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程序员的产品思维

时间:2023-09-05 09:45:16浏览次数:49  
标签:需求 思维 优先级 用户 问题 程序员 产品 体验

  最近读了三本产品方面的书籍(产品思维从需求到产品从点子到产品等),系统性的学习了一下产品思维。

  学习的目的其实就是为了让自己能更有效的与产品经理、运营等人沟通,挖掘他们真实的诉求。

  给出最科学最合理、让大家利益都能最大化的解决方案。

  少一点矛盾,多一点理解,更容易地认识到当前工作的价值,有能力主动的给整个团队创造更多的价值。

  文章比较短,因为长了,自己很可能会记不住,下面是整理的一些关键字。

  用户画像 群体特征 生命周期 用户场景 用户心流 用户心智 社会心智 经济学 心理学 社会学

  用户价值 产品价值 交互设计 可用性 易用性 稳定性 超预期 迭代思维

  需求 原因 逻辑 合理性 优先级 用户调研 同理心 核心功能 投入产出比 挖掘 竞品分析 市场报告

  发现问题 发生背景 相关人员 量化指标 校验预期 分析问题 抽象 本质 统计数据 解决问题 拆分 完整可行 协助 共识

一、用户

  首先要能回答出自己公司的用户是谁?他们具体有哪些特征?常见的特征包括生活方式、文化程度、价值观、经济资源等。

  其次要对用户做群体划分,常见的划分手段是用户生命周期,例如潜在用户、新用户、普通用户、付费用户、流失用户等。

  再有就是要清楚用户使用公司产品的真实场景,例如在上下班的地铁上阅读新闻。

  还要有同理心,切换为跟你差异比较大的用户视角,例如你是男人,就切换到女人的视角。

  要想拿捏用户没那么简单,需要储备些经济学、心理学、社会学、统计学、行业等知识,上述资料其实可以直接问公司业务人员索取。

  最后列几个比较有趣的用户认知偏差:

  1. 损失厌恶,例如发放优惠券后,用户就想着去花掉,最后其实花的钱更多了。
  2. 锚定效应,建立了初始锚定认知后,接下来就会基于这个初始参考物来做判断,例如三个电饭煲,你会选价格适中的那款。
  3. 注意力偏误,我们不会关注不重要的次要因素,例如用户协议,几乎没人会看协议中的大段文字。
  4. 概率思维与0/1思维,对用户来说,产品的功能只有 0 和 1,即错误和正确,即使功能有 95% 的概率不会有问题,那这也不是一个好功能。
  5. 峰终定律,高峰时与结束时的两个感觉,是未来最容易让人回忆起的体验,例如打车的最高峰体验可以是下雨天等待的时间。
  6. 宜家效应,它会让人高估自己劳动带来的价值,例如通过完成小游戏得到的奖品会特别珍视。

二、需求

  首先要明确,用户的诉求并不是需求,真正的需求来自客观的数据分析和验证(用户访谈、问卷调查、竞品分析、市场报告等),以及对原始需求进行拆解和提炼。

  用户的诉求多而杂,尽量透过现象看本质,挖掘出用户背后真实的需求,例如表面需求是健身,背后的诉求可能是减脂或增肌。

  然后要会鉴别需求的合理性,对于不能说明原因、业务逻辑、无法验证预期的需求,要打回。

  产品最大的价值其实就是解决用户的问题,有个产品价值相关的公式也可作为需求是否合理的参考依据:

产品价值 = (新体验 - 旧体验)- 迁移成本

  若旧体验和迁移成本都比较大,那得到的产品价值将会比较低,将自己的担心告知业务方,开会讨论达成共识。

  再有就是对需求优先级的理解,优先级从高到低:

  1. 修复对大部分用户造成严重影响的问题。
  2. 增加公司营收。
  3. 对大部分用户有益。
  4. 提升工作效率或降低使用成本。
  5. 提升用户体验。

  根据公司的实际情况和战略调整,上述需求的优先级也会有所改变,以业务方的工作目标作为优先级的依据。

  还有就是对需求所要达到的预期最好能进行数据量化和制订检验标准,预估大致的体验差,用较低的成本去尝试实现需求。

  最后还要关注用户体验,让用户少动脑,保证可用性,易用性和稳定性,适当的让用户有超过原本预期的感受。

  在设计交互之前多问些问题,例如这个设计方案用户能理解吗?有什么利弊?这个界面布局适合我们的产品吗?

三、自驱

  除了被动的接收业务方的指令之外,在有条件或自己感到疼痛时,还可以主动发现业务中不符合预期的问题,对其进行分析,并给出合理的解决方案。

  当然,在着手解决问题之前可以先通过 4 个维度来简单地评估下问题的严重性:

  • 对用户体验的影响
  • 预期的发生频率
  • 对商业目标的影响
  • 技术/实现成本

  每个维度的打分有 3 种:0 是低,1 是中,2 是高,将 4 个分数加起来,会得到一个 0 ~ 8之间的严重性等级分数,值越高严重性越大,也就是说,分数越高解决该问题的价值就越大。

  在对这个问题的危害性有了初步的了解之后,接下来就是正式解决的过程。

  首先要将问题描述清楚,不要有歧义,内容包括出现的背景、涉及到的相关人员、要达成的预期、问题的合理性等,最好问题修复前后可以有量化的数据支持。

  然后在分析问题时,与相关人员讨论的详细点,这样能更容易地抽象出问题的本质,也更容易按阶段、步骤和逻辑对问题进行拆分,已有的统计数据可以作为自己判断的依据,但不要误读其含义。

  在发现和分析问题时主要面向事,而在解决问题时主要面向的却是人,因为要解决问题,很多时候需要多端协作。

  最后在与各协作方达成共识后,敲定出完整的解决方案,委派负责人,各自给出排期时间,定期关注关键时间点,必要时需要催促或提醒。

  若是高优先级,可以顺利的按计划推进。而优先级不高的问题,会经常被延期。

  所以很多时候,方案的核心实施方得是自己小组,其他组就是打下手配合,这样才能将进度牢牢掌握在自己手中。

  除了以上解决问题的步骤之外,还可以参考麦肯锡解决问题的方法论:

  1. 以事实为基础提出假设,界定问题。
  2. 将问题细分,形成互不重叠的子问题。
  3. 进行数据收集与分析,证实或证伪假设的问题。
  4. 提出方案,推进问题的解决。

标签:需求,思维,优先级,用户,问题,程序员,产品,体验
From: https://www.cnblogs.com/strick/p/17654411.html

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