?(希望用戶提些建設性意見)現在看看這個問題問的最傻,我們不能給用戶提太難的問題,而應該引導他們去回憶、描述一些故事來發掘他們的需求,所以這個問題可以優化如下:

用黃油相機是如何挑到自己喜歡的模板的?(了解他們的行為習慣,對標搜索、推薦功能)

如果有主題查詢功能,會偏向于哪種風格的主題?(了解內容偏好)

做完訪談后就該對結果進行梳理分析,需求進入需求池。

2.2 調查問卷_需求采集

調查問卷可用于項目早期功能優先級的參考,也可用于項目過程中的驗證,在不影響用戶體驗的情況下可在WEB端或APP端以彈窗或者小功能入口的形式存在,針對人群根據目的設計內容。若內容較多,則開篇要簡單,需要思考敏感的問題放中間,跟被訪者相關的個人信息放最后。

如天天P圖的小調查

2.3 馬斯洛需求原理_需求分析

此時我們應該收集了無數個需求,無論是是一手需求還是二手需求,除了一些表面需求(用戶的觀點和行為),我們還需要對需求深度分析,了解需求背后的目的以及反映的人性。馬斯洛需求層次理論就是對人性需求最常見的解讀;

以具體的用餐需求來說明這5個層次。首先食物本身滿足消除饑餓的生理需求,其次相對健康的選材及獨立隔音的小包間滿足安全需求,用餐期間借酒助興滿足社交需求,用餐環境的優質與用餐服務的周到滿足尊重需求,圖片或視頻分享來展示生活的儀式感和飲食文化滿足自我需求。

2.4 七宗罪_人性解讀

七宗罪揭露了人類原始本能欲望,在日常產品中都可找到印證。

2.5 需求轉化及Y模型_需求轉化

①?→?② →?③ 拿到用戶需求時,首先要思考why,即需求背后的真實目標及動機,再思考how,即用什么方法什么功能來解決用戶的問題,嘗試進一步挖掘到需求的本質即④,列出所有的解決方案,最后再根據優先級和性價比來確定功能組合。需求轉化的原則為“用心聽,但別照著做”。

經典案例

福特用戶需求:“我需要一匹更快的馬”

真實目標:為了更快的到達某地

最后轉化的更靠譜的解決方案:汽車,而非研發新飼料或者改進訓練方法讓馬跑得更快。

3、功能管理及MVP的確定

3.1 KANO模型_功能分類

  • A、基礎功能(不做很不滿意,做了覺得理所應當)——必做
  • B、亮點功能(不做沒感覺,做了贊不絕口) ——產品初創期實現個別低成本的
  • C、期望功能(也稱線性需求,實現的越多用戶越滿意)——先做性價比高的
  • D、無差別功能(做不做用戶對產品的感受無變化)——低成本驗證后再做
  • E、反向功能(做的越多用戶越討厭,比如廣告位)——需要權衡各方利益后再決定

探探作為社交產品的后來者,功能迭代并不多,但定位清晰、操作簡單,適合簡單的分析。

若你作為探探的產品經理,如何將下列功能進行分類。

  1. 同城定位及推薦。用戶信息卡片的展示,包括圖像、年齡、距離、職業。
  2. 篩選操作,右滑喜歡,左滑無感,相互喜歡即配對成功。
  3. 聊天可發送文字、表情。
  4. 聊天時的表情和文字全屏特效。
  5. 滑動篩選時的反悔操作。
  6. 用戶最后活躍時間的顯示。
  7. 用戶的個性簽名、標簽、興趣愛好。
  8. 匿名暗戀表白。
  9. 篩選條件的設置。
  10. 聊天時的輔助模塊,真心話和私密話。
  11. 超級喜歡功能。若對一個人操作了超級喜歡,則對方會收到此消息的推送。
  12. 會員充值引導。
  13. GIF表情斗圖。
  14. 朋友圈。
  15. 被喜歡的總次數統計及炫耀分享。

根據我個人理解:

1、2、3、6、9為基礎功能,這是探探最核心的功能“刷臉,相互喜歡才能聊天”,至于用戶最后活躍時間我把它也列為基礎功能,因為探探是同步聊天模式,粗暴的顯示“剛剛活躍”或者“幾分鐘前活躍”可以讓用戶得知自己的“目標”是否在線,掌握對方信息,增強老用戶粘性。

4、11、15為亮點功能,這些功能都是為了提升用戶體驗,沒有的話也不影響當前主操作。

5、7、13、14為期望功能,可幫助用戶多維度的了解與互動。 8、10為無差別功能,使用頻次并不多,匿名暗戀表白主要是短信推廣的一種方式,而真心話模塊也是為了提升產品活躍所做的運營功能。12對于某些非RMB用戶來說就是反向功能,而對于平臺方來說則是盈利的關鍵。

對于一個功能需求如何判斷屬于哪種,則可利用KANO問卷,分別測量用戶在面對存在或不存在某項功能時的反應。由正向和反向兩個問題組成。數據統計完后占比最高的屬性作為該功能的屬性類別,參考分類對照表。例如“探探”的聊天系統是否增加“視頻功能”。

3.2 波士頓矩陣_功能分類

若探探當前所面對的公司戰略目標為“增加公司的盈利”。則“VIP功能”則為明星需求,既能賦予用戶VIP特權提高用戶體驗,也與戰略目標吻合?!皢⑵粱蚱渌鼜V告”則為金牛需求,不利于用戶體驗但可盈利?!耙曨l或互動小游戲”為問題需求,有助于加深用戶聊天深度,但需要一定的開發成本?!袄诨蚪獬ヅ洹眲t某種程度上可理解為瘦狗需求,不利于用戶體驗也不能盈利。

3.3 MVP_功能優先級確定,版本規劃

考慮探探核心流程的體驗(個人資料設置→匹配→私信),MVP的功能可包含:登錄、個人資料完善、用戶信息卡片的展示、篩選匹配、基礎聊天。

從探探的版本記錄可知,V1.X版本主要圍繞匹配和私信功能展開(同城定位、匹配、個人信息展示、基礎聊天系統),?V2.X版本圍繞用戶互動和聯系,新增朋友圈、匿名暗戀表白、GIF表情斗圖、VIP(超級喜歡、反悔操作、地理位置切換)等功能。

MVP確定后就是具體的敏捷開發及項目管理了,下篇將繼續說明可用性/AB測試、smart原則、Hooked模型,以及數據分析的AARRR模型、二八定律。

 

本文由 @放慢快樂64 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自PEXELS,基于CC0協議

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  1. 期待下一篇

    來自北京 回復
  2. 請問您這些圖片是自己畫的嗎?

    來自浙江 回復
  3. 寫得真的太棒了 跪求下篇 ??

    來自北京 回復
  4. 說好的下一篇呢…… ??

    來自江蘇 回復
  5. 11月的flag馬上要結束了 ~ 期待年前(或者農歷年前) ??

    來自北京 回復