手机自动关机 数据导向的策划和运营:产品定位和产品设计(三)

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手机自动关机 数据导向的策划和运营:产品定位和产品设计(三)

本篇内容是产品设计系列的第三篇,在开始之前,我们先回顾一下之前讲过的产品定位和产品形态的内容。

  • 对产品定位的思考值得花30%的工作精力;
  • 对产品形态的设计值得花20%以上的工作精力;
  • 绝大多数情况下,我们坚守用户价值;
  • 产品经理的两副眼镜是用户视角和业务视角;
  • 产品定位的理想描述:给谁(什么用户)解决了什么问题,同时为公司创造了什么价值;
  • 听到用户的声音;
  • 关注数据的反馈;
  • 以终为始的思考,倒推,检验及澄清;
  • 产品形态的确定,就是要明确为了达成产品目标,最重点要做好的几件事;
  • 清晰的知道产品先做减法,是为什么减,什么时候能加;
  • 用于做出你的判断,坚持你的选择。

今天和大家分享的内容是通过四个步骤建立数据运营体系,通过数据支撑产品的迭代和运营,希望能够给正在数据泥潭中挣扎的产品同学和运营同学带来帮助。

01 关注硬指标

产品经理进行数据运营的第一步,就是关注你的“硬指标”,只有明确自己的硬指标,才能够抓住在浩如烟海的数据类型中抓住对你最有用的哪一个。

1. 硬指标

大多数情况下不是产品的总活跃指标或总收入指标——总指标很难评估单次迭代的好坏。

那么硬指标具有什么样的特点?

一定是可以用来评估单次产品迭代的结果好坏的,是对用户体验或业务目标最核心的观测点和标志点。

2. 如何寻找硬指标

想要寻找我们的硬指标,一定是围绕产品定位和产品形态来的:

  • 围绕产品定位设定产品硬指标——畅想产品成功的样子,牢记给谁解决什么问题,为公司带来什么好处;
  • 基于产品策略设定产品硬指标——基于产品的核心体验要素、或者达成业务目标的核心路径,来设定产品硬指标。

需要注意的是:不论是大到APP,还是小到一个功能、一个页面的迭代,都拥有自己的硬指标,硬指标一定不是一个从大到小,从上到下的所有需求都通用的指标

硬指标是基于你自己对产品和需求的理解产生的指标,它也不一定是我们常见的那些基础指标的形式。

我们拿常见的邀请好友拆红包活动来举例,如果你是一个电商产品面向C端的产品经理,在处理这个需求的时候,会把什么设置为自己的硬指标呢?

很显然,在这个产品不同的生命周期,其硬指标也会存在差异。

在产品发展的前期,我们需要通过邀请裂变的机制,大量地获取新用户,在这个时候,我们最最核心的硬指标,是“人均拉新率”,即平均每个进入活动的用户能拉来几个新注册的用户。

通过观测“人均拉新率”,我们可以最快地针对我们的核心业务目的——增加新用户数,来对产品进行迭代。

在产品获取了一定量的用户,建立起用户基础时,拆红包活动已经迭代了几个版本了。当然,我们也不能停止获取新用户,但是这个时候我们关注的硬指标,就变成了“人均拉新成本”——在有一定用户基础时,相比于用户增长的速度,我们更在意的事情是对成本控制,向利润看齐。

以上的例子,离我们最近的就是luckin coffee了,大家不妨回忆一下,随着用户量的增加,瑞幸的拉新活动有什么变化?

02 建立数据营销体系

根据上面举的例子,我们还是来分析这个拉新红包,假如你观测到的1月的拉新率是15%,2月份的拉新率是10%,可是你还没有对它进行迭代呢,这中间出现了什么问题?

你会发现,拉新率的降低,是因为2月份过年了,大家去工作的时间变少了,因此对于咖啡的需求整体下降,这导致你的拉新率也下滑,但是硬指标并没有表现出这一点,因此,单纯靠硬指标,也会出现偏差。

我们关注核心的硬指标,是因为它能够评估单次迭代的好坏,但是跳出来想,单次迭代的好坏,其实并不一定可以通过单一的指标来决断,任何一个产品的用户表现,都取决于各种因素的影响。

因此,在了解了硬指标后,我们还应当找出你当前需求中所有的硬指标,然后根据这些指标来建立一个数据监控体系。

1. 如何建立数据监控体系

其实知道了硬指标的概念,相应地建立数据监控体系也就简单了。

  1. 根据用户体验流程,利用纵向思维穷举出所有关联指标;
  2. 根据用户体验场景,利用横向思维穷举出所有关联指标;
  3. 在所有的关联指标中,找到各类硬指标,作为监控指标,并根据监控结果做体验复盘。

需要非常注意的一个点是:数据监控指标的确定一定是前置化工作,是包含在产品设计中的,而不是等产品上线再说。

2. 数据监控体系和数据埋点

有些同学可能会说了:“你扯这么多,这不就是数据埋点吗?”

非也,数据监控体系是基于硬指标,通过金字塔原理建立的逻辑体系,其目的是通过监控的结果对产品进行体验复盘并指出迭代的方向。

而埋点,是单纯的点状逻辑,很多同学让开发做埋点,只是想到哪里是哪里,最后得到的数据是散点状的,无关联的,至多是线性的,并不能形成一个立体结构,进行全域的观测。

数据监控体系,是在产品迭代的过程中,让你得到结果,并感受到痛苦和喜悦的载体,只有经历这一步,才能刷新认知,获取能力的提升。

03 形成人的经验——持续迭代和获取认知

1. 追求极致才能获取认知

我们找硬指标,建立数据监控体系,其目的除了进行产品的迭代,同样也是为了不断地刷新核心体验中的各类细节,让我们对极致的体验形成认知。

还是举刚才的红包活动的例子,我们只讲一个点,就是红包落地页——新用户打开老用户分享时看到的第一个页面。就我看到的饿了么的红包落地页,就至少有十个版本,更不用说我并非是一个高频用户,其背后迭代的版本可能更多。

一个落地页,就一张图,输个手机号、验证码,有什么好迭代的?

如果你有这种想法,这恰恰说明,你需要引起重视,赶紧去建立自己的数据监控体系了。虽然就一个页面,但是海报的文案数量,第一信息点的位置、字体、字号,页面中出现的元素形象、第一信息点的文案中哪些词对转化刺激最明显,这都是需要进行持续打磨的。

试问,当一个公司把拉新作为最重要的任务时,这个页面是否值得你花费这么多精力去打磨?

而如果你要打磨这个页面,仅仅通过两三次尝试,就确定自己能够得到“正确的答案”吗?

2. 越来越不吃香的“通识产品经理”

我原来工作的一家公司,对这种类型的红包落地页,迭代了上百个版本,根据数据监控体系,在尽力去控制变量的情况下,琢磨每一个词语,它们的颜色,大小对用户的刺激。

这背后隐藏的,是产品追求真理和极致的精神,而积累的,是你对你的用户群体的了解

这也反应了一个行业趋势——

随着互联网和人们的生活结合越来越紧密,我们越来越需要对特定的用户群体具有认知的产品经理,例如金融行业产品经理;或者是对某个功能模块追求极致的产品经理,例如增长产品经理。

04 人的认知沉淀为组织能力

第四步,其实已经上升到公司的经营层面了。如果你见过一些投资人,或者参与过一些产品路演,你可能经常听见投资人们问一个问题——“你们公司的壁垒是什么?”

有些公司的壁垒,是市占优势,人们的迁移成本太高;有些公司的壁垒,是研发能力,你没办法复制一个AlphaGo是因为你做不出来;而对于更多的公司来讲,他们的壁垒,是人,或者说是人的认知沉淀成的组织能力。

所谓组织能力,或者说组织能力的沉淀,才是我们进行数据监控和数据营销的最终目的。

人与人之间的信息传递永远是有损耗的,方法论的传递更是如此,一千个人有一千个哈姆雷特,在描述方法和接受方法时,没那么容易。

但是数据不会,数据永远在那里,不会因为观测它的人从A变成了B,就自己发生变化。

只要数据体系在那里,辅助以简单的数据描述,就能够让“个人能做到”变成“人人能做到”;而只有数据体系在那里,才能让方法的传承,从“知其然”到“知其所以然”。

今天关于数据导向的策划和运营的分享就到这里,到最后其实升华到了部分组织管理和企业经营的内容,尽早地让自己接触这些,会对于自己的思路和视野有很大的帮助,感谢你的阅读,下次再见。

相关阅读

产品定位和产品策略(一)

产品形态设计——产品定位和产品策略(二)

 

本文由 @Panay 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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