复盘:分答诞生的背后逻辑

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如果今天我们来复盘这场“马车还是福特”的博弈,不难发现姬十三和他的团队能够胜出,是因为对用户深层需求的不断探索和准确理解。

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一个不争的事实是:所有卓越产品的诞生,都离不开对用户需求和人性的深刻理解。这正是为什么“用户研究”在每一个产品的成长历程中都极其重要的原因。遗憾的是,产品经理不见得个个都是顶尖心理学家。怎么才能客观又高效地抓住那些“用户自己都不知道”的深层需求,用户究竟想要什么、需要什么……为了找出这些问题的答案,人们尝试了很多方法。问卷、访谈、现场体验……这些办法不是不好,但是样本量受限,用户的反馈还难免主观、片面。

有没有一种方法,能确保被研究的用户不受观察者的干扰、所使用情境更加真实、能看到更完整的用户操作流程、能反复观察比对分析、还能尽可能提供更大的样本量呢?

对于所有互联网产品来说,答案清晰可见:

采集并研究用户行为数据,是最立体、客观、低成本的用研方法。

一. 数据化用户研究的三个步骤

1. 采集素材

就像做调研需要先准备问卷一样,想通过数据研究来挖掘用户特性,你得先准备素材,即:采集数据。这三方面的数据缺一不可:用户属性(不只是人口属性)、行为事件和环境信息。

用户属性绝不等于人口属性,与年龄性别相比,更重要的是要记录用户在平台上的状态。比方说,电商里的积分等级、社交app里的点赞关注数、运动健身的app可能关心体重、智能硬件产品关心是否绑定设备……

行为事件数据比较好理解,就是用户做了什么。重要的操作节点是必须被记录的,例如:模块导航的点击、浏览内容时的分类、搜索的效率、表单的填写……

环境数据则包括渠道、设备、网络环境和使用时间等信息。

2. 用户群研究

在收集了完整的用户属性与行为数据之后,第二步就是要找出最需要关注的用户群,以及他们的核心诉求。你不能只看所有用户的属性和行为分布,为了找到真正对产品增长有贡献的用户,你需要不断地细分人群、进行对比。

留存用户与流失用户有哪些不同的特征,模块A与模块B对留存有何贡献等,哪些环节导致了用户大量流失……都是这一阶段需要被提出的问题。

3. 测试验证,找到最优解

经过前一阶段的分析,你和你的团队已经对产品的现状有了更深的认识,也提出了一些改进策略。接下就该验证这些假设。灰度发版、AB Test都是常用的手段。但不管你做了怎样的改进,都别忘记在发版后仔细研究新版本的数据表现。用户在指尖反馈回来的数据结果,将是验证猜测的核心标准。

二. 分答诞生的背后逻辑

以在行/分答为例,分析其实如何通过数据分析,来实现病毒式增长的。

乔布斯有句经典语录“用户根本不知道他们想要什么”,福特汽车的创立者也说过,人们说自己想要一匹跑得更快的马,但其实他们需要的是一辆轿车。这是一个人人都听过的段子,前不久真实地在我们身边上演了:

学员想要个更便宜方便的“在行”,但姬十三和他的团队最终选择了“分答”。而促使他们做出这个决定的关键动因,正是他们对“在行”中各类用户的深刻理解。

在2015年9月,在行接入了精细化数据分析平台,开始采集和分析他们的用户行为数据。

在采集数据时,在行将「学员」与「行家」进行区分;然后按照查看行家、想见行家、发起约见、成功约见等事件定义用户阶段阶段,对「学员」进行参与度分层;接着,叠加了约见次数、约见行家类别、客单价、所在地等数据维度,更细致地拆分这些学员,并最终建立了一系列不同活跃度、不同内容偏好、不同消费能力的用户群组。

接下来,在行团队开始对这十多个用户群组进行特性分析。

最初,大家认为地域和时间是限制在行扩张的核心因素。然而在进行了简单的数据比对之后,在行团队发现:给学员匹配距离更近的行家、让学员和行家用电话交流之类的方式,顶多算是一匹跑得更快的马。而用户内心所期待那辆“福特车”,应该是一种更轻、更高频、价格更灵活、时效性更强的知识分享产品。

基于这个观察,在行开始了一次大胆的Growth Hacking尝试:在“在行”中开发”语音问答”的新模块。由学员发起提问、圈出期望的答题行家并预设答题价格,再由行家通过语音在线竞答。于是,以“有问题吱一声”为名的「吱」模块迅速上线,成为“轻在行”模式的第一个测试方案。

模块「吱」是分答成功背后的神秘功臣。说它神秘,是因为许多在行的老用户并不知道「吱」的存在。当时,在行团队为了更好地研究语音问答模式的受众特性,并未将这个模块开放给所有在行的用户。而是按照前期划分好的用户群组,分批次地开始做灰度测试,以此模拟各群组用户在使用语音问答时的心智模型。

经过多轮测试和对比,一个出乎意料的结果显现出来:高频使用语音问答的用户群,与喜欢线下约见行家的用户群几乎是毫无重叠的两拨人。甚至于,从没有成功约见过行家的用户,使用模块「吱」的参与度,比有约见经历的用户高一倍有余。

数据对比的结果给在行团队带来了全新的用户洞察:“语音问答”与“在行约见”的受众有本质不同的知识获取需求,二者对知识的深度和趣味性有完全不同的预期。从产品层面来看,要满足不同用户的不同需求,最好的方案是:将“语音问答”模块做成与「在行」互补的新产品。至此,「分答」始现其型。

三. 小结

如果今天我们来复盘这场“马车还是福特”的博弈,不难发现姬十三和他的团队能够胜出,是因为对用户深层需求的不断探索和准确理解。

避免“拍脑门”式的臆测,让行为数据替用户代言,用数据结果衡量每一个假设……这种客观严谨的用户研究方法,是值得每一个产品团队借鉴的。

总的来说,通过行为数据分析实现客观高效的用户研究,你需要:

  1. 基于自身的业务特点,依托账号体系,采集用户属性与行为数据;
  2. 选择一款合适的分析工具,既能还原用户的操作流,身临其境作单体洞察;又能快速实现多维度的用户分群对比,以探索用户特性;
  3. 反复切分用户群组,对比数据表现,大胆假设、快速验证;
  4. 比对产品迭代前后的数据指标,评估前期假设、衡量改版质量。

 

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评论( 4

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  1. 其实说来说去,都是在绕圈子,这篇文章能吸引小白,但是对于有一定经验的互联网人,能都否更深入的阐述诸葛和其他分析平台的不同点?本篇文章所列举的点,并不是诸葛的特色点,而是每个知名分析平台都能提供的服务,那诸葛的优势是什么?

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  2. 这两个产品,对于没有不懂行的人来说,我有问题,我哪知道该找谁来回答?
    核心竞争力和百度问答怎么比?
    对于有圈子的人,和知乎又怎么比?
    我觉得这两个产品都只是营销热一时!不是用户生活真需求……

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  3. 分答作为一款现象级的互联网产品,无疑是很耀眼一时的,但是当前情况是以网红效应闪亮一时的分答如何能够持续高歌向前就是个很大的挑战了。有两点1 如何挽留网红,使其不断产生新的内容吸引众屌丝;2 平台如何实现变现

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  4. 你在分答上花过多少钱

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