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分析產品的結構化思維:分析需入木三分,不止於表面

分析產品的結構化思維:分析需入木三分,不止於表面

要做一個好的產品經理,分析大量的產品必不可少,這對於自己產品設計思路有非常大的幫助。在這個基本套路已經非常成熟的年代,沒有必要做什麼都重頭開始,需要使用拿來主義,這樣速度最快,成本最低,別人已經在用戶那裡試錯幾萬遍了,你又何苦重頭再來。

分析產品是一種習慣,是一種潛意識,並不是要給老闆做競品分析報告了,再找出模板,坐在辦公桌上,畫別人產品的功能結構圖,這種意識要體現在你使用產品的任何時候,長期的積累,才能夠讓你肚子里有貨,做到讀書破萬卷下筆如有神。

那麼如何來分析一款產品呢?這個維度非常多,沒有千篇一律的套路,基於最終目的不同,偏重點也不一樣,有時間,我會寫出來慢慢分享。這裡要說的是日常使用產品中,產品經理要如何有效思考。其實也沒什麼訣竅,就是多問為什麼,通過產品功能的表象推斷背後的邏輯,不斷養成推敲的習慣。拿一個豆瓣電影詳情頁來舉個例子:

大體瀏覽一下電影詳情頁,腦子裡就會浮現出這個頁面功能框架。

內容有點多,篇幅關係,我們聚焦一下,來看看影片信息和豆瓣評分。

看上去蠻簡單的一點點內容,共分為影片信息和豆瓣評分兩個部分。

一、影片信息

乍一看沒什麼啊,不就是影片信息嗎,後台建立一個「電影資料庫」,從裡面把信息讀取出來,展示一下就可以了,如果要寫這個部分的PRD,都覺得沒什麼可寫的,真的是這樣嗎?

1.1影片標題

這裡的影片標題由簡體中文名+影片原名+上映年份組成。這種展示方式讓用戶可以一目了然的知道這是哪個片。對於中文片,很多簡體中文名就是影片原名,那麼就顯示一個即可,如下圖。如果是外國片,那麼就需要把簡體中文名和影片原名都加上了。目的很簡單,讓用戶可以很快認知這個片,定位這個片,無論是查找簡體中文名還是影片原名,都能很快找到對應片源信息。

1.2影片海報

一般來說影片的海報都有很多張,那麼前台影片信息裡面展示哪一張呢?這就需要後台中要加一個封面海報的欄位,便於前台展示。點擊封面海報進入海報集合,用戶可以瀏覽更多關於海報的信息。封面海報是對用戶衝擊力比較強的一個展示欄位,其內容的好壞,會直接影響用戶是否對這個片子感興趣。

1.3影片描述

影片描述讓用戶可以進一步了解這個片子,其中有幾個點會引起思考。

1.主演有很多,展示幾個?

通過分析了解,如果主演小於5個,有幾個展示幾個;如果大於5個,只顯示5個,其他人員信息點擊更多按鈕才展開。為什麼是5個呢?這和人的記憶習慣有關係,一般超過5個,用戶能記住可能性不大,直接顯示的必要性不高。

2.點擊更多…展示所有的主演,豆瓣為什麼不設計收起按鈕?

一個電影的主演數量有限,點擊…展開后也沒有多少,不會影響頁面布局和用戶閱讀,用戶沒有點擊這個收起按鈕的慾望,所以無需設計收起按鈕。

3.為什麼要設計又名(別名)?

用戶通過不同的信息渠道獲取電影信息,可能名字不一樣,別名的設計便於用戶對應認知和搜索查找。如果不設計別名會出現什麼情況?比如說某個用戶聽說了一個叫《魔戒》的片子很好看,進來一搜索,結果沒有。因為這個產品裡面電影就只有影片原名《指環王》,那麼用戶就流失掉了。

1.4更新描述和海報

點擊「更新描述或海報」功能跳轉到影片描述糾錯頁面,這裡不再展開說,想說的是「更新描述或海報」這個按鈕的狀態。在沒有點擊「更新描述和海報」為什麼是灰色,滑鼠移動入區域才高亮呢?

分析原因:這個功能是核心用戶或者高級用戶才會經常使用的功能,普通用戶進來只是做信息消費的,使用率不高,所以設計為灰色,這樣不會幹擾普通用戶的瀏覽,而核心用戶往往是對產品很熟悉的,這種設計也不會影響他們使用。

豆瓣評分

影片信息展示相對來說比較簡單,接下來,我們來分析一下看似更加簡單的豆瓣評分功能。

2.1豆瓣評分

豆瓣電影的核心定位不是一個影視平台,而是一個第三方的影評、交流、分享版塊,所以評價的公正性至關重要。不少影視平台,其評分的加權因素中,編輯確定的評分權重很大,而且還可以人工干預,調整評分(例如:評分=編輯評分*0.8+用戶評分平均值*0.2)。我們常常在一些影視網站上看到,有些片子明明不怎麼樣,但是評分很高,就是這個原因。但是豆瓣不能這麼做,否則就失去這個模塊的核心競爭力了。既然要保證客觀公正,那就應該全部由用戶說了算,最後的評分結果要體現用戶的意志。

評分初始化

有些影視平台上新片的時候,都是編輯先打個初始分,後續隨著用戶的評價多了,才體現用戶的評價,豆瓣不是這樣,如果用戶評價少於100個(我猜的),則顯示評價人數不足,暫無評分。

評分演算法

原則定下來了,演算法就好定了,就是用戶評分說了算。

通過上圖,我們根據用戶的評分結果,很容易計算用戶綜合評分,例如:

速8的用戶綜合評分,見上圖。(註:一顆星代表2分,滿分5顆星,共10分)

=(5*15.5%+4*38.7%+3*37.5%+2*6.6%+1*1.6%)*2=7.188≈7.2

通過以上的數據計算,我們可以知道,豆瓣的電影評分是通過用戶的評價計算得來的,沒有編輯參與的成分,這也是大家覺得豆瓣的分數特別客觀的原因。

可能有同學會問,為什麼7.2分顯示4顆星呢?好問題,這又涉及到評星顯示演算法問題。在豆瓣裡面,9分以下;每1分點亮半顆星,不足1分按照1分來算(例如:0.1按照1分算,不是四捨五入規則)。例如:4.7分按照5分算,兩個半星被點亮;5.7分按照6分算,三顆星被點亮;7.2分按照8分算,4顆星點亮;見下圖。這麼設計讓片子的評價好看些,讓用戶有多看一些的慾望。

但是,如果影片上了9分,就代表是巔峰佳作了,其評星顯示演算法要更加複雜一些。

為什麼同樣都是9.2分,但是有的給的是五顆星,有的給的是四顆半呢?這個留給大家猜猜看,為什麼這麼設計,背後的邏輯是什麼

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