策略產(chǎn)品經(jīng)理通用方法論：

定義理想態(tài)——拆解未達理想態(tài)的情況——提出解決方案——驗證是否解決

回顧：

階段性調研的方法分為三步：

Step1?找到理想態(tài)

定義理想態(tài)，并以數(shù)字化的指標或其他明確標準來衡量。

Step2?抽樣分析

將所有不到理想態(tài)的case抽樣分析，并做統(tǒng)計分類，明確滿足不好的原因。

Step3?優(yōu)先級判斷

匯總所有問題，綜合影響面、問題嚴重程度和解決成本確定優(yōu)先級，作為接下來的項目計劃。

正文：

階段性調研第一步：如何找到理想態(tài)？

1.定義理想態(tài)

任何一個產(chǎn)品都是用來解決用戶的問題，產(chǎn)品的理想態(tài)即給出的方案確實解決了用戶的問題。

舉例子說明什么是產(chǎn)品的理想態(tài)：

課程截圖

百度搜索：用戶使用百度搜索是為了查找信息的，那產(chǎn)品理想態(tài)就是用戶找到了他想要的信息

滴滴：用戶使用滴滴是為了前往其他地方的，那產(chǎn)品理想態(tài)就是用戶到達了目的地

頭條：用戶使用頭條是為了愉悅自己消磨時間的，那產(chǎn)品理想態(tài)就是用戶在頭條上找到了自己想看的內容，花了很久的時間

墨跡天氣：用戶使用墨跡天氣是為了了解天氣情況的，那產(chǎn)品理想態(tài)就是用戶獲取了準確的天氣信息

2.找到數(shù)字化指標或其他明確的標準來衡量理想態(tài)

以上四個案例的產(chǎn)品理想態(tài)又有些異同，可以簡單分為兩類：一種簡單情況（滴滴、墨跡天氣），一種復雜情況（百度搜索、頭條）。

簡單情況

理想態(tài)的描述相對簡單一些。

滴滴的理想態(tài)可以簡單的用訂單成交率這樣的指標來衡量，用戶是為了打車到達目的地的，只要訂單完成了，用戶到達了目的地，這就可以衡量產(chǎn)品確實達到了理想態(tài)。

墨跡天氣的理想態(tài)可以用天氣信息的準確率來衡量，只要天氣準，我就認為到達了理想態(tài)。

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簡單情況：對于大多數(shù)剛需和工具型產(chǎn)品、或只是其中的策略模塊，通常都可以以【幫用戶解決了問題】作為理想態(tài)，并找到單一的數(shù)據(jù)指標來衡量。

復雜情況

比如百度搜索，其實很難以單一的指標來衡量用戶找到了他想要的信息。是否可以用點擊率來衡量？用戶點了不就是滿足了嗎？但事實上很多時候用戶點來點去沒有一條結果有用，所以點的多，并不一定表示滿足。沒點擊也不一定意味著沒有滿足，比如搜索天氣，這時候判斷會更難。因此，對于搜索產(chǎn)品，他的理想態(tài)的描述是一件相對復雜的事情。

頭條，理想態(tài)是用戶在這里開心的消磨了時間，那要用什么指標衡量呢？是停留時長嗎?停留多少時間是理想呢？

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復雜情況：但依然存在很多產(chǎn)品，其理想態(tài)的描述是相對復雜的。

那么如何描述復雜情況的理想態(tài)呢？

搜索

像百度這種綜合的搜索平臺，很多時候用戶輸入了關鍵詞，但是背后隱含的需求是多樣的，平臺給的方案是猜測，只能滿足大多數(shù)人的需求。

比如這個例子：在百度中，用戶搜索蘋果的需求可能是電子品牌蘋果、電影蘋果、水果蘋果等多種情況。

在描述產(chǎn)品實現(xiàn)效果的時候，PM通常會基于對用戶的理解、并參照競品結果，給出根據(jù)需求影響面排序的各類搜索結果。

對用戶的理解：用戶搜索蘋果的上下文（搜索蘋果之前還搜索了什么），點擊行為（大多數(shù)人搜索什么），用戶更改搜索詞等 。

搜索產(chǎn)品通常以平臺當前能夠給出的最佳產(chǎn)品方案作為理想態(tài)。

推薦

平臺是在猜測用戶的非剛需求，我們永遠不清楚最準確的答案是什么。

所以推薦類產(chǎn)品同樣以平臺當前能夠給出的最佳產(chǎn)品方案作為理想態(tài)。

再評估策略推薦出的結果在所有候選集合中是否是最佳結果，用戶行為指標作為發(fā)現(xiàn)問題的輔助手段。

3.理想態(tài)的定義變化

所有的【理想態(tài)】都是為階段性的產(chǎn)品目標服務的，隨著產(chǎn)品的進化，理想態(tài)的定義也隨著進化。

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總結

大多數(shù)工具屬性的產(chǎn)品都可以以【幫助用戶解決了問題】作為理想態(tài)，并找到單一的數(shù)據(jù)指標來衡量。

同時也存在一些產(chǎn)品，其理想態(tài)的描述是相對復雜的。

無論是簡單還是復雜的理想態(tài)，都會隨著產(chǎn)品進化而發(fā)生變化。

以上為三節(jié)課策略產(chǎn)品課程個人學習筆記。