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产品新人到产品牛人,八分钟快速入门指南

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/ 产品圈子 /

1

自上而下思考

step1:产品定位是什么?

1.产品定位的价值假设是什么?

用户需求有多强?用户量有多大?用户付费意愿怎样?

用户现在用什么?

用户为什么要用你的?

2.产品定位的增长假设是什么?

第一批种子用户怎么来?

怎么把种子用户留住?

如何通过种子用户让用户规模持续增长?

step2:目前处于哪个阶段?

目标用户是谁?特征?需求?

我们的产品如何满足他们的需求?

如何发现目标用户开展定性定量分析?

根据反馈优化定位,直到满意。

step3:在该阶段最需要关注的数据是什么?

产品当前核心竞争力是什么?

用户认知先发优势?

差异化?

既存壁垒?

2

体验产品

step1:从哪几个维度去体验产品?

战略层:产品定位?

范围层:产品需要哪些功能?

结构层:各个功能的框架是怎样?

框架层:功能落实到界面的表现形式?

界面的视觉表现是怎样?

综上:两个维度:表,里。

3

需求分析背后的逻辑

step1:确定用户

也就是通过调研获取用户画像

step2:问题出现在什么场景下?

场景尽可能穷尽,避免出现解决方案考虑不周,或在不同场景下发生冲突。

step3:问题的本质?

多问为什么,发现问题的本质

思考如何解决

对需求排定优先级(用户量大+刚需+高频)

需求整理:

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需求设计背后的逻辑

step1:通过竞品分析,发现各个竞品中的优点

step2:将竞品中的优点运用到自身

对功能背后的目的进行思考,它这么做的目的是什么?是否与我们的产品契合?

step3:多思考,作出差异化

4整合+1关注:

整合竞品优点

整合热门功能

整合多个操作步骤

整合多个用户群

关注细节:比如视觉,动效,音效,文案,等。

step4:小心求证

我们能解决么?用户现在怎么解决?我们的解决方案比用户现在的好么?

上述问题持续迭代,直到满意。

满意的标准:

感性:情绪

理性:是否愿意付费。

step5:持续迭代

对核心指标进行埋点,继而通过数据分析指导优化。

产品层:新增,日活,留存;

功能层:基于某个功能的分享率,次数,时长等等。

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用户调研

step1:确定调研目的

产品现状调研:用户使用现状怎么样(用户来源,使用路径,付费等)

产品需求调研:产品需求是否被用户认可?

产品体验调研:表现如何?哪里可以改进?

step2:确定调研计划

目标用户有哪些特质?

从哪里寻找目标用户?预算多少?

选择什么调研方法?

询问用户什么问题?

调研时间地点设备,参与人员等。

step3:执行调研过程

step4:分析调研结果

调研用户是否和目标用户匹配?

是否满足了需求?是满足了刚需还是无关痛痒的需求

产品体验怎样?

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交互设计

step1:明确优秀设计标准

标准:可用性&创新性

可用性:易学,高效,易记,纠错,满意度

创新性:4整合+1关注

step2:梳理清楚功能逻辑

梳理业务流程

明确需求出现的所有场景

确定核心体验:把握重点,针对性的优化核心体验

step3:面向对象分析功能属性

枚举功能的所有属性;

确定修改属性的交互事件;(用脑图)

确定修改后的属性。

step4:输出符合设计规范的交互稿

逻辑上的规范(参考 Don Norman 的交互设计6原则)

Affordance(预设用途);

Signifier(视觉指示);

Constraint(限制);

Mapping(匹配);

Feedback(反馈);

Conceptual model(心智模型)

视觉上的规范(参考 Robbin Williams《写给大家看的设计书》)

常用的设计属性有:位置、大小、字号、颜色、间距、层级、一致性。

特殊性的处理和业务梳理

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数据分析

step1:明确目的

了解数据主要有5个维度:

产品规模,如DAU/MAU,付费

产品健康度,如新增,留存,使用时长

用户属性,如用户画像属性,终端数据属性

用户行为,如用户使用产品的路径

渠道质量,如各个渠道的新增留存

利用第三方友盟,神策,竞品:艾瑞,易帆

step2:确定收集的数据指标

用户生命周期AARRR5个阶段,根据每个阶段确定相应的重点数据指标。

A:acquisition (获取),如何获取用户。数据有推广点击量,单个用户获取价格等。

A:activation(激活),如何激活用户。数据有新增,注册成功率等。

R:retention(留存),如何留住用户。数据有留存,活跃,使用时长等。

R:revenue(付费),如何让用户付费。数据有付费金额,付费频率等。

R:referral (推广),如何让用户推广。数据有分享量,点击量等。

step3:选择合适的分析方法

最常用的是:数据埋点。

漏斗分析方法:根据用户所处阶段,预测其行为,根据数据验证假设从而驱动产品迭代。

例如:

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精细化运营

精细化运营:建立在数据基础上,用较低成本以及更佳的用户体验获得较好的效果。

三个阶段

产品初级阶段:

业务模式体验:

注重用户体验,解决用户需求,这一阶段可能你看的数据不是有多少收入,有多少用户积累,更多的是 垂直人群对核心功能的反馈。

比如,电商产品看有多少人加入购物车,社交产品看用户访问次数

产品设计体验:

每一个产品经理都需要知道自己设计的产品的基础转化率是多少 ,这样如果某一天转化率低了,可以快速定位是产品的原因?还是渠道 质量 或运营策略的原因?

需要筛选出垂直人群,或是在一个流量平稳的周期定义产品的 基础转化率。

简单来讲,产品初级阶段,数据运营的作用就是帮助运营人员进行产品市场验证,给出产品运营的方向,促进产品优化改进。

产品中期阶段(用户有一定基数):

目标:继续扩大用户数量;提升留住用户的能力

方法:通常我们会做场景延伸,从之前的垂直人群的核心需求到围绕核心需求洞察用户的细分需求,以此提高用户使用频次和粘性

衡量:这一阶段,要衡量的就是这些延伸到底有没有促进作用,以及为了尽可能的提升用户体验,你需要洞察垂直人群的需求,甚至提供“千人千面”的产品设计,而不是让他“臃肿不堪”,甚至影响了核心业务转化。

产品的中后期(用户群稳定,庞大):

引入用户分层的运营思维和策略

你需要清晰的定义哪些是对平台贡献价值大的,哪些是有待刺激的,哪些是要流失的,不同层级的用户提供不同的触达策略非常有必要。

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产品运营

step1:明确运营目的

4类:

拉新,促活,付费,用户维系

step2:理解运营策略的道

策略:内容运营;用户运营

内容运营策略图

用户运营策略图

step3:打磨运营方法的术

总结的付费活动背后的心理学原理:

100位美女主播一致推荐(杠杆原则)

分享得锦鲤大礼包(物质激励)

拼手气,得大奖(概率性事件)

限时充值优惠(营造稀缺感)

排行榜争顶活动(激发竞争意识)

开神秘礼包得特殊称号(赋予用户某种炫耀,猎奇的可能性)

童年记忆皮肤,重磅登场(营造强烈情绪&认同感)

全服广播,秀出自我(赋予尊崇感&被重视感)

包月88,包年188(通过对比营造超值感)

数据驱动运营

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项目管理

step1:确定迭代需求

做好自己的时间管理,多给自己一些时间思考大方向,确定每个版本的迭代需求。

step2:完成需求设计

施加自己的影响力推动事情完成。

我们可以把影响力拆解为3个要素:

获知:获取干系人的理解及认同。这件事的背景是什么?为什么要做这件事?

动力:激发干系人的动力。这件事的价值是?别人为什么要做这件事?

能力:确保干系人完成任务的能力。这件事能完成吗?需要多长时间完成?

step3:跟进设计

将想法传递给设计:

让设计从用户角度思考

最大限度发挥创造力

此外,我们在需求设计时可以主动收集一些符合我们预期的设计稿,提供给设计同学作为一个参考,避免无目标的频繁改稿。

step4:跟进开发

逻辑梳理

step5:跟进测试

原型是不是覆盖了所有的用例?需求变动有没有同步测试?复杂逻辑有没有向测试解释?

· end ·

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