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            基于用戶的“真需求”創新產品

            2018-04-27 15:042743

            一、什么是創新

            創新——就是用戶渴求、技術可行性和商業可持續的交集,成功的創新是三者兼顧的。

            不同的公司可能會選擇從不同的角度來切入探索創新。比如 Goolge 當年是從技術可行性出發,先研發出技術,再從技術角度研發產品;有的公司會從商業可持續性(商業模式)出發,比如團購;共享單車最初的一兩家可能是從用戶渴求的角度切入,但后來當共享單車企業越來越多時則是從一個已有的商業模式中進入再去探索創新的。

            事實上,在創新的過程中,大多數產品都是從用戶渴求這個角度切入的,因為技術和商業發展到今天已經比較成熟了,反而是用戶一直處于變化,有很多用戶渴求還沒有被滿足地很好,從這個角度進入是有機會創造出很不一樣的產品的。

            當我們在考慮用戶需求時,通常有宏觀和微觀兩種角度。

            從宏觀視角研發產品時,我們會關注整個市場的特性和趨勢,比如聊天軟件中匿名聊天和閱后即焚是一個受歡迎的趨勢,這就是可以切入的角度,從宏觀的角度出發研發產品時,需要關注個人的特征和偏好,比如:我們都非常在意發到社交網絡上的照片有多少人點贊,很喜歡 Airbnb 提供的相較于傳統酒店更便宜和更獨特的體驗,因此,從宏觀視角研發產品時結果會更可預期。

            然而,從微觀角度去做產品是存在風險的,風險在于,它確實是解決了一個痛點,但是有這個痛點的人群可能不是很多。所以,當我們從用戶渴求切入去創新的時候,最后還是需要關心商業可持續性的。

            二、Persona VS Profile

            一旦我們選擇從用戶渴求這一微觀角度研發產品時,就需要我們深刻理解用戶,洞察真實的用戶需求,這也是我們始終堅持“以用戶為中心”的原因。

            傳統研究用戶的方式有Persona (用戶畫像)和Profile,Persona是從海量用戶中提煉共同特征,再用其中最典型的用戶特征總結成一個個虛擬的角色。Profile則是以性別、地域、年齡等來歸納描述用戶的方法。不同在于:Profile 是基于用戶群體的統計得出的「平均用戶」,Persona 則是根據真實用戶聚類而成的「典型用戶」,除了用戶行為之外,還會關心用戶的動機、目標、價值觀等。Persona 可以幫我們做出好的創新設計,而 Profile 能更好地幫我們優化運營策略。

            我們普遍認為, Persona 是基于小規模的定性研究產生的,只適用于小眾產品,如果一個產品用戶量足夠大,就不需要 Persona 了。事實上,也許作為一個 6-7 億日活的產品——微信在產品功能創新時,也需要一個細分的 Persona。 比如「微信辟謠」這樣的功能一定是針對容易受騙的老年人這樣的 Persona ;微信可能還有個 Persona 是聯系人特別多的人, 才會有「清理不常用好友」這樣的功能。如果微信的產品經理要同時想 6-7 億人想要用什么功能,可能很多現在我們看到的微信功能是不會做的。但如果當微信想做創新時,一定會去看這 6-7 億用戶細分成了什么樣的人群,去看他們遇到了什么問題、根據他們的行為和動機來做產品設計。

            另外,也許你還會質疑 Persona 過于主觀。確實 Persona 不是客觀的,它的制定和選擇都是需要主觀判斷的。這個制定過程反映了我們想做什么事情、想服務什么樣的用戶。那我們為什么不直接拍腦袋「主觀」決定做什么產品、做哪些產品功能,而是大費周章地制定 Persona 并基于此做產品呢?

            其實,在產品研發/迭代的過程中,主觀判斷是不可避免的,也是必要的,但是,我們要確保的是這個主觀判斷不是盲目的,而是基于客觀事實的,不是“我以為”我的用戶是什么樣的人,而是通過大量的訪談、采集行為數據、建立行為軸、抽象聚類,來理解真正的用戶是什么樣的人。

            三、用戶行為數據

            雖然Persona可以在產品設計和原型開發階段幫助開發者想象用戶使用的場景;Profile可以根據用戶行為抽象出來描述用戶的標簽體系,但都難以更加量化細致地評估用戶需求,那么有沒有更科學的解讀用戶需求的方法呢?

            事實上,行為數據本身已變得越來越有價值,基于用戶行為數據的用戶模型,記錄了每個用戶的每一次行為,客觀真實的還原了用戶與產品的交互過程,與單純的標記“用戶標簽”相比,記錄下來的用戶行為數據更具有多維交叉分析的價值,構建出來的單個用戶畫像更完整科學。

            此外,基于用戶行為數據的用戶模型是實時動態變化的,隨著用戶在產品中的成長,從訪客到陌生人最后成為高價值用戶,用戶的每一步成長都通過行為記錄下來,基于用戶所在生命周期的不同階段,針對新用戶、流失用戶、活躍用戶、沉默用戶分別采取有針對性的拉新、轉化、留存等運營策略。

            為延長用戶的生命周期價值(LTV),就必須采集到用戶全生命周期的數據,打通CRM數據、歷史數據、業務數據、第三方數據,將用戶的屬性信息(性別、年齡、國家等)與用戶的行為數據關聯到一起;打通外部推廣平臺的數據,解決用戶從哪兒來的問題;打通不同產品平臺的數據,將用戶在app\小程序\微站\官網上的行為實時同步,如此方可實現真正的以用戶為中心的統計和分析。

            在產品創新時,用戶行為數據幫助我們深刻理解用戶行為的動機,尋找其中的用戶渴求,并讓團隊在執行的過程中能夠時刻保持專注,思考我們真實的用戶在這個場景里會有什么樣的期待、做出什么樣的行為,而不是強行自我代入,或者盲目猜測。

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