中级产品方法论六确定用户需求满足过程中的关键点

　　在资源有限的情况下，如何在众多需求中定位20的关键点，投入80的时间打磨，并努力做到最优呢？以下，作者给出了三种发现关键点的方法，供大家参考学习。
　　当用户体验产品时，其需求是否被满足，直接决定了用户之后能否在产品中留下来。在需求被满足的过程中，定位需求关键点，重点优化，是产品经理需要重点锻炼的分析能力。
　　一个需求被拆解后，可能有N个需求点。若无重点的进行需求设计，会导致产品优点不够出众，无法在同类竞品中凸显差异。因此，在资源有限的情况下，如何在众多需求中定位20的关键点，并投入80的时间打磨，并努力做到最优呢？
　　笔者总结的发现关键点的方法如下：
　　1。功能的核心模块体验
　　2。数据分析得出北极星指标
　　3。样本足够的逻辑推论
　　功能模块的核心体验指的是产品功能上的优先级，哪些功能是最重要的，需要资源上倾斜。比如你做一款短视频APP，其功能的核心模块为内容创造，内容分发，内容变现三个模块，且内容创造和内容分发是更为重要的。一定优先保证内容创造和内容分发模块的产品体验。
　　数据分析得出北极星指标指的是通过提升某一具体指标来达到提升产品留存的方法。比如Facebook的北极星指标让用户在7天内加10个好友，极大的提升了Facebook用户的留存。用户在我们的产品中会发生一系列的行为，需要我们通过数据分析得出，哪些行为和留存是强相关的，并通过一系列方法强化该行为，从而达到提升留存的目的。
　　基数足够的逻辑推论可以理解为归纳法，通过一系列个体行为概括出一般原理的思维方式。假设N个案例都符合有A则B，那我们归纳第N1个案例，有A则B。在进行归纳的时候，需要考虑样本基数是否足够（大于5）。同时可以用演绎的思维，反向验证一般原理的可信度。
　　以笔者负责的狼人杀产品举例：
　　1。功能的核心模块体验
　　狼人杀产品的核心模块即9人局的体验，9人局体验的核心即语音沟通。在开发资源有限的情况下，一定要优先把语音功能的体验给打磨到最高标准。低于标准的体验在后续竞争中是没有竞争力的。核心体验落后于竞品，想通过其他功能曲线救国，无异于捡了芝麻，丢了西瓜。
　　对核心模块体验优化后，可以通过数据和用户反馈2个维度来评估优化的效果。数据比如是功能留存，功能时长，BUG日志。用户反馈比如是玩家在玩家群里的吐槽，评价。数据可以跟历史数据纵向对比，也可以跟业内竞品数据进行横向对比，判断是否达到优秀标准。用户反馈可以定期通过用户体验量表得出数据上的直观表现。
　　2。数据分析得出北极星指标
　　首先你要对需求敏感，推测可能影响核心数据的关键点，进行数据分析，发现北极星指标。比如狼人杀产品，我们推断成功开始游戏的新用户留存是比未开始游戏的新用户留存高的。之后我们通过数据分析得出成功开始游戏的新用户次留为30左右，而未开始游戏新用户次留仅为15。因此，我们将组局率（当天开始游戏人数日活人数）作为北极星指标，进而通过各种方案提升组局率。
　　3。样本足够的逻辑推论
　　当我们深入了解产品之后，会认识许多的用户，进而，我们可以从用户身上提取出共通性。如果符合共同性的用户基数足够，那么大概率这个主观推论是值得尝试一下的。比如我认识的核心狼人杀玩家都有一个微信群，然后通过后台数据查询了20个玩家的核心数据，数据都很好。于是推断，拥有社交关系链的玩家数据都很好。
　　当然，可能存在因果倒置的情况，即数据很好的玩家自然而然的产生了社交关系。这时我们可以反向再验证下，基于有群关系有利于提升核心数据，我们给一部分玩家提供群关系，一部分玩家不提供，再比较2部分玩家数据间的差异。若差异明显，那便指的一试。
　　综上：
　　确定用户需求满足过程中的关键点，尽量在产品立项时就考虑的足够清楚。很多失败的产品不是执行上不够努力，而是战术上的勤奋掩盖了战略上的懒惰。而产品上的战略，即用户需求满足过程中的关键点。
　　勤于思考，努力做到，好钢使在刀刃上。
　　敬请期待下一篇：《七、提升关键点的转化率》
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