需求是現(xiàn)實(shí)狀況和想象狀況的差距。差距越大，需求越大。

對(duì)于一些必不可少的需求，我們稱之為剛性需求。而其他有了能讓生活更美好的需求，叫做非剛性需求。

理論上講，這個(gè)需求越是必不可少，用戶依賴性越強(qiáng)，產(chǎn)品就會(huì)越受歡迎。

而用戶這些需求往往不是能直接看到的，往往隱藏在他們?cè)捳Z(yǔ)或者行為背后，我們?cè)撊绾螌⑦@些不可見(jiàn)的東西挖掘出來(lái)呢？

在不同的階段，對(duì)需求挖掘的要求不一樣（以下參考 產(chǎn)品經(jīng)理成長(zhǎng)體系）：

• P1:注重基礎(chǔ)的需求整理包含，通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)需求，思維導(dǎo)圖法梳理需求以及核心需求的提煉。
• P2:注重更明確地從復(fù)雜需求里挖掘出核心的需求點(diǎn)。其中包含用戶故事和HMW分析法。
• P3:更注重挖掘團(tuán)隊(duì)潛力，團(tuán)隊(duì)需求歸納和腦暴主持。我們通過(guò)故事板和設(shè)計(jì)馬拉松兩個(gè)課程來(lái)講解。

下面主要講的是P1。

剛?cè)肟拥男』锇榭赡艹３?huì)困惑，平時(shí)迭代優(yōu)化都是老大說(shuō)啥做啥，那這些需求實(shí)際是從哪里來(lái)的呢，可能還不清楚。

支付寶最近上了新功能，他們?yōu)樯哆@樣搞，用戶怎么用，我感覺(jué)沒(méi)啥用啊......

我們要更好的能站在用戶的角度上看問(wèn)題，可以通過(guò)窮舉用戶使用場(chǎng)景，衍生解決辦法，進(jìn)而確定需求的執(zhí)行。

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上面這番對(duì)話應(yīng)該有人很熟悉了。老板說(shuō)要做某個(gè)功能，但是你發(fā)現(xiàn)這個(gè)功能在市面上已經(jīng)有了。

為什么會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)人的討論不在一個(gè)點(diǎn)上呢？

原因就在于：沒(méi)有對(duì)功能點(diǎn)進(jìn)行往下的深入分析。

分析的方式可以很細(xì)，也可以是粗放的。對(duì)于功能的分析很大程度上看自己的經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)你經(jīng)驗(yàn)很足的時(shí)候，你會(huì)很快想到；當(dāng)你經(jīng)驗(yàn)不足的時(shí)候，最好是按照下面的方法，一步步的去完成。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)的核心三要素

• 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，就是不斷的解決用戶在特定場(chǎng)景下的需求

• 增加減少功能并非關(guān)鍵，關(guān)鍵是能不能解決用戶的問(wèn)題

所以，產(chǎn)品設(shè)計(jì)離不開(kāi)三個(gè)要素： 用戶、產(chǎn)品、需求

用思維導(dǎo)圖的方法進(jìn)行用戶需求整理

思維導(dǎo)圖的思考方式

• 用戶： 當(dāng)想到一個(gè)功能，不要先想他怎么實(shí)現(xiàn)，而要想是誰(shuí)會(huì)用

• 場(chǎng)景： 用戶分別在什么情況下會(huì)使用（或者感興趣）？

• 問(wèn)題： 用戶在上述情境下，會(huì)碰到什么問(wèn)題（挑戰(zhàn)）？

• 方案： 用戶現(xiàn)在的解決方案是什么？

比如，接到這樣的一個(gè)任務(wù)：

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那么應(yīng)該這樣思考：

1.潛在用戶有哪些？

• 思考誰(shuí)會(huì)對(duì)優(yōu)惠碼感興趣？

• 使用思維導(dǎo)圖，列出所有感興趣的人

• 不用思考行不行的問(wèn)題，把能想到的全都列舉出來(lái)

比如你想到了如下的這些人

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2.列出用戶發(fā)生（感興趣）的場(chǎng)景

• 針對(duì)每一類(lèi)用戶 “分別” 往下拆解

• 把“什么情況”描述清楚，最好簡(jiǎn)單描述一個(gè)故事

要根據(jù)每一類(lèi)用戶單租的去做拆解，而不是籠統(tǒng)的去想所有的。也許兩類(lèi)用戶有共同的場(chǎng)景，要分別寫(xiě)在他們的后面，先把你想到的都窮舉出來(lái)，不要怕重復(fù)。

比如

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3.用戶分別在這個(gè)場(chǎng)景下碰到了什么問(wèn)題？

• 注意是 “分別” ，不要怕重復(fù)

• 不同的群體、不同的場(chǎng)景，問(wèn)題都是不一樣的

• 要重點(diǎn)區(qū)分“問(wèn)題”和“中性詞”，如“時(shí)間”、“價(jià)格”

比如：

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4.現(xiàn)在的解決方案是什么？

• 注意，是現(xiàn)在用戶自己的解決方案，而不是你將要做的功能的解決方案

• 如果沒(méi)有解決方案也很正常，沒(méi)有就沒(méi)有

比如：

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附 "酷產(chǎn)品需求案例圖"

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需求的優(yōu)先級(jí)排序

通過(guò)上面思維導(dǎo)圖，我們整理了“辣么多”需求，總不能一次性全部完成吧。

根據(jù)影響面做需求優(yōu)先級(jí)的排序。

1.用四象限看用戶量于發(fā)生頻次

• 首先解決大量用戶高頻問(wèn)題，基礎(chǔ)體驗(yàn)

• 最后解決少量用戶的低頻問(wèn)題，超好的體驗(yàn)

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特別是在產(chǎn)品早期一定要堅(jiān)持做發(fā)生頻率非常高，用戶量非常大的需求。

例如某垂直電商平臺(tái)，訂單的流程和商品的詳情頁(yè)就應(yīng)該排在最前面。

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2.看開(kāi)發(fā)難度和效果

• 優(yōu)先見(jiàn)效快且開(kāi)發(fā)難度不大的，就是是迭代

• 最后做很費(fèi)勁且見(jiàn)效慢的，這可能是未來(lái)的機(jī)會(huì)

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3.看產(chǎn)品的價(jià)值

• 迫切程度：用戶是不是真的非常想要？還是空想的？

• 付費(fèi)意愿：用戶是否會(huì)為了解決問(wèn)題而付費(fèi)？

• ARPU：如果開(kāi)發(fā)出來(lái)，用戶會(huì)為之付多少錢(qián)？

4.看你對(duì)目標(biāo)群體的熟悉程度

• 你是否深入了解用戶使用場(chǎng)景？

這一點(diǎn)就需要你回過(guò)頭去做用戶功能點(diǎn)的調(diào)研。調(diào)研是整個(gè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)。

• 你對(duì)用戶群體的理解是否了解足夠？

• 如果不熟悉，就想辦法熟悉它，否則就不要?jiǎng)邮帧?/p>

5.總結(jié)你的結(jié)論

• 用戶： 這個(gè)功能，第一批核心用戶是誰(shuí)？

• 場(chǎng)景： 用戶在什么場(chǎng)景下會(huì)使用

• 問(wèn)題： 解決的用戶的痛點(diǎn)是什么？

• 對(duì)比： 和用戶現(xiàn)在的解決方案相比，體驗(yàn)/效率提升有多大？

通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品需求

數(shù)據(jù)分析在我們?nèi)粘９ぷ髦斜夭豢缮?，但是很多剛?cè)肼毜男』锇椴恢廊绾蜗率帧?/p>

常常聽(tīng)說(shuō)一些名詞一一

PV、UV、留存率、轉(zhuǎn)化率、活躍用戶數(shù)、復(fù)購(gòu)率、支付率、KOL、CTR、跳出率、訪問(wèn)深度、等等。

這些名詞都是什么意思？

你認(rèn)為，不同于數(shù)據(jù)分析師，產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)工作者應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注哪些指標(biāo)？

我們以Google Analytics標(biāo)準(zhǔn)，梳理出在產(chǎn)品指標(biāo)里面，產(chǎn)品經(jīng)理需要了解的常見(jiàn)頁(yè)面及流程數(shù)據(jù):
? PV (PV-page view):即頁(yè)面瀏覽里；用戶每1次對(duì)網(wǎng)站中的每個(gè)網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)均被記錄1次。用戶對(duì)同一頁(yè)面的
多次訪問(wèn)，訪問(wèn)里累計(jì)。
? UV(UV-userview/UV-userview):即獨(dú)立訪客，訪問(wèn)網(wǎng)站的一臺(tái)電腦客戶端為一個(gè)訪客。
? Duration:—次訪問(wèn)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)，也叫做停留時(shí)間。
? Bounce Rate:即跳出率；是指在只訪問(wèn)了入口頁(yè)面（例如網(wǎng)站首頁(yè)）就離開(kāi)的訪問(wèn)里與所產(chǎn)生總訪問(wèn)星的百
分比。
?頁(yè)面滲透率：分流到本站點(diǎn)下游頁(yè)面的pv/本頁(yè)pv總數(shù)
? referral:指從其他網(wǎng)站點(diǎn)過(guò)來(lái)的鏈接，比如友情鏈接等，這類(lèi)來(lái)源通常是免費(fèi)的。

產(chǎn)品的黑盒子模型

在《產(chǎn)品的視角》里面說(shuō)到過(guò)一個(gè)黑盒子模型

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互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品產(chǎn)生的微笑價(jià)值讓用戶從不高興到高興的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。

在眾多的數(shù)據(jù)里面，用來(lái)衡量產(chǎn)品的就是產(chǎn)品數(shù)據(jù)，用來(lái)衡量商業(yè)的就是商業(yè)數(shù)據(jù)。但是兩個(gè)是不能完全割裂的。

商業(yè)數(shù)據(jù)模型

收入是商業(yè)的核心，不管是toB的產(chǎn)品還是toC的產(chǎn)品。

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收入的指標(biāo)跟三個(gè)要素相關(guān)：客戶總量，付費(fèi)率和

付費(fèi)率就是有多少用戶付費(fèi)。

ARPU是指但一時(shí)間內(nèi)每個(gè)客戶的貢獻(xiàn)值，可以認(rèn)為是平均客單價(jià)乘以單位日期內(nèi)平均購(gòu)買(mǎi)次數(shù)。

比如說(shuō)一個(gè)月內(nèi)，共有100個(gè)人購(gòu)買(mǎi)，每個(gè)人平均購(gòu)買(mǎi)了1.5次，那么ARPU就是150元。

他跟簡(jiǎn)單的客單價(jià)是有區(qū)別的，客單價(jià)是用來(lái)去衡量訂單的，而arpu用戶維度的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

舉兩個(gè)??

下面 用戶付費(fèi)量=用戶量x付費(fèi)率

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看騰訊的2015年第三季度財(cái)報(bào)增值服務(wù)。

總收入是265.94億元，其中205.47億元是增值服務(wù)的，增值服務(wù)賬戶數(shù)是88.5萬(wàn)，arpu值是300.5元。

（88.5百萬(wàn) x 300.50 = 265.94億，如果按照老師講的，得出的結(jié)果應(yīng)該是增值服務(wù)的205.47億元，但是實(shí)際算出來(lái)的確實(shí)265.94。如有有清楚這一部分的同學(xué)，請(qǐng)聯(lián)系我。）

按照“用戶付費(fèi)量 = 用戶量 x 付費(fèi)率”，88500000 = 用戶量 x 付費(fèi)率，我們知道了騰訊的用戶數(shù)后，就能反過(guò)來(lái)計(jì)算出它的付費(fèi)率了。

同樣的百度2015年第四季度的財(cái)報(bào)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)也是一樣 （按照老師講的，計(jì)算同樣不對(duì)）。

兩個(gè)數(shù)據(jù)里面，用戶增長(zhǎng)量一個(gè)是5%一個(gè)是6.1%，都不是很大，但是同比增長(zhǎng)的收入?yún)s是28%和27.2%，還是很可觀的。主要是因?yàn)閍rpu值的增長(zhǎng)。

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產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型

產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)分為兩個(gè)： 產(chǎn)品指標(biāo)、用戶指標(biāo)。

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產(chǎn)品指標(biāo) 基于頁(yè)面的流程去衡量產(chǎn)品的好壞。

用戶指標(biāo) 根據(jù)用戶的行為和動(dòng)作以及用戶的活躍度去評(píng)估用戶的質(zhì)量。

轉(zhuǎn)化指標(biāo) 在產(chǎn)品指標(biāo)和用戶指標(biāo)之間，就是轉(zhuǎn)化指標(biāo)，它是一個(gè)符合指標(biāo)，它并不是單一的產(chǎn)品的質(zhì)量決定的，也不是單一的用戶質(zhì)量決定的。轉(zhuǎn)化指標(biāo)是用戶通過(guò)產(chǎn)品所產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)，比如用戶下載了、用戶激活了、用戶提交訂單了、用戶付費(fèi)了、用戶最后確認(rèn)收貨了等行為的數(shù)據(jù)。

關(guān)于產(chǎn)品指標(biāo)，要綜合考慮，比如這個(gè)用戶是從百度獲取的，這個(gè)時(shí)候用戶大概率的是自己需要某個(gè)東西去搜索的時(shí)候發(fā)現(xiàn)你的廣告，比如一件時(shí)裝，那么用戶購(gòu)買(mǎi)的意愿會(huì)比較大，用戶的這話指標(biāo)就會(huì)比較好；再比如這個(gè)用戶是從新聞網(wǎng)站的廣告獲取的，用戶看到廣告的場(chǎng)景是“在看新聞的時(shí)候留意到旁邊的廣告”，用戶的購(gòu)買(mǎi)意愿就可能沒(méi)有那么高，用戶的轉(zhuǎn)化指標(biāo)就會(huì)比較差。

同樣的，如果用戶的購(gòu)買(mǎi)意愿很強(qiáng)，但是打開(kāi)頁(yè)面的速度很慢，或者購(gòu)買(mǎi)的流程很復(fù)雜，這個(gè)時(shí)候轉(zhuǎn)化指標(biāo)也會(huì)比較差。

數(shù)據(jù)應(yīng)用的??

接下來(lái)從注冊(cè)轉(zhuǎn)化率、用戶留存來(lái)看兩個(gè)案例。

利用GrowingIO優(yōu)化產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)

利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)

數(shù)據(jù)分析的作用

• 做完一件特定的事情后，評(píng)估產(chǎn)出和成效，得出改進(jìn)思路。

比如我們做完一個(gè)活動(dòng)后要評(píng)估這個(gè)活動(dòng)做的成功不成功，有沒(méi)有到達(dá)我們的預(yù)期，下次我們?cè)僮龅脑捲撚心男└倪M(jìn)思路等等。這些都是可以從數(shù)據(jù)中去得到的。

• 產(chǎn)品的整體數(shù)據(jù)不佳，找出核心原因核問(wèn)題所在，予以解決。

我們的產(chǎn)品數(shù)據(jù)不佳的時(shí)候，我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析原因所在，比如到底是沒(méi)有多少人下載，下載后沒(méi)有多少人激活，激活后沒(méi)有多少人注冊(cè)，注冊(cè)后幾乎都跑掉了還是我們的產(chǎn)品的頁(yè)面太不友好，使用的流程太復(fù)雜等等。找到這些問(wèn)題之后我們才能夠更好的對(duì)癥下藥。

• 接手一款產(chǎn)品，評(píng)估其當(dāng)前狀態(tài)、發(fā)展階段，得出下一步工作思路。

從數(shù)據(jù)的層面上給新接手的產(chǎn)品一個(gè)客觀的定位，更有利于做下一步工作的規(guī)劃。

數(shù)據(jù)分析的基本原則

• 先明確分析目的，再建立分析方法和思路

• 要圍繞著核心業(yè)務(wù)流程喝中藥結(jié)論來(lái)完成分析

舉個(gè)栗子

假設(shè)你是一個(gè)天貓的運(yùn)營(yíng)，你接到的任務(wù)是“你要去提升雙十一用戶的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率”。

首先我們要梳理出用戶訪問(wèn)到支付的整個(gè)流程流程，如下：

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當(dāng)我們吧這些環(huán)節(jié)都梳理清楚了之后，再去看每個(gè)和緩解下用戶的數(shù)據(jù)表現(xiàn)是什么樣的網(wǎng)站的UV是什么樣的，然后購(gòu)物的UV和數(shù)據(jù)是什么樣的，最后結(jié)算的支付成功的數(shù)據(jù)表現(xiàn)是什么樣的?？赐赀@些之后，我出門(mén)就能的出來(lái)，每一步到下一步的轉(zhuǎn)化率。

加入哪個(gè)環(huán)節(jié)到下一步的轉(zhuǎn)化率不發(fā)現(xiàn)特別差，那就能找出了出問(wèn)題的環(huán)節(jié)，這個(gè)時(shí)候再對(duì)癥下藥的去看這個(gè)環(huán)節(jié)上應(yīng)該去做什么樣的優(yōu)化，以及分析還有可能會(huì)出現(xiàn)什么樣的問(wèn)題。

因?yàn)檫@個(gè)任務(wù)的核心業(yè)務(wù)是用戶的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率，所以我們要更多的關(guān)心跟付費(fèi)相關(guān)的環(huán)節(jié)。這個(gè)時(shí)候每個(gè)頁(yè)面的其他不相關(guān)數(shù)據(jù)，比如用戶的留存率、用戶平均的訪問(wèn)時(shí)間我們就不該花時(shí)間了。

數(shù)據(jù)分析這件事不是按部就班的去為了分析而分析，一定是要帶著一個(gè)特定的目的，在分析的時(shí)候圍繞這個(gè)目的去想怎么達(dá)成、怎么解決，然后梳理出一個(gè)特定的流程，結(jié)合這個(gè)流程去做我們的分析，最后解決問(wèn)題。

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這是我在學(xué)習(xí)產(chǎn)品能力的第7篇學(xué)習(xí)筆記。歡迎拍磚。

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