几点建议,教你找到隐性的用户诉求

几点建议,教你找到隐性的用户诉求

什么是隐性的用户诉求

你是一个用户产品,日常的工作中,你需要定期关注用户真实的反馈。

通常你遇到的问题分为三类:

  • 第一类是来自小众的技术流或者专业级资深用户的建议,类似冯大辉老师吐槽微信公众号改版不够给力,可能是由于过于真实,部分声音已经被“消失”了。
  • 第二类是来自普通用户的寻求答案型的bug反馈,类似某个功能不可用如何解决、找不到各种入口之类。
  • 第三类属于无目的性的对话型表达。大多数公司其实缺少正常的和用户对话沟通的渠道,很多用户会把反馈到对话使用,或者是一个新的投诉渠道使用。

真正能带来建设性意见的只有第一类,绝大多数的用户反馈,并不是真正可以知道产品的洞察,或者真正的痛点。

因为99%的用户,并不知道自己想要什么,或者即使知道自己想要什么,也不会准确表达“真正的需求”。

那么什么才是用户真正的需求?

我们可以用黄金圈法则来“提炼”用户的需求。

黄金圈法则是西蒙斯涅克在《从为什么开始》中提出的一种思维方法。他用三个同心圆来描述人的思维模式,黄金圈从外到内依次是:做什么(what)、怎么做(how)以及为什么(why)。

  • 做什么:我要从A达到B。A是这样这样,B是这样这样。
  • 怎么做:我要A达到B,并且我知道A到B的路径。
  • 为什么:我为什么要从A到B,我得到B能获得什么。

用户通常的表达方式都是“从A到B”:我想要一个和某个APP一样的功能。很多产品在工作中,其实也是这样的思路:手淘有内容,我们也要有内容。想得更多的,会继续考虑,怎么才能做成手淘那样?我要引入内容,要运营内容。

但是这两层,都没有回答最核心的问题:为什么需要这个功能?这个功能对我有什么作用?那么,实现这个作用,是不是还有别的路径呢?

如果没有想清楚“为什么”这一层,只是单纯的“补功能”,最终的结果只可能是一个平庸的产品。

数据冰山下的用户全貌

在需求摸不准的情况下,很多人的思路会转向“数据导向”。Data can talk. 但是更多情况下数据会掩盖很多关键事实。

我们先来看这样的场景:

产品新功能或者是新策略准备全量上线前,一般会通过AB测试来评估新功能或新策略的优劣。具体做法就是从全量的流量中抽取出两份小流量,分别走不同的分支,通过对比两份流量下各个指标的差异,来判定新功能或新策略的优劣。

那么,哪些因素会阻碍数据表达正确的事实呢?

第一,数据本身的均衡度

一般情况下,数据都会有一定的分布规律。比如,最常见的,正态分布。但是具体到不同的产品,分布的情况会有变化。在进行数据分析前,建议先了解考察目标的分布情况。假设你的用户呈28分布,20%的用户贡献80%的KPI,那么,你设计新功能前,一定要预估新功能对核心用户的影响。

假设有人说,新功能或新策略将某个数据指标提升了XX%。不要轻易下结论,不妨看看该指标原有的分布,以及小流量切分的策略。

第二,流量切分的随机度与均匀度

在第一点中,我们提到了流量切分的策略,这也是产品经理最容易遇到的陷阱。很多产品经理会忽视这一点,或者会认为切流量是研发的工作,产品不需要参与。但是,产品数据表现不好,或者与产品预期相差过大,产品经理一定脱不了干系。

我们先来科普下产品经理需要知道的有关流量切分的技术知识。

  1. 小流量实验即抽样,是指按照某种随机化方法,对线上的流量进行切分。
  2. 最简单的切分策略是单层流量切分。流量切分需要按照一定的规则打散。比如,电商一般按照cookie打散,也可以按照用户pin打散。
  3. 一般情况下,单层流量切分是不够的。因为一段时间内一个平台一定会有多个实验。单层流量切分的话,一个请求只能命中一种策略。为了解决多个实验耦合的问题,可以采用多层流量切分的策略。

对于产品经理而言,了解流量切分策略的目的在于:

  • 第一,认识到在切分的均匀度会影响最终的实验结果;
  • 第二,如果新旧方案的差距在极小范围内,这种情况下不能形成明显的优势。对于结果要存疑。

第三,幸存者偏差

对于产品经理而言,能看到的用户反馈主要来自于留存的用户。但是比留存用户更重要的是,流失的用户。最怕的就是消费者用脚投票,产品怎么死的都不知道。

所以,加入上线了一个新功能或者新策略,相对指标提高了,但是绝对指标下降了,一定要逐层定位问题,引流渠道?转化渠道?点击率?转化率?客单价?不能单独指标判断。

挖掘用户的隐性需求

回到最初的问题上,表层分析+ 数据导向,本质上是用有偏的数据来验证表面的结论。所以,很多产品看上去一直有产出,一直在更新,但关键指标还是停滞不前,和竞品亦步亦趋,差距也恒定不变。

因为再科学的平庸依然是平庸。

问题出在哪里?还是对用户需求的挖掘不够深入,没有找到用户的“隐性需求”。

举个例子,某电商平台提高免配送门槛之后,用户各种投诉反馈,通常的做法是“解释”:解释为什么我们要提高配送门槛?——因为成本越来越高,我们要减少亏损。但是,用户会理解公司的苦衷吗?并不会。用户关心的点是:无法买得划算了,得想着凑单了。然后产品开始优化凑单的功能去了。

但是因为高门槛而流失的用户呢?你可以说,这不是平台的核心用户。平台的核心用户买的更多了,更满意了。

电商行业因为高门槛流失的用户,最终流向了更接地气的拼多多,结果市场的故事变成了,那部分看起来忠实的用户,其实并没有那么buy in消费升级的故事。用户的粘性,并不代表用户对平台的忠诚(这一点和品牌很不一样),用户没有其他的更好的选择,只能选择你的时候,并不代表是你做得好。一旦市场上有更好更省的选择,这部分用户会被快速吃掉。

收敛到“用户对高配送门槛的投诉”这个问题上,在这个点,用户想要的是什么?这部分用户有什么样的显著的特征?是否可以用别的产品形态或者功能来承接这部分用户呢?

产品要有换位思考的思维和情景意识。试着把你想象成产品对面的那个用户:他的画像是什么?什么年龄?职业?城市?平均收入?生活模式?在这样的语境下,他需要什么。试着画一张“心图”,尽量填充用户的细节,越清楚的刻画用户,你才能知道用户真正的诉求。

本文作者 @时雨

从零开始学运营管理,互联网运营,网站运营,网络营销.新媒体运营

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