數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品價值提升

• 產(chǎn)品價值定義：能且更好、更多地解決用戶的問題

• 產(chǎn)品價值建模：用什么樣的指標做產(chǎn)品價值評估

• 產(chǎn)品價值提升：以準確的認知、精益的量化來提升產(chǎn)品價值

產(chǎn)品的價值是什么？我們?nèi)绾蝿?chuàng)造產(chǎn)品價值呢？

在工作場景中，我們常常會思考：用戶在用我們的產(chǎn)品解決什么問題？用戶為什么從眾多產(chǎn)品中挑選并使用我們的產(chǎn)品？用戶為什么會留在我們的產(chǎn)品？其實，產(chǎn)品的價值也就是產(chǎn)品存在的意義。

我們可以將產(chǎn)品的價值概括為：能且更好、更多地解決用戶的問題，不只是單純的幫助用戶解決問題。換句話說，創(chuàng)造產(chǎn)品價值的過程也就是解決用戶問題的過程。

如何實現(xiàn)「能且更好、更多地解決用戶的問題」這一目標呢？我們可以通過構(gòu)建相應(yīng)的策略和工具來完成，舉個例子：在常見的電商場景中，我們希望幫助用戶完成商品交易，核心策略便是幫助用戶找到物美價廉的商品，關(guān)鍵詞有三個——“找”“物美”“價廉”，相應(yīng)的商品展示策略可以滿足用戶對“物美”的需求，價格策略滿足用戶對“價廉”的需求，選品策略幫助用戶快速找到符合需求的商品。在這個場景中，商品展示策略和價格策略具象化之后可能會是紅包、優(yōu)惠券等折扣機制，是我們支持策略的工具；選品策略則是我們支持策略的策略。

那么我們通常是在解決用戶的哪些問題呢？從大的分類來看，可以分為兩種：第一，幫用戶節(jié)省時間，提升用戶效率；第二，幫助用戶消磨時間，提升愉悅感。

再結(jié)合產(chǎn)品對用戶的價值層面，即解決問題的方式來看，解決用戶問題的模塊可以分為 4 類——工具、交易、內(nèi)容、社區(qū)。如下圖所示：

當我們能夠通過產(chǎn)品本身幫助用戶實現(xiàn)節(jié)省時間這一目標，那么便是解決問題模塊中的“工具”模塊；當我們通過產(chǎn)品本身幫助用戶消磨時間，便是“內(nèi)容”模塊；當我們連接其他資源/產(chǎn)品，幫助用戶節(jié)省時間，那么則是“交易”模塊；當我們連接其他人，幫助用戶尋找圈子和互動的對象，那么便可以稱為“社區(qū)” 模塊。

在上述分類之外還會有其他的分類方法，比如游戲產(chǎn)品的分類會更加復雜，這里我們不做贅述。接下來我們基于此分類方法，通過具體的場景進一步挖掘產(chǎn)品如何解決用戶的問題。

舉個例子，當你計劃假期出去旅行，那么肯定需要提前確定目的地，旅行 App 便會在此時幫助你解決問題：在確定目的地的環(huán)節(jié)，App 通過內(nèi)容模塊幫助你發(fā)現(xiàn)感興趣的目的地；在安排行程環(huán)節(jié)，App 可以通過工具模塊幫助你完成高鐵、飛機、酒店等行程要素的查詢和預(yù)定；當你結(jié)束了美好旅程，希望將自己的所見所聞進行分享時，App 的社區(qū)模塊便給了你發(fā)布攻略或者旅行見聞分享的機會，得到旅行之外的價值感受。

現(xiàn)代管理大師彼得·德魯克曾說過：“如果你無法度量它，那就無法管理它。”所以在講述如何提升產(chǎn)品價值之前，我們要先去量化它。

這里引入一個大家耳熟能詳?shù)哪Ｐ停凶?OSM 模型。O 代表業(yè)務(wù)目標，也就是產(chǎn)品要解決的問題，或者是解決這個問題所代表的的某個用戶的關(guān)鍵行為；S 是指實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標所采取的業(yè)務(wù)策略；M 反映業(yè)務(wù)目標達成度、業(yè)務(wù)策略表現(xiàn)情況的數(shù)據(jù)指標。

首先，我們要梳理業(yè)務(wù)策略和業(yè)務(wù)目標，它一定是非常具體的、可執(zhí)行的、可度量的。在前面我們提到的“幫助用戶找到物美價廉的商品”就不夠具體，可以進一步做拆解——“物美”這一目標對應(yīng)商品詳情頁的高轉(zhuǎn)化率；“價廉”對應(yīng)的是支付環(huán)節(jié)的高轉(zhuǎn)化率。通過這樣的拆解我們才能夠確定策略及目標是能夠被度量的。這里需要解釋一下，我們的策略可能是層層嵌套式的，當前的策略也有可能是下屬子策略的目標。

接下來我們通過一個具體的案例來理解確定目標、梳理策略的過程。

某消費金融 App 場景中，用戶注冊之后要先進行風險授信，平臺才能確定相應(yīng)額度并向用戶放款。通常情況下，該 App 會采取兩類策略：

第一，在前端設(shè)計用戶路徑，引導用戶完成該流程。操作方式是當用戶注冊之后直接把用戶引導至授信流程；如果用戶沒有完成授信，那么便在首頁的額度卡片上以低息高額度吸引用戶完成授信；同時，在首頁開設(shè)新人專區(qū)，通過新人相關(guān)權(quán)益吸引用戶完成授信。

第二，當用戶對以上策略都不“感冒”，那么我們可以在用戶離開之后做主動觸達，比如新用戶在 24 小時內(nèi)沒有完成授信，便通過短信觸達提醒用戶；如果用戶在 72 小時仍未授信，那么我們可以通過電話了解用戶下載 App 的初衷，傳遞相應(yīng)的價值主張吸引用戶完成授信。

以上流程僅僅針對授信模塊進行策略梳理，實際的業(yè)務(wù)場景會更加復雜。如果我們用這種方式進行梳理，那么我們的目標對應(yīng)的策略會更有邏輯。

接下來我們分別通過目標策略建模和業(yè)務(wù)策略建模來評估目標和策略表現(xiàn)。

（一）四類業(yè)務(wù)目標建模方法（OM）

首先，通過數(shù)據(jù)評估各類目標實現(xiàn)程度。對于業(yè)務(wù)目標本身，“工具”模塊可能會關(guān)心用戶使用的頻次，以及用戶使用過程中是否足夠順暢、體驗感如何；“內(nèi)容”模塊希望用戶能夠在這里花費更多的時間，也希望所提供的內(nèi)容是用戶感興趣的；“交易”模塊希望用戶能夠產(chǎn)生更多的購買行為以及更高的客單價；而“社區(qū)”模塊則更希望用戶能夠與其他人發(fā)生更多聯(lián)系、互動，結(jié)成親密的社交關(guān)系。

通過這樣的解讀思路，我們在梳理業(yè)務(wù)指標的時候就會更加明確：“工具”模塊關(guān)心操作的具體數(shù)量，如果是一個拍照的軟件，就關(guān)注用戶拍了多少張照片；如果是題目答案搜索工具，就關(guān)心用戶是否找到了自己想要的答案。同時，在過程中關(guān)注用戶的目標完成率。當我們確認了用戶使用過程是高效的，那么需要進一步確認用戶的使用頻率，用戶是否已經(jīng)養(yǎng)成使用習慣等。

“內(nèi)容”模塊會從用戶和內(nèi)容兩個角度進行評估，用戶的數(shù)量是否足夠多、用戶花費的時間是否足夠長，這兩個指標可以直接反映“用戶”的情況；而從內(nèi)容的角度看，瀏覽廣度可以評估內(nèi)容庫的庫存效率和分發(fā)效率，同時在這個過程中也會關(guān)注用戶是否產(chǎn)生了互動，參與度如何等。

對于“交易”模塊，我們通常會關(guān)心交易金額和客單價，以此評估商業(yè)收益和單個用戶創(chuàng)造的價值；同時也會關(guān)心一些核心場景中的轉(zhuǎn)化效率，比如通過商品詳情頁或者支付環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化效率，幫助我們評估用戶是否真的找到了自己需要的商品；也會通過用戶的復購率來觀察用戶對產(chǎn)品的認可和忠誠度。

“社區(qū)”模塊則更多關(guān)注用戶互動量、發(fā)布內(nèi)容的數(shù)量，當互動量和內(nèi)容量越多，社區(qū)活躍度越高，便能夠產(chǎn)生正向循環(huán)。另外，我們也會關(guān)注一些個人項指標，比如他有多少個好友、日常會進行多少個對話等，以此評估個人項關(guān)系的緊密程度。

（二）五種業(yè)務(wù)策略的建模方法（SM）

通常情況下，我會把業(yè)務(wù)策略的五種建模方法分為兩類：白盒策略和黑盒策略。

白盒策略的設(shè)計邏輯較為清晰，包括長效的功能模塊，設(shè)計單獨路徑引導用戶完成某個行為的短效引導機制，某個頁面的體驗優(yōu)化等單點體驗設(shè)計。而黑盒策略背后通常是復雜的算法，其中最常用的是推薦算法和識別算法。

1、長效功能模塊

我給長效功能模塊做了一個比較嚴謹?shù)亩x——它是能夠獨立解決用戶問題的模塊，或者是一個自成閉環(huán)的模塊。比如，單獨的一個內(nèi)容模塊、社交模塊，或者簡單的搜索功能、語音助手功能等；進一步來描述也可能是用戶的成長體系等可以自成閉環(huán)的模塊，通過“完成相應(yīng)的任務(wù)、獲取積分、消費積分”形成閉環(huán)。

對于長效功能模塊，我們會通過三個角度來評估策略的好壞：

首先是功能使用情況，也就是功能運轉(zhuǎn)情況如何，是否能夠滿足用戶需求？包括頻次、強度（如交易類的金額、內(nèi)容類的時長）、留存率和目標轉(zhuǎn)化率。

然后是功能覆蓋情況，即產(chǎn)品能夠解決多大范圍用戶的問題？通常所使用的指標是滲透率，以此評估我們需不需要為這個功能引入更多用戶。

最后是功能貢獻情況，功能對目標達成的直接貢獻有多少？相比而言哪個更優(yōu)、哪個更差、哪個需要我們做進一步的干預(yù)……

舉個例子，某瀏覽器產(chǎn)品的目標是提升用戶使用時長，其瀏覽器主模塊之下有短視頻、直播、小說、游戲等子模塊，共同配合幫助用戶完成“消磨時間”的目標。針對該瀏覽器，我們需要評估子模塊的使用情況、留存情況，以及每一個模塊分別的用戶情況及占比，來定位用戶接觸最多的模塊。

2、短效引導機制

短效引導機制通常是一條業(yè)務(wù)路徑，或者單純?yōu)榱四骋粋€業(yè)務(wù)目標去做引流的相關(guān)手段。通常我們會從三個角度進行短效引導機制的評估。

第一，策略完成情況。有多少策略達成了引導目的？觸發(fā)了多少次？實現(xiàn)了多少次用戶點擊？目標完成率是多少？

第二，策略覆蓋情況。覆蓋了多少目標人群？比如進入路徑的用戶占目標大盤人群的比例是多少？策略觸發(fā)的用戶占目標大盤人群的比例是多少？

第三，策略貢獻情況。各項策略對目標達成的直接貢獻分別是多少？

舉個例子，某在線教育公司希望引導用戶完成激活，采取的業(yè)務(wù)策略是用戶參與活動后的五天內(nèi)可以暢學平臺上的所有課程，基于此評估入口的點擊量、課程領(lǐng)取的點擊量，以及不同模塊帶來的有效學習行為的貢獻占比有多大等。通過這一整套機制評估每一類短效機制，便可以發(fā)現(xiàn)值得關(guān)注的高質(zhì)量機制以及需要進一步優(yōu)化的機制。

3、單點體驗設(shè)計

單點體驗設(shè)計通常是一個詳情落地頁面的設(shè)計、一套交互動作、一個圖標或引導文案。我們會以流程轉(zhuǎn)化情況和用戶滿意度兩種方式來進行評估。

1）流程轉(zhuǎn)化情況。適用于有明確下一步目標的轉(zhuǎn)化場景，可以根據(jù)目標達成率、人均點擊次數(shù)等指標來進行評估。比如進入某零售品牌的官網(wǎng)，平臺會告知你注冊后可享受若干免費權(quán)益，以此來引導你完成注冊。

2）用戶滿意度。適用于沒有明確引導目標的體驗優(yōu)化，通常會采用 NPS 評價、滿意度打分、相關(guān)投訴的數(shù)量等間接方式進行功能評估。舉個例子，某生活 App 會通過統(tǒng)一設(shè)計語言來優(yōu)化視覺效果，為用戶帶來更好的體驗，間接影響用戶的長期留存。

4、推薦算法

推薦算法常見場景包括：為用戶推薦內(nèi)容、商品，為用戶推薦 TA 可能感興趣的好友等，通常會從吸引指標、完成指標和性能指標三個維度評估推薦算法的好壞，如下圖所示：

5、識別算法

識別算法的典型應(yīng)用場景是電商平臺識別“羊毛黨”、識別可能會流失的用戶等，通過精準識別和定位做及時精準的干預(yù)，挽回不必要的損失。同樣，我們也可以通過精確率、召回率和 AUC 值來進行識別算法的評估。我們用更形象一點的方式來描述算法，可以將它比作我們用來打漁的漁網(wǎng)：

精確率：假如你只想在魚塘里打撈魚，撒網(wǎng)之后發(fā)現(xiàn)完美地避開了螃蟹和蝦米，這就說明這個“漁網(wǎng)”有足夠的精準率。

召回率：假設(shè)魚塘里一共有 100 條魚，它們是你的精確目標，你在撒網(wǎng)之后撈上來 90 條魚，那么你的召回率為 90%；如果只撈上來 2 條魚，那么雖然算法具有足夠的精確率但是“漏網(wǎng)之魚”過多，仍舊需要不斷優(yōu)化算法邏輯來提升召回率。

AUC 值：是指模型在各種閾值之下的適應(yīng)情況，決定了模型在各種條件之下的適應(yīng)程度。

• 根據(jù)業(yè)務(wù)目的，明確量化指標
• 梳理關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)策略，構(gòu)建評估體系
• 控制影響因素，通過 A/B 測試驗證因果邏輯
• 多維分析數(shù)據(jù)，量化策略影響，排序優(yōu)先級
• 基于準確的原因，實施產(chǎn)品優(yōu)化

接下來我們將側(cè)重圍繞后面三個步驟做詳細講解。

（一）圍繞 A/B 測試數(shù)據(jù)分析，驗證目標和策略之間的因果關(guān)系

首先，我們講一個小故事：產(chǎn)品經(jīng)理通常會在新版本發(fā)布后，持續(xù)關(guān)注核心指標的變化。若核心指標上升，產(chǎn)品經(jīng)理會得到改版效果的正向反饋；但有時由于技術(shù)上暴露了潛在風險，因而執(zhí)行了版本回退，卻發(fā)現(xiàn)核心指標仍在上漲，這時產(chǎn)品經(jīng)理便只能推翻原來的想法。

其實原因很簡單，市場營銷同學并沒有停止投放、運營同學仍有序發(fā)布裂變、拉新等促活的活動，所以產(chǎn)品經(jīng)理就很難確認核心指標的提升是因為版本發(fā)布帶來的，還是因為營銷動作、運營活動帶來的。

因此，如果沒有控制變量的話，我們很難找到可靠的事實依據(jù)來確定目標和策略之間的因果關(guān)系。所以，增長專家們才常常會說，只有隨機對照試驗是建立因果關(guān)系的黃金標準。

再舉個例子，某資訊 App 在日常數(shù)據(jù)分析過程中發(fā)現(xiàn)，新用戶首周發(fā)布 3 條以上評論后，留存率較高。因此該 App 制定了引導用戶首周發(fā)布評論的業(yè)務(wù)策略。為了驗證該策略的效果，運營團隊通過 A/B 測試做了對照試驗。從數(shù)據(jù)上來看，雖然引導評論的策略得到了用戶評論量的明顯增加，但對留存的提升并沒有直接影響。

此時進一步思考，該業(yè)務(wù)策略和目標之間是因果關(guān)系還是相關(guān)關(guān)系？從因果的角度來思考，其實可能是新用戶在首周看到了 3 條以上感興趣的內(nèi)容，才導致他發(fā)布了 3 條以上的評論，進而對起留存有一定的影響。

基于因果關(guān)系來思考，我們可以通過優(yōu)化推薦算法，為用戶推送他感興趣的內(nèi)容，來達到促留存的目的，這可能是更正確的方向。

（二）排序工作優(yōu)先級最大化產(chǎn)出，量化策略對目標的影響程度

量化策略對目標影響程度的方法有三種：

1、獨占式權(quán)重。多個策略共同達成同一業(yè)務(wù)目的，各策略獨立貢獻指標數(shù)值。比如我們剛才所提到的瀏覽器的例子，游戲、直播、小說等子模塊共同配合幫助用戶解決消磨時間的問題，其量化方法便是計算用戶在每個模塊使用時間所占的份額。

2、歸因算法權(quán)重。多個策略協(xié)作達成同一業(yè)務(wù)目的，策略之間存在協(xié)作、重疊關(guān)系。產(chǎn)品中常見的 Banner、分類導航等其他入口模塊共同承擔著向詳情頁引流的作用，因此需要采取科學合理的方式分配其貢獻。在神策分析中，針對此問題的常用方法有首次歸因、末次歸因、平均歸因等。

3、業(yè)務(wù)經(jīng)驗打分。有時候僅使用策略的直接指標來評估并不全面，需要引入其他維度綜合打分。比如預(yù)估當前策略能夠?qū)Χ嗌儆脩舢a(chǎn)生影響、開發(fā)難度如何、是否有足夠的事實依據(jù)等。在不同場景下的打分方式可能不同，考量的維度也會有所不同。

（三）基于準確的原因確定怎么辦，實施產(chǎn)品優(yōu)化和策略迭代

當我們確定了工作優(yōu)先級，接下來就需要基于準確的原因來實施產(chǎn)品優(yōu)化和策略迭代。

舉個例子，某電商 App 一開始的商品設(shè)計是沉浸式體驗版的大圖，除了商品之外沒有任何其他修飾。為了配合某場營銷活動，運營同學在商品圖上增加“滿 399 減 20”的優(yōu)惠文案邊框，但增加文案邊框后的大圖點擊率反而有所下降，針對此，我們可以猜測：一是用戶更喜歡沉浸式產(chǎn)品圖，增加邊框后影響美感；二是優(yōu)惠文案邊框會讓用戶產(chǎn)生“產(chǎn)品是否為正品”的擔憂。

為了進一步驗證猜測，運營同學在文案邊框之外增加了關(guān)鍵字“正品保證/支持驗貨”，觀察一段時間后發(fā)現(xiàn)點擊率有了明顯提升。如此便證實了優(yōu)惠文案邊框給用戶帶來產(chǎn)品質(zhì)量顧慮的猜測，也可以基于此做其他產(chǎn)品的商品圖改版。

實際上，用戶的轉(zhuǎn)化行為背后對應(yīng)一套決策的天平，通過我們兩次策略改版，我們可以發(fā)現(xiàn)這個案例中影響用戶決策的因素有三個：價值的感知；安全的顧慮；價格的阻力。每個用戶心中的天平是不一樣的，可能當我們降低了用戶在安全和價格方面的顧慮，便會有更多用戶發(fā)生轉(zhuǎn)化。

不過除價值、價格和安全三方面之外，也會有一些其他因素對用戶決策產(chǎn)生影響，比如物流效率等，向用戶傳達“你可以更快收到商品”的訊息。大家可以結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景做更深入的思考并完善用戶決策模型。

當我們進行了多次 A/B 測試之后，對決策模型的理解會更加完善，接下來，我們就有了能力去微操這個認知模型下的策略。

怎么理解呢？舉個例子，對于品牌官網(wǎng)來說，通常只需要沉浸式體驗大圖來做商品宣傳，并不會將直接轉(zhuǎn)化作為核心指標；對于經(jīng)銷網(wǎng)店來說，因為有眾多競爭對手，需要采取價格策略搶占更多市場份額，因此會選擇優(yōu)惠激勵版本；而對于一些信譽度堪憂的第三方平臺，為了獲取用戶最大程度的信任，就需要對商品質(zhì)量做出保證，選擇優(yōu)惠 + 信任的版本效果更佳。在該過程中，品牌官網(wǎng)、經(jīng)銷商和第三方平臺不同做法的差異其實是背后客戶群體的差異，因此需要各自針對自己平臺用戶進行試驗，并調(diào)整出適合自己的方案。這也就是我們所說的微操，也就是說：別人的不一定是好的，只有不斷尋找和試驗才能找到更適合自己的。

最后總結(jié)一下，數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品價值提升的核心原則是，以準確的認知、精益的量化來提升產(chǎn)品的價值。同時也只有這樣，我們才能夠正確地操控自己的業(yè)務(wù)，掌握自己產(chǎn)品的命運。