产品经理P2知识体系
2019-10-28 18:47:50 6 举报AI智能生成
产品经理P2阶段知识体系
作者其他创作
大纲/内容
功能和流程进阶
复杂流程图设计
先分析功能的关键逻辑
角色、事项、信息的流向
明确用户和任务
参与者、关系、目标
明确开始和结束的路径
一般开始和结束只有一个
是否有必要区分时间阶段
确定功能模块与核心路径
都有哪些功能模块参与到流程中
核心流向一定要清晰
核心流向不清晰，用户一定不满意
不断调整优化顺序，合并异常流程
异常流程考虑清楚，尽可能细化
异常流程=用户体验
异常流程多于研发沟通
合并或拆分流程有依据
先复杂后简单
调研相关产品，合并、拆分有理有据
以数据指标为核心来指导流程的优化
需求池与版本优先级管理
需求收集
反馈者/受影响的用户
可能是同一个人，可能是产品经理本人，最好追到具体的用户
详细描述现象
在什么场景下遇到什么问题，用户希望怎么解决
补充基本信息
版本、手机型号、网络、环境、浏览器类型等
需求管理
是Bug、改进还是全新需求
有效需求还是无效需求
需要要不要做？能不能做？
需求反馈
尽量当下反馈结果
尽量真实反馈结果
如果进入需求池，尽量做到有行动计划
商业产品
常见的商业产品
To B：banner广告、竞价广告，会员服务、营销服务、效果广告
To C：会员服务，体验付费、内容付费、产品付费
B To C：入驻费、佣金模式、技术服务、联合运营
如何选择商业变现的路径
明确产品优势
产品价值，用户特点、付费意愿
明确产品阶段
有节奏的上商业产品
不同阶段，重点关注的数据项有区别
变现路径选择
To B:大流量
To C:大用户量
B To C:大用户量+大流量
商业产品的逻辑
商业收入=付费转化率*ARPU*复购率
制定功能的考核指标
产品价值和指标拆解
现阶段要完成的用户价值或商业价值
影响指标的关键因素
关联指标有什么
当前版本产品需求的目的
哪些指标能体现这次需求的目的？怎么计算的？
回到流程图确定打点页面
找到关键节点，监控数据就是核心指标
核心指标是怎么计算的
哪些页面需要打点
上线后数据分析
数据不理想，是否有Bug，还是用户没抓准？
相比较而言，数据表现是如何的？
给相关人员通报上线后的数据表现和结论，进行需求总结
原型设计进阶
明确用户场景与需求
目标用户：产品的目标用户是谁？
使用场景：关键使用场景是什么？
解决问题：产品可以帮助用户解决什么问题？
产品亮点：有哪些点会吸引用户使用？
产品核心功能
核心流程：用户流向、内容流向、信息交叉分别是如何的？
信息架构图：包含哪些模块每个模块底下有哪些功能点？
版本演变过程：需要几个版本能达到相对完整的状态
流程图分解
业务流程图：每个功能模块的业务流程是什么样的？
页面流程图：整体来看，用户的使用流向是如何的
原型设计
手绘原型：快速确定页面逻辑，快速调整关键元素
Demo设计：按照页面流程图与手绘图，进行demo设计
项目管理进阶
让项目提速
统一思想
明确目标：要完成什么产品功能，上线后对各方的收益
明确时间：开始。预期结束的时间
明确回报：设定奖励规则
拆分项目并公开
拆分阶段、功能上看板
功能点责任到人
进度透明
站立会：每天站立会，通报进度
看进度：谁提前，表扬谁
总结项目
结束总结：每个项目结束，务必总结，提升合作的顺畅程度
营造氛围：保持团队氛围很重要
解决问题：问题出在哪个环节？哪个人身上？
产品为什么参与测试
对产品开发的状况做基本的了解
对产品的Bug做判断
Bug修复的优先级调整
上线前后的产品运营进阶
评估产品上线目的
探索
运营侧重点：容错性较高的种子用户
推广新业务线（新功能）
运营侧重点：新功能资源储备、新老业务间的兼容性
拉升某个特定数据
运营侧重点：目标拆分细化、数据分析 策略调整
一个完整产品运营方案要考虑的3个方面
产品价值的完善&维系
用户告知&产品推广
站内：EDM，Push，各种推荐位，用户引导位
站外：社会化媒体，外部渠道，活动等
如何建立和维系好产品生态
用户新增、用户留存、用户活跃、用户流失&召回、用户传播
制定产品运营方案的基本原则
先明确宏观战略目标，再考虑落地
先完善产品价值，再考虑放大和传递产品价值
执行！执行！执行！
用户分析进阶
深度用户调研
为什么要做用户调研？
了解用户对产品的使用过程
了解目标用户群的使用场景和过程
总结用户的问题和流程
提出最合理的解决方案
用户调研的常见误区
指望从用户调研获得需求
用户调研≠用户访谈，访谈只是其中一种方式
把个体当整体
从用户调研中找自我感觉的证明
用户调研结论不要谈占比
用户调研的过程
1，明确调研的背景和目的
背景：什么情况下发起的调研？
目的：希望得到的结果是什么
2，选择目标用户
基于背景和目的，先挑出大量符合行为的用户
选定部分目标用户，针对性分析
选定合适的用户
邀约用户
3，分析用户和问题
分析调研对象可能遇到的问题和解决方案
猜测用户的需求，并提出解决方案
把解决方案变成可执行的demo
4，准备调研内容
标注必须要回答和用户操作的关键问题
准备用户必须操作的任务
把问题串起来，找人预演一遍
5，现场调研
先缓和情绪，不要着急一下子进入到访谈调研中
了解背景信息与自己猜测是否匹配
尽可能模拟用户真实的环境
尽可能记录用户的操作过程
6，总结报告
整理单个用户的调研过程
是否要调整调研的对象
汇总本轮调研用户的过程和言论
用户画像:了解关键用户
用户特征分析基本概念
什么是用户特征分析？
通过各种方法，更完整了解目标群体的情况
描述典型的目标用户及其群体行为
用户分析=信息的分析
用户特征分析的目的
明确用户真实诉求点
为功能设计提供核心依据
数据挖掘与用户推荐的底层支持
用户特征分析操作逻辑
信息
收集信息、抽离信息、行为分析
标签
打标签
方案
优化产品、运营方案
用户特征分析的过程
基础属性
年龄、性别、星座、教育、身高、职业
社会关系
有孩子、兄弟姐妹、父母、老公
消费能力
月收入、月消费、有支付宝、10张信用卡，金卡客户
行为特征
经常加班、经常团购、上班刷微博、讨厌不准时、开会不准时
心理特征
贪小便宜、品牌偏好、好攀比、健康诉求高
用户调研现场
望 看用户是如何操作的
给用户1—2个明确的任务
让用户自行使用并完成任务
从用户完成的过程中，从场景中发现问题
不同类型的用户，尽量分开做；不同的任务，分开做
闻 猜测用户在哪里出了问题
重点关注异常行为
重点关注用户的表现
重点关注用户的表情
问 让用户说说当时的想法
用户试图解决什么问题？为什么？
一个完整的行为和问题的收集
切 发现机会 验证机会 观察反馈
用户觉得有什么方法能更好解决问题
演示新的解决方案，看看用户的感受
需求挖掘进阶
用户故事
什么情况下讲故事？
讲需求的时候，打动研发人员
用户访谈的时候，引导用户讲故事
产品对外宣讲的时候
好的故事有什么特点
平实
真实的反映实际用户的故事，不要泛化，臆测，评估和假设
有用
这个故事中的信息，对听得人有什么用？
简练
语言简练，30秒抓住用户
如何讲故事
问题：谁在什么情况下，发生了什么事？
一群什么样的用户
在什么场景下，想解决什么问题
解决过程碰到什么问题
最后用户是怎么解决的
提炼
总结用户的问题，用一句话说明它
延伸
找到问题背后的原因，并提炼出有用的结论
HMW分析法
拆解问题的方向
否定：如何想办法让用户放弃这个想法？
积极：如何让用户提升自己来解决问题
转移：如何让其他人解决问题，继而解决这个用户的问题
脑洞大开：不敢想的一些方案
分解：把很大的问题拆解成2-3步
不好的、不明确的HMW
太空、太宽泛
太窄、过于具体
完全超出自身能控制的区域
产品调研进阶
常见误区
产品调研报告≠行业分析报告
产品调研报告≠产品体验报告
产品调研≠写产品调研
不要用“看起来很高深”的分析过程来证明自己的结论是靠谱的
不要期望通过竞品的调研来证明自己的存在感
全过程
明确调研的背景和目的
背景：为什么要调研？
目的：希望得到的结果是什么？
选定目标产品
功能点调研：关注主流产品的相关模块
完整产品调研：关注1个龙头产品，1-2个新晋热门产品
深度体验产品
重点关注用户-使用场景-需求
把用户、场景、需求明确下来，尽可能找到相应的用户做简单的访谈
找到用户视角的产品实现逻辑
还原产品
重点关注解决用户需求的过程
还原产品，最重要关注的是流程，而非页面
分析产品
从产品的视角来分析，而不是自我感觉
重点关注产品表现，而非界面
不要做看似专业且复杂的分析
产品迭代、运营分析
现在很重要，但发展的过程更重要
从产品迭代中可以发现人家踩过的坑
从运营过程中，可以发现产品的表现和重要程度
横向比较同类产品
与同类产品相比，分别处于什么位置？
找到产品之间的核心差异点
总结分析同类产品的优缺点
撰写调研分析报告
清晰明确的结论
逻辑清晰的表达调研的过程和结论之间的关联
注重点，说正事
调研报告不要带个人色彩，以中立的角度来描述
可读性强，照顾读者
推广报告
内部分享：在公司内部建立分享会
外部发布：在第三方平台表达出来
产品初期针对行业的调研
产业地图-产业链梳理与市场盘点
市场趋势和规模
产业链梳理：业务抽象化表达
主要的玩家和商业模式
典型产品的结构化分析
黑盒分析、白盒分析
典型用户画像与用户故事
用户画像
价值：可以客观的描述用户特征，能够使产品和运营更加透明，需求描述更加清楚
风险：只是参考，无法确定核心需求，不能过度依赖
用户故事
角色：谁要使用这个功能
活动：需要完成什么样的功能
商业价值：这个功能带来什么样的价值
结论与产出：机会&风险
波士顿矩阵（四象限分析）
结论的串行化表达：用户故事地图
0 条评论
下一页
