產品經理：如何讓用戶跟你的產品如膠似漆？

產品迭代和優化的基礎是對產品的分析，而對產品的分析包含用戶喜好、市場競爭、戰略目標等等因素。這些因素看起來是一個個獨立的部分，但是其實相互影響。總的來說，產品分析是一個非常綜合的事情。

所以在產品開發迭代上，我們不能完完全全地依靠數據驅動，而是需要更多地靠數據啟發。

我們今天拋除產品分析中市場競爭、戰略目標等等維度，重點講跟用戶數據結合得非常緊密的產品功能使用度分析。看在產品開發迭代上，我們如何靠數據分析和啟發。

一、功能分析框架

我們需要了解用戶如何使用，感知產品，進而才能建立假設迭代產品。

產品功能分析分為三大要素，包括轉化指標、使用者反饋以及商業結果變現。

1.轉化指標（Conversion Metrics）

在對產品功能的轉化進行分析時，我們需要把握關鍵節點轉化率，比如核心功能完成率（轉化指標），註冊轉化率等等。

有效指標的選取是正確分析的基礎。比如功能完成次數就是沒有意義的指標，很多產品經理關心的點擊次數也不一定是有意義的關鍵指標。

2. 使用者反饋（User Feedback）

使用者反饋不僅僅是用戶在應用商店或者其他的渠道留言反饋，產品經理們需要更深度地挖掘用戶的真實需求。一般可以採用的方式有，訪談、測試等。

訪談的核心目的是理解用戶的真是需求，而並非口頭上的需求。比如 CRM 系統，用戶可能口頭上的需求是賬戶和銷售管理，但是真實需求是銷售預測。

測試包括易用性測試，A/B測試，多版本測試等等，在進行不同的測試時，都要儘可能地做到科學，客觀。

3. 商業變現（Business Result）

商業變現的本質是與用戶留存緊密相關的，比如今日頭條，Facebook 等產品，他們的商業模式是賣廣告，收取廣告主的費用，廣告的基礎就在於用戶基數。

拆解下來，用戶基數包括用戶留存和用戶增長。我們需要做的就是提高老用戶的留存和新用戶的增長。

我們一般將用戶分為 5 種類型，它們是包含關係，也可以理解為一個漏斗。

第一層是市場渠道（channel）：你可以通過各種市場渠道接觸到的所有用戶；

第二層是獨立訪問新用戶（unique）：獨立訪問你網站的新用戶；

第三層是一般用戶（casual user）：使用基礎功能或者很淺功能的用戶；

第四層是活躍用戶（active user）：使用較多功能，留存較高的用戶；

第五層就是核心用戶（core user）：重度使用產品的用戶。

這五層不同類型的用戶，也可以被視為一個用戶成長的各個過程。這就涉及到一個新的概念，叫用戶的生命周期模型。

上圖中每個層級的高度代表了用戶對產品的期望值。也就是說，當新用戶被激活時，對產品的期望值是最高的。

隨著使用成本的增加，對產品的期望值也會稍微降低，但是越是深度使用產品，越能發現產品對自己的價值，到最後成為核心用戶時，期望值就與被激活時相差不多了。

無論是哪一層的用戶，都有可能流失掉，成為沉寂用戶，即不再有返回產品的跡象。

更通俗一點，舉個最近很火的王者榮耀的例子。

Unique：下載並註冊；

Casual User：會進行操作、能打基本 5V5 匹配；

Active User：會進行簡單的銘文搭配、裝備選擇、會打排位；

Core User：對銘文搭配了如指掌、對多個英雄都非常熟悉、對排名規則都十分了解。

以上所有的用戶描述，都是基於用戶在產品內的行為，而不是用戶本身的屬性。

在整個用戶模型中，各個階段必須要能夠互相轉化，也就是說每一層的用戶都能夠通過運營上升到下一層，不能有斷裂，否則運營手段就沒有了意義。

二、轉化指標

對於轉化的提升，我們需要做好兩件事，即捕捉關鍵事件和監控轉化情況。

拿 GrowingIO 產品來舉例，對於 GrowingIO 來說，一個訪問用戶到激活用戶較為重要的實踐節點是註冊賬號。

捕捉到這個關鍵事件后，我們需要對這個指標進行拆解。這在 GrowingIO 第 21 期數據分析公開課時有講到過（公開課筆記 | 從0到1搭建數據運營體系），當我們有個核心指標時，需要對其進行拆解。

在這個關鍵事件中，註冊用戶數 = 流量 x CTR x 轉化率。

拆解出提升總體註冊用戶數的各個指標后，就可以對這些指標進行數據採集。比如我們可以用 GrowingIO 的圈選功能，幾分鐘即可完成數據採集，然後做進一步的分析。

接下來就需要對關鍵事件的轉化率進行監控，了解用戶在註冊流中的真實路徑和流失情況。同時，更要監控轉化率隨著時間的變化，並針對不同的用戶做用戶分群分析，了解不同用戶群體之間的轉化率差異，找到問題所在。

三、使用戶者反饋

從現有的解決方案到新產品的轉變，影響用戶做出決策的有 4 個因素。

1.發現現在產品有問題

2.被新的產品吸引

3.對改變產生焦慮（價錢成本，使用成本，遷移成本等等）

4.對現有產品的使用習慣和忠誠度

前兩個因素是變更的理由，而後兩個則是不接受變更的理由。所以在產品經理對用戶進行訪談時，應該著重關注這 4 個因素。

比如用戶在使用舊有產品時遇到哪些問題，新產品能提供什麼新的解決方案，用戶在變更時的成本和顧慮有哪些，比如價格成本，使用成本，遷移成本等等。

舉個例子，對於很多 95 前的用戶來說，基本上都經歷過一個從 QQ 到微信的社交軟體遷移過程。微信較之 QQ 有著更封閉的社交環境，產品功能上有直接發送語音、搶紅包等更早更創新的特點。

而用戶從 QQ 遷移到微信，可以直接使用 QQ 號登錄，早期可以直接導入 QQ 好友。這些功能都儘可能地降低了用戶的遷移成本。

用戶不會無緣無故地使用新產品，使用者反饋需要挖掘用戶行為背後的心理，一般可以通過 A/B 測試和訪談來進行。

（一）用戶訪談

用戶訪談的意義在於促進產品迭代。

一般產品經理會做 User Case/User Story，即用戶故事等等，但是促進產品迭代最重要的是做好用戶待辦事項。

用戶待辦事項出自哈佛商學院教授克萊頓·克里斯坦森（Clayton Christensen）提出的「待完成之工作」（Jobs to Be Done）理論。

這個理論要求產品經理在訪談后寫出例句：動詞+被動主語+場景。

比如：

用戶的原句是"從我目前工作的地方到我家"；

用上面的例句應該是"移動我和我的行李，從地面上"。

簡單來說，這個理論的核心在於把用戶動機放在第一個，即了解用戶的目標和使用場景。

相比用戶畫像和用戶故事，用戶待辦事項的重點在於用戶做事的目的，而不是虛擬的目標用戶本身。

（二）A/B測試

A/B 測試是基於控制變數和雙盲測試的概念，以一種比較科學的方式，測試新功能的改版是否合適的測試手段。它的核心在於科學的流量分割，觀察產品使用組和對照組使用轉化率的差異。

A/B 測試通常是在做完用戶訪談后，對假設功能的優化測試。如果沒有機會做大規模的用戶訪談，A/B 測試也是一個很好的迭代測試方式。

在 A/B 測試中，足夠的樣本量和設定有效的信心轉化率是最重要的兩個環節。

但是，不是所有的時間點都可以進行A/B測試。比如有運營活動或者對產品特殊的時間點，都會造成測試的不準確，需要把這部分數據刨除。

做完 A/B 測試后，一定做 A/A 測試，檢驗流量的分割是否有問題。

四、商業變現

產品使用度和商業變現的關係是什麼呢？所有的產品最終的目的都是為了盈利。雖然在商業變現上，互聯網前幾年一直推崇的不考慮變現，先做用戶量，但是最終都還是需要回歸到變現的商業本質上。

3. 非直接銷售模式：對用戶免費，在積累一定用戶量后賣廣告。比如 to C 型互聯網產品，並不直接向用戶收費，而是把積累的用戶群體流量轉嫁給有廣告需求的企業。

（二）用戶留存是商業變現的基石

在變現上，以上三種商業模式的核心都是留存。

第一種，商家和用戶的雙向留存；

第二種，循環式利潤，即復購和增購，則需要注重留存；

第三種，最關注留存的類型，因為沒有用戶群體的流量就沒有廣告收入。

無論哪一種商業模式，都必須關注留存，除非你想做一次性銷售，但是絕大多數一次性銷售都是騙人的。

在分析和提升留存過程中，我們必須要注意幾個問題

1. 產品使用是否具有周期性行為

比如旅行，投資等產品。商業變現是迎合用戶使用習慣增進變現，比如大家會在早晚高峰時使用共享腳踏車，那麼運營人員就不應該在中午進行大量投放。

我們需要對用戶周期性的行為進行分析，理解用戶使用背後的心理，進而迎合這種需求。

2. 留存曲線的高度

理解你產品的使用周期，比如社交軟體的使用頻率較高，就以日來算，而有些產品是以周來算，有些產品則是以月來算。

確定了你產品使用的最小周期單位之後，才可以以此為標準來觀察短期留存、中期留存和長期留存。

3. 各個階段的留存

短期留存和新用戶引導很有關係，因為這決定了用戶能不能在最短時間內看到產品價值，達到所謂 aha moment；

中期留存是關鍵在於用戶能不能建立使用產品的習慣；長期留存即是產品對用戶來說是否真的有使用價值。

Facebook 曾經提出過一個留存的黃金法則，好的社交、工具 App 的留存應該符合 40-20-10 法則，即次日留存率達到 40%，7 日留存率 20%，30 日留存率達到10%。

（三）留存如何影響商業變現

張溪夢先生在說到 LinkedIn 265 億美元估值時講到一個重要的公式，即獲客成本（CAC）和用戶生命周期價值（LTV）之間的關係。

LinkedIn 估值高的一個重要原因就在於，相比其他普通的 SaaS 企業，LinkedIn 獲取企業客戶的成本非常低，而用戶終身價值又很高。

留存的意義就在於提高用戶的終身價值。

舉個例子，現有電商類產品單個用戶獲取成本在百元以上，但是如果用戶在產品內的消費都不到百元，那整個利潤就為負了。

留存是將用戶留住，進而不停地用各種運營手段去轉化，用戶才有可能持續付費。

如果說留存是最大的一個核心指標，那麼拆解到產品功能上，就是提高單個功能的留存。產品經理要做的是，將自己產品的所有功能進行盤點，建立產品功能留存矩陣。

上圖中，功能留存率指當前周期再次使用該功能的用戶與上個周期使用該功能用戶的比例，可以看出當前功能的用戶黏性。

使用用戶佔比：某個周期內使用當前功能的用戶量與該周期的活躍用戶量的比例。

在上面這張圖中，第一象限的功能，功能留存率和活躍用戶佔比都比較高，說明這是產品的核心功能，已經達到 PMF（Product Market Fit）；

第二象限的功能，留存率較低，但活躍用戶佔比較高，說明用戶對這個功能是有需求的，但是功能本身並沒有滿足用戶的需求；

第四象限，留存率高，但是使用佔比低，可能是符合用戶需求的功能，但是很多用戶沒有注意到這個功能。

產品功能的留存優化應該針對第二、四象限，即完善第二象限的功能，將第四象限的功能放在更顯眼的位置，引導用戶更多地使用。

五、Facebook 案例

最後講一個 Facebook 早期的案例。其實早期的人人網和 QQ 空間都有過這個功能，就是創建相冊，上傳照片，後期大量上傳需要下載一個插件。

Facebook 的迭代案例有趣的地方在於，它告訴我們數據在產品迭代過程中起到的常常不是驅動的作用，而是啟發作用。

上線這個功能后，用戶從創建相冊到選擇本地照片上傳，上傳成功率從 34% 上升到 45% ，這是一個很大的提升，說明這個功能對用戶來說是有價值的。

但是 Facebook 的產品經理們通過數據發現，在上傳成功的用戶中，有 85%的用戶只上傳了一張照片。

在對用戶進行訪談和洞察后，他們發現是上傳的界面讓用戶誤以為只能上傳一張照片，其實是可以按住 shift 選擇多張照片的，但是大多數用戶沒有發現這個隱藏功能。

於是他們做了這樣一個功能迭代，在上傳的頁面上加了一段 tip，告訴用戶可以選擇多張照片。於是只上傳一張照片的用戶從 85% 降到了 40%，這是非常好的一個提升。

不僅如此，每個用戶平均上傳的照片張數從 3 張，上升到了 11 張。但是從上傳的波峰來看，大多數用戶會在周末集中上傳多張照片。

於是產品經理們認為雖然這個功能對用戶來說有很大的價值，但是可能對用戶來說太重，需要利用周末的時間集中挑選照片，然後上傳。

所以他們決定持續優化這個功能，讓用戶更方便地上傳照片，即便不在周末也能隨時使用這個功能。

於是他們提供了一個 Chrome 插件，供用戶更方便地一次上傳更多張照片。類似早期 QQ 空間的照片上傳助手。

這個插件上線后，有 117 萬的用戶嘗試去下載，說明這個功能的確是強需求。

但是最終願意下載插件的用戶只有 37%，因為這個使用成本對用戶來說太高了。

對 Facebook 的產品經理來說，上傳照片的功能的確是他們需要優化的方向，但是如果一味地朝這個方向走，不考慮用戶真正的使用感受和成本，就有可能傷害用戶。

所以在提升產品使用度上，不僅需要監控和分析數據，更需要對用戶的真實訴求和使用感受進行挖掘和洞察。畢竟用戶使用產品的過程，是一個人和你的產品真實又生動的交互過程。

本文中，哪一個理論對你啟發最大？為什麼？

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