产品复盘的5点总结,纪念那些踩过的坑

7 评论 8719 浏览 28 收藏 14 分钟

导语:本文是产品踩坑总结,作者复盘了之前做过的三个产品项目,结合实际项目经历,总结一些方法论和经验,一方面是自己的沉淀,一方面也希望带给读者一些启发和帮助,与大家分享。

刚从某互联网公司离职,在公司做了3个项目,都是h5小手游,休闲游戏 ,内嵌在宿主APP中。其中一个项目被业务方魔改,畸形上线,一个项目成功推至全量上线,还有一个项目离职时还在灰度测试中,生死未卜,我将结合实际的项目经历,总结一下经验和教训,主要以下几点:

01 产品目标要合适

公司采用的是OKR制度,从上至下依次确定目标和行动,当时制定的O(object)是带动宿主APP新增次留提高xx个百分点,后来实践过程中才发现这个O并不合适,也导致了后面的一系列恶性环。

为什么不合适?以数据来说明:我们的h5在APP中的渗透率只有10%,这意味着如果我们的目标是提升100个人的留存,那么我们的产品只能影响其中10个人,剩下90个人的一点风吹草动可能都会将我们产品输出的价值给淹没。

另一方面:能在APP中察觉到h5入口,并且点击进入已经是一个活跃度门槛了,能够进入h5的用户的活跃度已经高于普通用户,这在留存数据上有直接体现,进入h5的用户的新增次留已经接近80%(大盘60%),能够提升的空间很小。

总的来说,我们只能通过提升这些10%本就高留存用户的留存来尝试撬动整体大盘(100%用户)的留存,难度相当大。公司的文化是object一旦确定,就像立下了军令状,没有回转的异地,老板就只看这个O,所有的成果都必须指向新增次留这个目标,其他指标的提升没有意义。

作为产品只能破釜沉舟,all in OKR , 不然OKR没完成的下场,轻则扣绩效,重则要么产品死,要么产品经理死。

总结:制定产品目标(或者说KPI/OKR)前应充分考虑可行性,不要急于求成,好的方法是在公司内部打探类似产品的数据指标,或者公司其他产品经理的经验教训,综合考虑,不要给自己挖坑。

02 产品需求要以产品目标为导向

互联网公司强调高效,迭代节奏非常快,如何管理需求,把握好迭代节奏,是产品经理的硬功夫。

尤其在产品初期,可以做的事情太多了,除了产品经理自己思考的需求,市场上一大堆竞品可以抄,老板会有想法,开发也会有想法,甚至手下的实习生也会积极出谋划策。

产品经理需要在杂乱的信息中确定什么需求是有价值的,什么先做,什么后做,什么不做,判断时应该明确想要达成的阶段性目标是什么,最终目标是什么,这个需求对于达成目标有什么帮助,以此评估某个需求在此时此刻的价值。

产品经理在决策时,不能凭心情拍板,自己喜欢怎么做就怎么做,这样是对产品,对公司不负责的表现。完成既定的产品目标是产品经理的使命,在管理,规划和决策时应该以产品目标为导向。

在这个方面我们团队踩坑不少,以我们的项目为例,我们的目标是帮助APP提升新增次留,接手时产品精简,有两个需求要迫切处理,一个是新手引导的优化,一个是UI的改良,资源有限只能一个一个做,当时做出的决策时先改UI, 因为觉得改为UI后会焕然一新,界面变得更漂亮,但后来我们复盘时觉得还是新手引导能够直接作用新增用户,对于提升新增次留来讲,更加犀利,带来的效果也更好一些,而且改UI的时候还遇到一个坑,后面再说。

还有一个更坑的例子,在其中一个产品的新增次留迟迟不出效果时,临近ddl,我们想出的办法是给用户多送一些“游戏币”,牺牲一些游戏的盈利希望能换取用户更好的游戏体验,以此来冲刺一波留存。

这个逻辑和方向是对的,但是效果却不明显,直到后面我们发现我们忽略了一点,在送“游戏币”时我们没有将新用户和老用户分开,导致发出去的“游戏币”大多落在了更活跃的老用户中,新用户能够获得的“游戏币”与预期相比大大减少。

总结下来就是产品需求或多或少都要和产品目标挂钩,这样才能高效的走在正确的路上。

03 时刻保持用户思维

互联网常说用户思维,那么用户思维究竟是什么。当然你可以百度,我自己的体会所谓的用户思维就是把用户放心上,去感受用户的情绪,去尝试贴近用户,了解用户,为用户服务

你必须明确你的产品是要为用户服务的,而不是去压榨用户,欺骗用户,那样你的产品不会长久。即使产品不得不为了商业化或其他因素而短暂牺牲一些用户体验,你也必须思考产品是否能提供其他价值,来平衡用户体验的缺失。

产品在做需求时切忌不要把自己当成用户,以为自己觉得好就是好,这样的错误很容易犯。之前我们在改一款产品的UI时,改为团队都觉得好,我也觉得变漂亮了!然而我们觉得的“漂亮”并不等于用户觉得的“漂亮”,当时产品的用户大多是中老年用户,他们喜欢什么?喜欢的是大红大紫,字要打,按钮要大,他们的审美能和我们年轻的团队一样吗?

做需求一定要站在用户的角度去考虑,充分利用公司的资源去尝试分析他们的用户画像,定期做用户调研,不断增强对用户的了解,能否了解用户,是产品的命门!

04 数据分析的正确思路:先业务,后逻辑,最后数据

数据分析这个词已经烂大街了,究竟应该怎么做数据分析?

数据分析第一步:找准业务切口

数据分析的目的是什么?  解决问题,指导业务! 不能够指导业务的数据分析是没有意义的?这也要求数据分析师们每做一份数据分析报告,都要思考你的报告指导的to do是什么?

另外一点,对于新手数据分析师来说,一定要注意细节,切忌“大”和“空”,又大又空的结论是不好落地去做的,不如去以数据为支撑去解决那些具体而实际的问题来得有价值。

记得我第一个提的需求是改变道具的摆列顺序,我从数据中发现摆在第一个道具的使用率最低,用户获取道具获得的成本也最大,把它放在第一个是不是符合用户的心理预期?很明显我老大在设计产品的时候并没有考虑的那么细,但是我利用数据加上合理的逻辑,让我老大觉得这个需求是好的,是能够优化产品,提升用户体验的,哪怕很细小,但是他很实在不是吗?

数据分析第一步要找业务切口,寻找业务切口的能力决定了数据分析师的核心价值,优秀的数据分析师往往能切得又准又狠!

以我的经验和思考,低级数据分析师的业务切口往往是去找原因;中级的数据分析师我觉得是能够去总结和复盘一个完整项目的;高级的数据分析师有能力在产品经理束手无策,产品看似僵死的时候,能够拨开云雾见日出,为产品指明方向。低级的数据分析师依靠逻辑,高级的数据分析师靠的是行业经验,或者说,所谓的嗅觉。

数据为后,逻辑先行

当找到了业务切口时,不要着急去拉数据,数据为后,逻辑先行。

思考你的数据分析的逻辑是什么?对于产品经理或一些业务型的数据分析师来说,最常用的数据分析方法不过是逻辑的推理,并不需要一些时下热门的机器学习的算法,就连普通的统计学方法也可能很难用到,这不是说逻辑推理不好,相反,逻辑推理效率高,站得稳,并且你弄得懂,你的团队和老板也听得懂。

关键是得把逻辑讲好了,不能有漏洞。一旦逻辑上出现漏洞,一切结果都站不住脚,拉再多数据也白搭。所以在实际动手做数据前,一定要先把逻辑想清楚了,捋顺了。

同样举个例子,我老大有一天想做个数据分析,然后让我拉各种数据,又做了表格,等到日会上汇报时,所有的一切被老板一句话怼回去:我们要做的不是提升新增用户的数据吗,那你分析全部用户的数据干什么?  现实就是那么残酷,所以想清楚了再拉数据!

以我的理解,产品经理未来对能力的要求中,数据分析将从加分项变成必须项,产品经理是最适合做数据分析的人,因为他最懂自己的产品。所以别总是原型图了,SQL也要学起来,相信我,会SQL拉数据的产品经理工作效率会大增,因为他再也不用追着数据分析师要数据了!

05 正确解读AB实验

AB实验的重要性就不多说了,除非出现新的更好的统计方法,AB实验永远会是大数据时代下的焦点。我相信大多数产品都知道AB实验是什么,但其后一些人可能并不会正确理解和灵活运用AB实验,读者可以尝试回答以下一些问题:

  • 实验显著意味着什么?不显著又意味着什么?
  • 空转实验是什么?一定要做空转实验吗?
  • 当确定了产品目标,例如留存提高1%,那么至少需要多少流量跑多少天?
  • 实验跑了很多天,一会儿高一会儿低,数据一直不显著怎么办,还要继续吗?
  • 实验数据很难看,但是实验还不显著,要停掉实验吗,怎么和老板解释?
  • 实验数据很漂亮,但是实验还不显著,能向老板汇报作为结果吗?
  • 明明是一个提升性的需求,实验数据却变差,怎么办?

其实理解了AB实验后的统计学原理,这些问题都不难,我将近期发表一篇文章专攻AB实验的统计学原理,或许会帮助大家更好的理解,有兴趣的可以关注。

最后,我想做产品的大家都是有理想的吧,愿大家每一岁都奔赴在自己的热爱里!

PS:本人目前统计专业研究生在读,第一次尝试发文章,非常欢迎一些志在互联网发展的同学们来一起讨论,一起进步,有想交个朋友的可以私信我哈哈哈。

 

作者:产品小强,北师大应用统计研究生

本文由 @产品小强 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

给作者打赏,鼓励TA抓紧创作!
更多精彩内容,请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App
评论
评论请登录
  1. AB实验的统计学原理什么时候会出 想看!

    回复
    1. 哈哈近两周吧,研究僧苦的很哪,感兴趣的话可以先关注一下吧,感谢。

      回复
  2. 开头没写清楚目标啊,到底是提升app次留还是h5次留

    回复
    1. 写了啊 带动宿主APP新增次留提高XX个百分点 APP次留

      回复
    2. 写了啊 带动宿主APP新增次留提高XX个百分点 APP次留

      回复
  3. 想交一个想你这么优秀的朋友,请问我还有机会嘛

    回复
    1. 哈哈可以加我微信啊 微信号:dahetiannb

      回复