对于B端产品经理而言,把需求做上线,就像是一个项目完结的标志。但其实,为需求的最终交付价值负责,最终如期达成业务目标才是关键。本文总结了4点:一定、二看、三查、四调,希望对你有所帮助。
对于B端产品经理,不知从什么时候起,把需求做上线好像变成了判断一个项目是否完结的标志。有时需求一上线,业务方就会找你聊下一个需求,如果你说你还要追踪一下上线数据,业务方可能会说:“需求都上线了还看啥”。
殊不知产品经理需要为需求的最终交付价值负责,而非单纯的为上线负责,上线只是开始,最终如期达成业务目标才是关键。
当然,需求上线后如何有章法的看数,还是需要一些方法的,个人总结有4点:一定、二看、三查、四调。
一、一定:定指标
结合需求背景和具体业务问题,设定可以直观表现业务好坏的数据指标,包括指标维度和指标值。
1. 指标维度
B端产品的数据指标,可以从时间、人力、效率、质量、规模这五方面去做定义,在我的上一篇文章中有详细介绍,这里不重复说明。大体思路是结合业务问题和业务目标,看解决的是什么问题,是时效问题?还是解决人效问题等,设计与之方向相同的指标维度。
2. 指标值
一目标值,即量化后的期望达到的业务效果,是需求实现效果的主要参照物。“如需求目标是将快递员单日送货量提高10%,或是将每日丢损快递包裹数控制在1000件以内”,属于可量化的业务目标;
二平衡值,平衡指标是为了平衡目标值的反向观测指标,即目标值变好的情况下,平衡值不能变差,以防止不计成本的去完成业务目标。“例如在不增加快递员离职率的前提下,提高快递员10%的单位时间派送件数”。避免出现通过压榨快递员午休或吃饭时间,来达成多送货目标的情况发生。
二、二看:看变化
需求上线后,观察数据变化,来判断需求效果否符合预期,并通过数据表现好坏,制定下一步动作或计划。
1. 预实对照
功能上线后,对指标及时跟进,分析指标实际值、原值和目标值情况,对情况比较有以下几种情况:
实际值<原值:负面效果,数据向坏发展,该回滚回滚该下线下线,然后排查原因是什么?二次上线需制定备用方案。
原值=<实际值<目标值:说明没有让该方案变得相比原来更差,但实际值为何低于目标值?低多少?是否有提升空间?分析清楚后再评估是继续改进还是放弃。
实际值>=目标值:说明达到目标,甚至超过预期,分析为什么会超过预期,是否有虚假繁荣的情况,如果数据真实可靠,应尽快大范围推广该功能,或举一反三,用类似思路去改造其他功能。
2. 4维数据观测法
需求上线后,有时会产生非常多的数据,面对这些杂乱无章的数据,开始也很迷茫。那么可以通过这四个方向去做数据整理,捋清分析思路,提炼业务价值。
一比大小:通过对比数据大小、高低、多少、快慢等,来直观判断业务好坏,方案优劣。进行绝对值比较的同时,也别忘了相对值(比例)的对比分析,才会更客观。
二看走势:通过对比今天/昨天、同比/环比、上线前/后的核心指标数据的变化,判断业务健康度走向和变化速度,以及需求上线后对业务走势的影响。
三断异常:即看数据骤然的升降,诊断问题的发生,定位机会点或问题点。
四看结构:穿透数据表面,逐级下钻,以金字塔结构勾勒出关键业务数据的组成结构,分析各单位组成占比及优先级,以定位关键的影响因子。
三、三查:望闻问切
通过数据表现,发现问题并对问题分类,是产品功能问题?还是业务流程有断点?还是一些极限情况没考虑到?进而筛查问题原因。根据不同的问题类型,可通过看数归因、听取反馈、问询调研、业务诊断四种方法进行问题筛查,如同中医医人的“望闻问切”之法。
1. 望
望:中医指观气色。在做需求分析问题时,指通过需求上线后的各项数据表现,发现问题端倪和线索。
该方法较适用于纯线上的系统需求,由于其数据的完整性可以对流程进行全链路分析,从而准确定位问题,如分析各线上渠道的流量转化效率问题;而一些通过线下行为进行流程串联的,由于线下业务动作是黑盒,不易简单通过数据表现去做问题定位,如多次交接后货物破损的定责问题。
例如收集快递小哥派送成功时刻的地理位置,与实际客户收货地址做经纬度对比分析,发现一些偏远郊区较易出现虚假妥投的现象,即快递小哥在未到达客户收货地址前就在app上操作派送成功,以逃脱配送超时的处罚,属于通过数据观测分析到的作弊行为。
2. 闻
闻:中医指听气息。在做需求分析问题时,指听取一线用户的声音和运营的反馈,透过用户视角发现流程中的阻碍断点、操作中苛刻的约束条件、或者是对人机协作中的过于理想化的设计,造成需求预期不达标。
B端产品的用户,往往是自己领域的产品使用专家,相比于C端,他们反馈的问题往往是高质量可挖掘的,所以多听取一线用户的反馈,有助于去定位问题。
3. 问
问:中医指询问症状。产品经理在排查问题时,应向多方询问收集线索,信息足够多,断问题才准确。
- 咨询研发:接口的调用条件、指标的计数口径等;
- 咨询业务:某某case是否属于正常的业务情形、之前未考虑到的异常场景应归为哪一项数据指标等;
- 咨询一线:选取配合度高且具备系统sense的一线业务人员,建立种子用户群,新需求上线后,现在种子群进行灰度验证,征询种子用户的使用体验,收集问题反馈并择优改善。
4. 切
切:中医指摸脉象。产品经理在排查问题时,如无法直接判断问题原因,可通过模拟问题数据的操作流程,check业务流程是否符合预期,以及通过debug调试判断功能是否准确实现。
组织业务专家进行问题case分析,step by step的业务诊断,理论上可以涵盖所有业务分支及细节,匹配问题出现的场景,并联合业务专家确认问题解法。
四、四调:调整 方向/规则/目标
根据问题分析结果和原因,及时调整需求方向、产品规则、业务目标。
需求方向:关停下线 or 继续迭代。需求上线后,如果数据表现很差,那么需要根据问题大小影响范围,来判断需求是否需要紧急下线,还是先将功能短暂关闭,通过打补丁热更新的方式快速fix。对于预期上线风险较大的功能,产品经理要多留些心眼,提前配置一些开关以应对突发情况,如果数据表现符合预期,则可以继续放量,或迭代二期三期。
产品规则:在面对一些不成熟或试验性的业务需求时,容易产生需求上线后的业务规则变更,这种频繁的需求变动是对团队信任和精力的极大损耗,应尽量避免。业务规则的临时变更,一方面来源于前期调研的不充分,一些场景并未真正考虑清楚;另一方向也客观存在一些业务环境发生变化,或竞对的一些动作,而被动的跟进调整,应理性看待。
业务目标:在需求上线后,受一些外部环境变化影响(如疫情封闭、节假日的劳工返乡等),导致一些依赖线下执行的业务推进困难,使需求效果不如预期,那么就需要对业务目标做一些调整,使其更加符合现状。
写在最后
以终为始,以行为知。对B端产品经理来说,需求上线不是终点,解决了业务问题达成了业务目标,才是一次合格的价值交付。
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