如何做好产品取舍

㈠ 在产品过程中,当设计原则之间发生冲突时,该如何舍取

产品设计, 构思可以说是比较理厅橘想化的一个肆升概念. 而交互设计, 是把理想抽象的东西具体化. 期间必定会遇到一些问题和偏差. 每一级的沟通都必定会产生一些误差。
设计原则发生冲突，首先应该是以产品的质量为最重要的一个原则，保证产品的质量和产品的一个产量，这是两个很重裂伏老要的原则！.
尽可能的让所有环节的人一起参与产品讨论,并达成共识. 确认大家理解都是一样的.

㈡ 厂商怎样把握好产品溢价和市场占有率之间的最佳平衡

产品溢价（利润空间）和市场占有率（销量）之间的最佳平衡是一种动态平衡，受制于很多因素影响，在营销实操中，经常通过对营销组合来进行平衡和引导。
第一、产品结构。对产品系列进行梳理和定位，赋予每类产品以具体目标，有的产品是要利润的，有的产品是要市场占有率（销量）的。具体操作可以参考波士顿矩阵法，对产品按照销售增长率、市场占有率进行区分为明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品。最终形成相对、结构合理的产品结构体系。根据利润和销量的变化趋势，可以随时对产品结构进行调整，以适应这种平衡。
第二、渠道结构。在渠道结构设计过程中，需要充分考虑产品溢价和市场占有率的平衡问题，选择什么样的渠道，为什么选择这类渠道，这类渠道的优缺点是什么。渠道结构对企业营销来说至关重要，关键是在稳定性、经济型和效用上的选择考量。
1、高效通畅，减少渠道结构的无关费用和成本，实现效率提升也是利润的重要来源
2、适度覆盖，市场占有率不是越高越好，关键是实现企业稳健持续经营
3、稳定可控，渠道的动荡对利润和销量都是巨大的打击
最后，本问题表象是在市场上产品溢价和市场韩占有率之间的取舍，其实核心是企业经营方向的选择问题，企业在不同发展阶段有不同的核心问题和解决方式，不断在利润、销量、现金流之间摇摆。在考虑这个问题是一定要站在企业经营的高度，结合外部市场环境变化、内部企业优劣势分析和企业当前发展阶段及发展核心问题，统筹思考解决。
以上希望能够帮助到你，谢谢。

㈢ 效率与品质的取舍——京东到家产品分析报告

一、前言

1.1此次产品分析的目的

本文试图通过对京东到家的版本迭代历程分析、用户分析、功能分析、运营分析以及数据表现来阐述以下几个问题：

（1）京东到家的产品定位？（商业模式/盈利模式/目标人群）

（2）京东到家产品设计及运营中有哪些特点？

（3）京东到家以后的迭代方向？

本文所有数据均来自于互联网，由于数据来源有限及个人能力所限，观点仅作参考。

1.2此次产品分析的环境

（1）产品名：京东到家

（2）体验版本：4.5.0

（3）体验日期：2017年8月24日

（4）体验机型：坚果pro

二、产品定位及运营

产品定位主要围绕以下几个方面展开：

2.1产品概述及发展历程

2.2 生鲜电商市场现状

2.3 用户群体分析

2.4 产品理念

2.5 商业模式

2.1产品概述与发展历程

2.1.1京东到家概述

京东到家是京东集团基于传统 B2C 业务模式向更高频次商品服务领域（主要是超市生鲜、鲜花烘焙、药品等）衍生发展出全新的商业模式，是京东2015 年重点打造的 O2O 生活服务平台，是基于传统 B2C 模式向 更高频 领域的重要提升。

它既基于京东物流体系和物流管理优势、同时在共享经济风行的推动下依托“互联网+”技术大力发展“众包物流”，整合各类 O2O 生活类目，向消费者提供生鲜及超市产品的配送，并基于 LBS 定位实现 1 小时内快速送达，打造生活服务一体化应用平台。京东到家提供几类到家服务，分别是超市便利，新鲜果蔬，零食小吃，鲜花烘培，和医药健康等，已覆盖包括北京、上海、广州、深圳、南京、天津、武汉、宁波、成都掘册、西安、重庆等一二线城市。（来自网络）

2.1.2京东到家发展历程

（1）版本迭代

1.0.1 微信端，只支持望京地区

1.5.0 订单跟踪、商品评价功能上线；更多样的促销方式上线；新增行业频道，可了解最新活动；结算页交互设计更新。（交互体验/流程升级，活动内容上线判晌宏）

1.5.1 优化登录、地址等细节；新活动上线。

2.3.0 新增红包分享、优惠合集；限时功能优化，可查看店铺名称。

2.4.0 门店主页显示即时的活动，显示商家的资质；结算页面改版。

2.5.0 门店主页谨友视觉优化；购物车/结算页优化；修复遗留问题，增强稳定性。

3.0.0 首页改版，更突出门店；门店列表视觉升级；可在店内（线下）选购；售后服务上线。

3.1.0 提前备注上线，应对缺货情况；预计送达上线；地图上线，配送路径更直观。

3.3.0 购物车体验优化；首页自动定位上线；添加短信验证码登陆。

3.4.0 好友邀请机制上线，好友下单获返现；商品/店铺支持分享；前一天下班下单，第二天店铺营业即开始送货；支付界面改版。

3.5.0 定位功能优化；秒杀活动页改版（取消多余时段展示）；促销商品在点击后跳转至门店促销列表；搜索结、首页中门店列表优化；包装费信息说明展示；商品详情页改版；售后批量添加商品提交售后单上线；订单号支持快速复制到剪贴板；客服系统升级；评论系统升级。

3.7.0 门店页面举报商家、勋章、展示评价；可投诉配送员；关注店面可获该店面粉丝优惠券。

4.1.0 评价功能完善；门店列表样式调整；增加促销与退款的类型；实时计算预计送达时间；在搜索中突出用户已关注的门店；支持打赏配送员。

4.4.0 搜索功能优化；积分体系优化；结算页面再改版；稳定性修复。

4.5.0 个人中心改版；收银台改版；售后入口流程优化；

从上面的迭代列表简介，可以看出：从版本京东到家 2.4.0 开始逐步的突出用户附近的店铺在产品中的比重，希望尽可能发挥京东物流的优势，调动用户周边的服务资源，以最快的速度把用户想要的商品送到用户手上。

另外，京东到家的迭代中，京东多次更改了结算界面的交互。2.X 针对京东到家门店这一个页面进行了很多迭代。3.5.0 版本针对单一种类多频次的商品京东到家上线了相应的功能。4.X 围绕售后进行了一些迭代。

从图1京东到家各个版本在app store的排名和图2的评论数，可以知道：

（1）在 2.3.0 版本（新增红包分享、优惠合集；限时功能优化，可查看店铺名称）后app store评论数与好评数都增加很多。

（2）在 2.3.0（新增红包分享、优惠合集；限时功能优化，可查看店铺名称），4.2.0（评价功能完善；门店列表样式调整；增加促销与退款的类型；实时计算预计送达时间；在搜索中突出用户已关注的门店；支持打赏配送员）4.4.0（搜索功能优化；积分体系优化；结算页面再改版；稳定性修复）这三个版本的正面评论数都增加了很多。

（3）另外，在 2016 年 10 月 20 日京东“宅购节”的活动在当时带来了不错的活跃度与评论数（但是在活动结束后，这两项指数瞬间都掉了下去）。

在网络指数中从版本 1.0 到现在，出现的几个搜索指数峰值中的事件里，四个有两个是关于京东到家与着名的食品或者超市品牌合作的消息（分别是稻香村，永辉超市），有一个是前面提到的2016年10月20日京东“宅购节”的活动，以及一条“京东到家从明起首日开始用无人机送货的消息”（这条相对其他是搜索指数相对最低的一条）。

2.2 生鲜电商市场现状

因为在京东到家的整个业务体系中，生鲜种类是频繁重复购买率最高且 60% 的用户会在购买生鲜的同时交叉购买其他零售商品，是最能引流的种类也是在京东到家中的用户群体里最突出的消费需求，所以在市场分析中，主要分析的就是现如今生鲜电商市场的现状。

在波士顿咨询公司（BCG）与阿里研究院《中国生鲜消费趋势报告：新时代生鲜市场制胜之道》一文中提到，从 2012 年起到 2016 年，中国的生鲜电商市场从 40 亿人民币涨到了 950 亿。目前有7%的城镇生鲜消费发生在线上。而价格显然不是消费者网购生鲜的主要动因，丰富、新奇的产品种类以及便利推动着线上的生鲜消费。

《中国生鲜消费趋势报告：新时代生鲜市场制胜之道》一文中还提到，生鲜相对其他的超市品类，是消费者进行消费升级意愿最高的品类。（63% 的消费者希望买到更好的生鲜产品，而其他品类中消费者有这意愿的平均只有 42%）生鲜消费者不仅仅追求的是更优质的产品，同时他们也要求值得信赖的产品与服务以及创新的生活解决方案。

而在 2017 年的今天，生鲜电商市场离“生鲜元年” 2015 年两年过去了，在生鲜电商市场中，仍然没有一家拥有绝对的主导地位。而在 2016 年上半年拿到融资的 170 家电商之中生鲜电商企业只有 21 家，占比最少。很明显，此时，生鲜电商市场已经开始门槛提高，进入洗牌阶段。

在生鲜电商的分类中，除了京东到家所在的 O2O 模式。有以天猫为代表的综合平台，有以中粮我买网为代表的 B2F/F2C，以菜篮网为代表的C2B/B2C 以及以链菜为代表的 B2B 的模式。

而在未来，生鲜市场依然潜力巨大，根据 199IT 的《2016 年中国生鲜行业研究报告》中称。在 2018 年，生鲜市场依然会保有 53% 左右的增长率，而市场交易规格将达到 2000 亿元人民币以上。而在在波士顿咨询公司（BCG）与阿里研究院的《中国生鲜消费趋势报告：新时代生鲜市场制胜之道》中称，到 2020 年中国的线上生鲜消费将占城镇生鲜总消费的 15%-25%。

2.3 京东到家用户群体分析

2.3.1京东到家目标用户群体分析

京东到家的特点主要是倾向于在高频购买领域中（生鲜、鲜花、药品等），利用用户3公里半径内的商家资源依靠京东高效的物流进行 1 小时内的配送。还是以生鲜为例，高频购买生鲜的群体是25往后的有家庭，有小孩，经常在家吃饭的人群。他们可以在下班前下单，到家便可收到所订的商品，节约了逛超市的时间，可以更多的休息，陪伴家人。而不是所谓的“懒人”：如果因为懒不想逛超市，为什么不直接点外卖？

从图 4 中可以看出在网络上搜索京东到家的人群主要还是分布在一二线城市之中，在图5中可以看出 30-39 岁的人群是搜索的主力。而于男女比例来说，男性为59%而女性为 41%。

从上总结，我认为京东到家的目标用户还是在一二线城市中，30-39岁的 80 后，他们有家庭，有小孩，会经常在家里吃饭，收入水平至少是中等水平。

2.3.2用户分层及特点

京东到家的用户大概可以分成这么几类：超市商店店主，富裕家庭用户，80/90 后白领，网购经验丰富的消费者。据波士顿波士顿咨询公司（BCG）与阿里研究院的报告里指出，到 2020 年，会有三成的富裕家庭在网上购买生鲜。而现在在线下渠道购买水果，蔬菜等种类商品的消费者平均年龄为 45 岁，在线上购买这些商品的用户年龄则为 31 岁。第三，具有 5 年以上的线上消费经验的消费者，会开始大量在网上消费生鲜，他们在线上的消费占整体消费市场的三成多。

因为京东到家从头到尾始终强调的都是及时性与品质的结合。这些用户的典型使用场景可能是上班：累了一天，不想逛菜市场，不想提东西。在下班回家路上向应用提交自己要买晚饭食材的需求；和女友亲热发现没有避孕套又不想出去买回来破坏氛围；准备家宴，需要数量和质量都要行的食材，直接在京东到家上下单送到家。

2.4产品理念

（1）1小时新鲜到家，超市生鲜送到家——强调效率，核心卖点

（2）品质生活极速送达，有品质有态度会讲究——效率与品质的结合

（3）万千商品一键拥有，商品来自周围三公里内知名超市——强调效率，核心卖点

（4）让生活轻松一点，不排队不庸碌会生活——用户诉求

2.5商业模式

京东到家与其他很多生鲜电商产品不同的是，京东到家充分利用了现有的商店和超市的资源，由此无需自建仓库，对于生鲜的品质问题京东到家也只需起到一个监督的角色，节省了很多花费。而在京东到家与众包平台达达合并以后，结合京东到家“ 3 公里内资源配送”的方式，相比其他的生鲜电商品牌，京东到家拥有巨大的效率上的优势，是目前唯一一家可以基本上满足“下单一小时内送货到家”的生鲜电商平台。

2.5.1京东到家商业画布

上图是京东到家的商业画布，详细展示了关于京东到家的商业模式各个部分的概述。总的来说，京东到家是一款 O2O 商超产品，主要以丰富的返利优惠引导消费者向高频次收入低利润的生鲜产品下单从而培养消费者的消费习惯，最终为其他利润更多的商品引流，实现盈利。

相比其他 O2O 生鲜产品京东到家有效率和品牌这两个大的优势，与达达合并让京东到家的商品可以专线配送，这也是为什么市面上目前只有京东到家可以保证“一小时送货”。另外，相对其他的 O2O 生鲜产品，京东到家的品牌优势很明显，消费者对京东这个品牌所代表的品质和送货效率都是有一定的认同度的。

三、产品设计

本部分主要就京东到家京东到家的App的核心功能的用户体验体验来进行分析，主要分三个方面：信息设计、核心业务主流程、交互设计。

3.1核心任务流程图

3.2 信息&交互设计

3.2.1店铺详情

1.红包图标不同店铺不统一；2.收起页面的控件位置应该与打开的控件位置相同

3.2.2购物车

1.不具备点击功能东西设计的太像按钮却无法点击；2.在购物车内的商品没有任何文字信息

3.2.3特别情况下的交互设计

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四、总结与建议

总的来说，京东到家无论在产品整体气质，还是在产品细节打磨方面已较为成熟，但是在这些方面又是有些小问题的。本部分主要就产品定位和产品以后可能的迭代方向作以总结。

4.1迭代方向

4.1.1供应商超选择

使用生鲜O2O的这群消费者根据调查是消费升级意愿最高的。京东到家把商品范围显示在3公里内往往使显示出的商品无论是品质或者丰富度都不足够满足用户的需求。在我的京东到家上，只有一家大型超市永辉超市，但是它接受的订单数居然是同类第二名的10倍。这说明花附加的物流费，更多的时间却无法购买到品质更高的产品,是吸引不了消费者的。因为京东到家把3公里内大量的同质化的小商超显示出来，这意味着京东到家最大的竞争者变成了离用户家最近，5分钟就可以到的小区商超。而效率上而言，京东到家是永远不可能超过小区里的小商超的。

于是我认为，京东到家在商品提供者的选择上应比现在更倾向代表品质保证的大型综合型商超和垂直领域的专卖店才是最能满足用户需求的。甚至，京东到家还可以与宜家这一类远离城区，不方便经常去消费的巨型商场合作。

另一点，因为3公里内的资源有限，产品的日常运营上也会受到影响，比如我在七夕节这一天在京东到家上都没有看见非常详细的七夕节主题策划（有，但是因为要考虑一些地方商品丰富度不够，只有一些有限种类的打折优惠，无法做的特别好）。

4.1.2交互设计

现有的购物车与订单这两个TAB完全可以合并，购物车这一部分经常会是空的状态，购物车存在主要是在用户方便了解自己购物商品的信息。在有优惠的时候用户可以也通过购物车了解自己是否满足优惠条件。而订单这个TAB在生鲜高频次重复购买购这个特点里更多的是方便下次下单时节约时间，提升效率。

而京东到家现在的购物车这界面面的设计是有问题的。进入这个页面后做任何操作都要重新跳回原来店铺的界面，所选商品的总价等信息在这个界面也是没有的。这样，购物车这个TAB起的作用就很小了（如下图）。而在这样的情况下，一个非常常见的使用场景（用户在重新购买之前购买过的商品的基础上再添加几项新的商品）的操作会来回多次切换这两个TAB，使整个流程变得复杂。因此，把这两个TAB合并为一个TAB是合理的。

而如果把购物车与订单这两个TAB合并，补全必要的信息，这样会帮助用户更好的做出购物的选择。减少了用户操作繁琐程度。（如下图）

㈣ 人类如何取舍化学产品的利弊两者间是否能找到平衡

可以平衡。
化学对生活是有利有弊的世激，可以达到平衡。
化学对生活的的好处
1.化肥和农药的使用，增加了农作物的产量。
2.新型药物的合成，挽救了成千上百万人的生命。
3.洁净无污染能源的开发，换我们蓝天碧水。
4.日常生活中，化学还给人类带来许多方便，洗衣粉和肥皂是家用去污的好产品。
化学对生活的坏处
1.在促进发展的同时，难免会带来一些弊端。亩迹国民经济大批量的生产，需要大量搜耐袜的原料，那面造成为了生产消耗大量的资源，在资源开采中会对环境产生很大的伤害。
2.在生产中，会有很多生产废水的产生，一些不良厂家将未达标的污水直接排放，对环境和居民造成严重伤害。在后期，很多化学产物不能回收，例如塑料等，也会造成环境污染。

㈤ 对于预期前景很好但试销效果不如人意的产品如何取舍

舍弃。对于预期磨唤前景很好但试销效扒游握果不如人意的产品舍弃，及时止损。及时止损是在进行某一项投资时，设定一个亏损的春庆数值，一旦亏损达到这个标准，立马清仓脱身，以避免造成更大的损失。

㈥ 如何做好跨境电商之产品选择

我是亚马逊高级运营--茶客玖玖，为你解答跨境电商日出千单的秘籍。

跨境电商素来有7分选品，3分运营之说，产品选对了， 真的是躺着也能挣钱，产品不对，就算是再高级的运营大神来也没有用。

㈦ 产品策略从哪些方面写

产品策略可以从策略目的、策略的核心指标、策略预判、策略取舍这四方面来写。

1.策略目的。

策略不是凭空产生的，是为了实现某种目的才出现的。当我们在考虑产品策略时，首先要明确为什么要做策略，目的是什么。不清晰的目的带来的只有混乱，而产品的工作就是让一切有序发生。

2.策略的核心指标。

目的明确之后，我们就需要考虑如何判断策略的好坏，此时就需要核心指标。我们通过观察核心指标的变动，来判断策略调整后的有效性，以便做出及时修正。核心指标就是核心数据，一般一个为宜，当有多个指标时，容易发生纠缠的情况。

3.策略预判。

策略调整会给产品带来变化，这些变化用户能够感知。平衡被打破后，用户的行为就会发生变化。产品策略的目的是引导用户的行为往期望的方向发展，那么我们就必须要能够提前预知变化，做好预判。

4.策略取舍。

能实现产品目标的策略有很多个，但哪个才是当前最合适的呢？哪个才是付出的代价最小的呢？取舍就是只做当前最要紧的事，抓大放小，把握重点，不能全做。

㈧ 产品经理如何做好需求分析（一）

最近在看一些刻意练习相关的知识点，觉得自己之前虽然收集了一些知识点，但并没有完全转化成自己的东西。

所以打算按照模块化和体系化的方式，把产品技能树里面一些重要的技能点，重新梳理一下，大体的技能点可参考下之前的文章：

搭建产品经理技能树，看完这篇就够了

本篇文章主要是需求分析相关的东西，包括需求定义、需求收集、需求过滤、需求分析和需求取舍这几部分；在此之间一定要问一问这个需求要不要解决；多问为什么，为什么要解决，解决之后能对这个产品带来什么，在开发成本会不会提高，会不会有很多的利益等等；

需求定义主要是定义什么是需求，毕竟不同的人理解的需求可能不太一样，需求收集主要是尽可能多的收集需求，并且进行迹答册合理的归类。

当我们把需求收集完之后，再考虑要不要做，怎么做。需求过滤就是初步的进行需求筛选，需求分析是挖掘真实的需求，以及进行需求价值的评估，需求取舍是不同的需求之间进行较量，追求产品价值最大化。

下面我们来分别看下这些部分。

 这部分主要是需求的定义，这个定义来源于飞哥《产品思维》中的定义

▲ 需求定义

这个定义来源于飞哥在《产品思维》中的定义：

用户对解决现存问题的需要。

这里面有几个关键词：目标用户、现存问题、需要解决。

目标用户很好理解，我们定义的产品就是为了解决一部分人的问题，如果遇到问题的用户根本不是我们的目标用户群，那就需要慎重考虑了。

现存问题指的是有实际场景，有切实遇到的问题，而不是我们主观臆测用户可能会有这样的场景，可能会需要。

需要解决指的是现存的问题是需要被解决的，包括能力和意愿。

假定我们定义的问题，用户根本不觉得这是个问题，或者问题根本不需要解决的，那我们提供的产品就很难有市场。

如果我们定义的方案成本过高，用户没有能力负担，那我们也需要考虑其他的策略。

▲ 需求成因

这部分主要是尝试着探寻需求形成的原因，也就是 Why。

当我们采取一些行动的时候，我们是期望获得更好的结果，那倒退一步来看，其实就是对现状并不满意，所以我尝试着给出这样一个定义：

因欲求不满，引发某种动机，想要填补现实和理想之间的落差。这种动机，就是需求产生的原因。

这里面有这么几个关键点，现状、预期、成本。

现状指的是对现状不满意，如果对现状很满意，那可举毕能就没有后面的东西了，然而人的欲望是无穷无尽的，总归会一些不满意的地方。

预期指的是想要更好，这个预期的解决方案，好的标准是基于用户以往的经历、经验来形成的。

比如同样是下午时光，有的人会想着点杯下午茶，有的人不会有这个想法，至于下午茶是奶茶、是咖啡还是果汁，以及同一家店的东西好喝不好喝，取决于个人的情况。

成本指的是为了达成预期收益，用户需要付出的成本，包括直接采取行动的时间、金钱、脑力、体力等，也包括间接行动的心理成本、决策成本等，此外还有潜在的机会成本。

用户对现状的不满意程度，以及预期的收益是推动用户产生行动的动力，而行动成本则是阻止用户产生行动的阻力，最终用户行动的可能性是：

行动可能性=（预期收益值-现状满意度）-行动姿宏成本

这个值越大，用户产生行动的可能性也就越大，需求的迫切程度也就越强。

我们做产品，就是找到现状满意度较低的点，给用户提供预期收益值更高的产品或服务，然后降低行动成本。

即使预期收益和现状都没有发生变化，仅仅只降低行动成本，也能让原本不可能发生的行为发生。

比如共享单车之前在很多城市都有，不过是有桩的，需要到指定的地点骑车、还车，还要到特定的地方办卡、充值，移动支付+无桩+遍地都是的共享单车出来之后，很多原来不骑的人也开始骑了。

▲ 需求层次

当我们做用户研究的时候，有时候会遇到用户说一套做一套的情况，也会遇到用户直接给解决方案的情况，如果直接听用户的，我们可能会被带到坑里去。

这个时候，需要更深层次的去理解需求，也就是：

表层：观点和行为；

深层：目标和动机；

人性：人性和价值观。

表层就是不管看用户怎么说，还要看用户是怎么做的。

深层就是挖掘用户这么做是想达成什么目标，促使用户达成目标背后的动机又是什么。

再往下挖其实就到了人性和价值观的层面，人性是基于我们作为人类的共同特点，七宗罪、贪嗔痴等，价值观则取决于我们的经历、教育背景、生活环境、家庭教育等等。

以减肥为例，同样是减肥，有的人可能就是说说，有的人为了减肥甚至会采用节食的方法，这是怎么说与怎么做。

有的人减肥是为了塑形，有的人是为了身体健康，背后的动机也可能不太一样，有的人可能是为了找对象，有的人可能是最近受到刺激了。

再往下深挖有些东西可能是相通的，比如我们大家都追求美的东西，都希望获得他人的赞美，都希望能够身体健康。

当我们遇到一个需求的时候，需要不断的进行深挖，因为不同的需求对应的解决方案是不同的。

▲ 需求是动态的

最后想简单说下，需求其实是动态变化的，一是需求重点会不断转移，二是需求量会发生变化。

需求重点的转移主要指的是当需求被很好的满足的时候，原来高层次需求会变成基础需求，原来不那么重要的需求可能会变成新的需求点。

以手机为例，最开始的手机都是打电话、发短信，后来开始拼外观、拼性能、拼使用体验，有一些手机也会主打拍照这些差异化的功能点。

需求的量指的是在其他条件不变时，相对价格降低，需求量上升。

相对价格=（直接成本+交易成本）/效用组合。

在功能机的时代，最开始用的流量是1个月30M，那个时候觉得100M绰绰有余了，根本用不完，现在每个月至少几十G了，我们最开始其实是不知道自己对流量有这么大需求的。

需求收集

我们在工作中会收到来自各方的各种需求，可以把需求先收集起来，后面再进行过滤和分析。

这部分主要包括需求收集和需求分类。

▲ 需求收集

一是收集尽可能多的数量，二是覆盖尽可能多的渠道。

收集是不需要进行大量思考的，分析是需要进行深入思考的，所以可以把收集和分析作为两个独立的步骤，先追求数量，再追求质量，数量足够多的情况下，质量自然也就上去了。

我们收集需求的时候要尽量覆盖不同渠道的用户，因为来自同一个渠道的用户可能会比较接近，而不同渠道的用户特征是不一样的。

比如App内反馈的用户大多是产品的重度用户，QQ的用户则会偏年轻一些。

▲ 需求分类

为便于我们后续的需求分析，需要按照合理的分类方式来组织需求。

我们可以按照用户的使用流程、功能类型或者需求类型来进行分类。

使用流程指的就是用户使用产品的流程，以内容型产品为例，发现内容、消费内容、内容互动、内容分享、生产内容、管理内容等。

需求类型指的是需求对于用户的重要程度，是底线需求，还是够用就好，是越多越好，还是制造惊喜的需求。

功能类型指的是按照功能本身的重要程度，比如体验优化、核心功能、付费相关、运营需求等。

需求过滤

当我们把需求收集、分类好之后，就是对需求的初步过滤了。

当我们发现一些明显不符合常理，或者根本没有什么使用场景的需求，可以暂时先过滤掉。

另外是一些我们初步判定没有什么价值，或者短期内暂时无法实现的，也可以暂时先过滤掉。

对于这部分被过滤掉的需求，可以进行定期回顾，有些需求可能受限于当时的环境、认知、阶段目标觉得没有价值，不可以做，后续可能又会变得可以做了。

比如在网易云音乐中，最开始是没有做专辑收藏这个功能的，产品发展到一定程度之后，又做了专辑收藏这个功能。

本来打算一篇文章写完，写着写着发现内容好像有些多，索性就拆成了两篇。

好久都没有更新了，最近几天会及时更新的，我最近也在做垂直电商和社群电商，有意的可以一起聊聊哦。

㈨ 要怎样学会取舍

取舍有两个方面：一是要控制自己的欲望，并不是所有美好的东西都可以兼得的，该舍就要舍，应该习惯去争取最想要或者最该要的，而不是都要，取舍不只是行为上的，还要内心一起放下，会取舍才能满载而归，才能轻松前进二是尽量有个明游念确个价值观，并非所有东西都可以用大众的标准来衡量的，要明确取舍对自己的价值和意让磨数义，坦首然后好好去珍惜取的，放下舍的懂得取舍的人才能真正勇往直前，因为人生总会有很多选择，犹豫不决是成功大忌

㈩ [读书笔记] 硅谷产品实战36讲（1）权衡取舍

      【成功案例1】最小化 = 降低试错成本，速度 >芦拍弯 完美

      2004年的FaceBook，但是只能填写用户的个人介绍、联系方式、政治观点、个人兴趣，显示用户的朋友、加入的小组和发消息的功能。

      【成功案例2】 可行性 = 确保你的产品能够基本解决用户的需求

       没有滤镜功能的Instagram不能算是最小化可行产品。因为用户的需求并不是分享照片，而是能够分享拿得出手的照片。

Launch Blocking， 没有这个功能会不会影响发布 ？思路包括四个方面：

      1.要明确功能造成问题的风险以及受影响的人群

      2.要列清楚所有可行的选项，以及对每个群体的影响

      3.分析各个选项之间的风险

      4.要有大局观，选择最合适的方案

【案例】 帮助明星用户宣传自己，让这些明星用户获得更多普通用户的关注，从而提升明星用户的点击量。明星用户要完成一些任务，才可以得到宣传机会。发布前才发现只有5%的IOS普通用户能看到这个功能。而IOS一周才会发布一次，新板本给到APP Store还要经过一周的审核。

【方案一】

      【 描述】 我们的产品的普通用户部分的功能，先在安卓平台发布，二IOS平台晚两周再发布，明星用户部分的功能发布日当天全部发贺空布；其他几个产品正常发布。

       [问题] 虽然可以和明细做解释，但是数据不好看，明细用户依然会对我们的产品失去信心。

【方案二】

      【描述】 先发布几个针对明星用户的产品，而我们产品再安卓端和IOS端的发布全部退后两周

 陪闷     【 问题】 因为我们产品延后发布，导致其他几个产品缺乏完整性，用户体验不连贯

【方案三】

        【描述】 所有产品全部推后两周调试后再完美发布

       【 问题】 全部计划包括公关计划都会受影响，损失惨重，其他组不会同意。

【 方案四 】

        【描述】 我们产品普通用户部分功能先在安卓平台发布，而明星用户的功能，选择发布给大部分点击量来自安卓平台的部分明星用户；其他几个针对明星用户的产品，也先发布给安卓粉丝量占比较大的用户

        【 问题】 对外的新闻稿，可以把“今日发布给所有人”改成“今日开始发布”

【方案五】（Best）

          【描述】 其他几个针对明细用户的产品，以及我们产品的明星用户部分，正常发布；我们的产品的普通用户部分现在安卓平台发布，两周后IOS平台发布这些功能后，再向明星用户显示点击量提升的数据。毕竟明星做任务也需要时间。

         【 问题】 其他产品想要完整体验、准时发布的要求，选择了最灵活、代价最小的处理方式。

        那么你应该怎么判断制定的指标是否正确，又怎么用指标作出产品决定呢？用一个案例来说明。

【案例】如果你是微信朋友圈的产品经理，现在你要在朋友圈加一个可以用表情包评论的功能，你需要通过制定这个功能成功指标、进行A/B测试，来确定这个功能到底值不值得发布？

首先，明确产品的成功指标是什么。

        第一步，弄清楚整个产品的最高目标。

                  假设微信的核心指标就是用户的活跃程度，包括用户评论、分享、发消息（图片）等用户行为。用户的总活跃分 = 评论*1 + 分享*0.5 +发消息 * 1。

        第二步，思考你的产品功能还有哪些指标需要注意。

                  例如微信朋友圈正计划增加在用户发的状态间穿插广告的功能，即每隔几个状态就穿插一条广告，所以我们希望用户可以多刷几条朋友状态，以提高穿插广告的曝光度，所以用户浏览朋友状态的数量也是一个指标。

        第三步，明确这个功能是如何提升整个产品的总指标和小指标的

        第四步，思考反向指标是什么。

                  成功指标是：提升微信的总活跃分和用户每天浏览朋友状态的数量；

                  反指标是：降低了朋友圈内容质量分；

然后，进行A/B测试验证新功能对产品的影响。

            1.设置一个指标提升的具体目标，不达到目标没有继续投入的必要性。

            2.如果你的产品有多个指标想要提升，你需要将这些指标按照重要性进行排序，方便出现问题时权衡取舍。

            3.A/B测试的时间需要根据具体的产品情况而定，过短的测试时间得到的指标不具有稳定性，需要等数据稳定后再做决定。

       用增长日活数的例子分享了如何用数据做决定。案例背景：通过提高新用户的留存率来提高日活数。我们发明了一个指标：七天活跃天数。D7=1，代表过去7天只使用了这个App一天；D7=7，代表在过去7天每天至少使用这个App一次。D7>4代表高活跃度用户，4>D7>2代表中活跃度用户，D7<2代表低活跃度用户。

首先，要形成具体的假设，注意要把不同的假设分开。

           第一种假设：用户没有关注其他用户（或关注的数量非常少），他们的朋友圈里没有足够的内容，因此在APP里停留的时间也就非常短。

           第二种假设：用户没有被其他用户关注（或关注他的人非常少），他们自己发出的内容很少会有人回复，久而久之丧失了对APP的激情。

 其次，通过A/B测试的方式验证假设，每个假设需要单独设置对比实验来验证。

           1关注其他用户：

                  A 可以一键关注所有推荐的好友（D7增加6%）

                  B 不推荐好友

           2被其他用户关注：

                  A 账号作为推荐放到其他用户朋友圈的第一条（D7增加4%）

                  B 避免被推荐给其他好友

           3何时推荐用户关注其他更多用户

                  A 第一周（Best）

                  B 第二周

                  C 第三周

                  D 第四周

      然后，验证完了某个变量对总体的成功指标有积极影响后，需要找到这个变量影响整体指标提升的规律。

             1 关注其他用户

                   统计图的横坐标设置为新用户第一周内关注其他用户的数量，纵轴为D7。

                   结论，当用户关注的其他用户数量在20左右的时候就到了所谓的临界点。

             2 被其他用户关注

                  统计图的横坐标设置为用户的粉丝数量，纵轴为D7。

                  结论，粉丝数量不在乎多，如果有几个特别忠实的粉丝给你评论，发消息，照样可以坚持在APP上发状态，增加D7。

A/B测试的场景

        【案例1】进行A/B测试前，你必须要明确要测什么、如何测的问题

          微信中“加好友”这个按钮不好找，导致用户加好友的次数不够，我认为把这个按钮从屏幕上方改到下方，可以让体验更加顺畅，以增加用户加好友的次数。

        【案例2】验证因果性的唯一途径，明确两个概念：“ 关联性”X变化导致Y变化；“因果性”因为有X，才会有Y。

         我们做了一款APP，数据显示启用了“隐私设置”的用户中，活跃用户的比例比较高。

         你可以这么设计实验：实验组用户可以使用“隐私设置”的功能，而对照组用户无法使用这个功能，其他实验条件完全一致。结果，A/B测试显示，“隐私设置”并不能提升用户活跃测度。而活跃用户启用“隐私设置”的比例比较高，原因是这个按钮不好找，只有深度客户才会去花心思把他找出来。

不适合使用A/B测试的场景

        第一种情况是，无论新功能上线后的数据怎么样，都要发布这个新功能，这时你要做的是如何优化用户体验，而完全没有必要进行A/B测试。

        第二种情况是，样本数量太少，不能通过A/B测试得出合理、科学的结论。

短期数据 VS 长期数据

        需要意识到新功能的短期新鲜感和长期的生态系统影响。例如：Instagram要增加一个给好友点“超级赞”的功能，目的是提高用户分享的频率。刚开始用户的活跃程度确实提高了，因为有了“超级赞”，他们发新鲜事倍有精神，分享数量大幅度提升，短期数据棒极了。但是从长期来看，增加了“超级赞”的功能后，用户会因为只是得到了“赞”而没有获得“超级赞”，而感觉自尊心受损，最终不愿意也不敢分享了，所以从长期来看是数据下降了。