产品实操系列 | 对创业团队来说,“循环需求验证”有奇妙的效果

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需求验证这个问题,往往会牵扯到不同部门,比如产品和需求部门,又或者是在产品部门内部引发争论。所以,到底怎么做需求验证才更有效呢?这篇文章里,作者做了分享,不妨来看一下。

“Your most unhappy customers are your greatest source of learning.

最不满意的客户是你最宝贵的学习资源。”

——比尔·盖茨 Bill Gates

对于很多创业团队来说,需求验证的时候,就是最容易开撕的时候。

不光是产品和需求部门会撕,产品内部也会撕。

人脑子打成狗脑子,争的其实就是一个主题:

你听我的,我说的对!

一、定性和定量互相验证,会比较容易得到答案

↑我将以此图为大纲,帮助创业团队完善产品能力。

今天这一篇,开始针对看板图的最左上角的:

需求分析能力 -> 需求验证

帮助创业团队做产品系列,关于创业团队的产品能力看板需求分析能力这个分类,之前讲过了需求涌现,也讲过了需求分析

关于需求验证的这篇,真就超级简单,也就一句话:

定性和定量可以交叉验证

当然,对于大型的互联网团队来说,需求验证方法极其复杂,商业调查,用户体验报告、A/B测试、内测版本、灰度发布等等,不一而足。

但这些对于创业团队来说,成本实在太高了,而这种交叉验证的方法,非常简单粗暴。

所以今天就少讲理论,讲点儿例子就行。

1. 定性验证定性,最后往往就只能吵架

一个定性的假设从何而来?

按照之前的所述,可能来源于内部需求涌现时的讨论,可能通过用户访谈、可用性测试等方式得到的定性假设。

在内部无法达成一致的情况下,就需要进行验证。

举个简单的例子:

我们当时做民宿的时候,有用户就希望可以在搜索列表中,增加“可以做饭”的标签展示。

这个需求,很多用户会直接表达出来;同时运营人员也十分建议,因为他们会在一线接触到这些用户。

↑年代久远,就画个示意图吧

大家都知道民宿的特点,全家出游的几率比较大,而且又有很多人是长租。

所以民宿是否允许做饭,可以在列表中一览便知,这个需求对这类用户来说,就会无比的强烈。

但产品部门却表示反对,认为这属于小部分需求的无限制放大。

只是所谓“会叫的轮子先上油”而已。

那内部此刻就会陷入“用户有需求你们不做”和“这是个伪需求”的经典撕战中。

大家各自搬出定性的假设出来,互相对轰。

其实有经验的团队知道,这就是个可以通过定量分析来验证定性假设的时候。

在某版本中上线了功能并埋点后,最终发现:

  1. 列表加入此元素,不能提升整体转化率;
  2. 但对多人入住情况,会有些微转化提升。

最终的改进方案就是,并不在列表中展示这个标签,而是藏在了二级过滤中供用户使用。

↑ 同样,体会下这个示意图

这里可能有人会问了,如果任何一个定性假设都通过需要上线验证,那成本会不会非常的高。

是这样的,但同时我们也能做到:

  1. 如上一篇的内容所说,调查问卷也可以起到类似的作用;
  2. 需求多了自然也会排优先级,同时和运营部门的也会逐步优化磨合,大家会慢慢的有感觉,知道哪些才属于有效需求。

2. 定量验证到定量,最后往往就只能迷茫

一个定量的假设从何而来?

按照之前的所述,可能通过数据分析、调查问卷的方式得到了定量的假设。

如果说前者“定量分析来验证定性假设”会比较容易理解,那么这里就有点绕了。

还是举个例子比较简单。

之前在某垂直搜索引擎酒店事业部做产品的时候,曾经遇到过想要分析酒店列表页各元素重要性的议题。

目的是想让整个列表中的元素更简单干净一些。

↑ 再画个示意图吧~

用的就是纯粹的数据方法,把这上面的元素一个个都拿掉,逐步上线版本,然后观察转化率的变化。

结果出现了非常奇妙的情况。

  1. 就是拿掉了酒店所在商圈的元素,发现用户的转化率没有显著变化;
  2. 然后又拿掉了酒店星级的元素,发现用户的转化率也没有显著变化;
  3. 甚至最后拿到了酒店的图片,发现用户的转化率依然没有显著变化。
  4. ……

到最后拿不掉的就只剩酒店名称和价格了。

如果按照此时的数据结果的话,那么就会得到一个暴论:

酒店的搜索结果页,只需要有名称和价格就可以了……

这个当然不可以接受。

如我们所见,没有任何的酒店搜索平台敢于这么做。

背后当然是有原因的,就是NP≠P。

注意,这原本是一个数学概念,只是泛化到了产品应用概念上,后面有机会我会单开一篇来谈谈。

……即多个元素组合起来的作用,不等于单独元素加起来的作用,元素组合的过程中,会涌现出新的价值。

这样就不能用机械的定量方法来进行验证了,那最后也就会陷入迷茫。

此时通过定性验证就会明晰很多。

还是这个例子,假如我们通过某种定量方法:

某个元素(如商圈)去掉了对转化率没有影响,可以按照奥姆剃刀原则去掉。

那么就可以组织用户访谈或者可用性测试,来进一步验证这个定量假设。

  1. 如果定性方法也同样能够证明,那就可以大胆的去掉。
  2. 反之,如果用户认为某元素(如酒店图片)对自己帮助很大,那么即便定量数据上暂时认为没有影响,也需要非常谨慎。

这样就能做到优化酒店列表的任务目标。

二、定性和定量循环滚动验证,直到未来

好像上面讲的两个都是住宿行业列表的例子。

其实,这也是拿自己熟悉的经历来做举例。

对于整个住宿行业来说(乃至整个电商行业),搜索列表页是关键性页面,用户浸泡的时间也是占了大头。

那么,定性和定量循环验证,是什么意思呢?

比如住宿行业各大平台的搜索列表页,现在和十年前完全不一样,和十年后也一定会完全不一样。

但这种不一样,并非是脱胎换骨的不同。

就好像是“街上流行红裙子”,过了一段时间就会有反复。

这是因为竞争环境、用户消费习惯、用户信息检索能力、市场大环境等等始终都在动态变化。

各住宿平台都必须要契合当下而已。

还拿住宿搜索列表页来举例子,这里如有专职的产品经理:

  1. 切入到某问题,如能否加上“可做饭”的标签,可以通过定量分析验证定性假设。
  2. 在定量分析此问题的同时,数据中又会发现定量的假设,如用户好像青睐“可自助入住”的住宿,此时就可以继续安排用户访谈等定性分析方法,来验证这个定量假设。
  3. 而在下一次定性分析中,通过用户访谈,肯定也会提出新的定性假设出来。
  4. .……

这样就叫循环滚动验证。

对于此核心前端页面来说,这个产品经理就可以一直做下去,不断探究用户需求,且一直和同行保持竞争优势。

工作内容就这样打开了。

这对创业团队,更是重要。

本文由 @觅云人 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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