产品新人到产品牛人，八分钟快速入门指南 / 四六文摘

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自上而下思考

step1:产品定位是什么？

1.产品定位的价值假设是什么？

用户需求有多强？用户量有多大？用户付费意愿怎样？

用户现在用什么？

用户为什么要用你的？

2.产品定位的增长假设是什么？

第一批种子用户怎么来？

怎么把种子用户留住？

如何通过种子用户让用户规模持续增长？

step2:目前处于哪个阶段？

目标用户是谁？特征？需求？
我们的产品如何满足他们的需求？
如何发现目标用户开展定性定量分析？
根据反馈优化定位，直到满意。

step3:在该阶段最需要关注的数据是什么？

产品当前核心竞争力是什么？

用户认知先发优势？
差异化？
既存壁垒？

体验产品

step1:从哪几个维度去体验产品？

战略层：产品定位？

范围层：产品需要哪些功能？

结构层：各个功能的框架是怎样？

框架层：功能落实到界面的表现形式？

界面的视觉表现是怎样？

综上：两个维度：表，里。

需求分析背后的逻辑

step1：确定用户

也就是通过调研获取用户画像

step2:问题出现在什么场景下？

场景尽可能穷尽，避免出现解决方案考虑不周，或在不同场景下发生冲突。

step3:问题的本质？

多问为什么，发现问题的本质

思考如何解决

对需求排定优先级（用户量大+刚需+高频）

需求整理：

需求设计背后的逻辑

step1:通过竞品分析，发现各个竞品中的优点

step2:将竞品中的优点运用到自身

对功能背后的目的进行思考，它这么做的目的是什么？是否与我们的产品契合？

step3:多思考，作出差异化

4整合+1关注：

整合竞品优点

整合热门功能

整合多个操作步骤

整合多个用户群

关注细节：比如视觉，动效，音效，文案，等。

step4:小心求证

我们能解决么？用户现在怎么解决？我们的解决方案比用户现在的好么？
上述问题持续迭代，直到满意。
满意的标准：
感性：情绪
理性：是否愿意付费。

step5:持续迭代

对核心指标进行埋点，继而通过数据分析指导优化。
产品层：新增，日活，留存；
功能层：基于某个功能的分享率，次数，时长等等。

用户调研

step1:确定调研目的

产品现状调研：用户使用现状怎么样（用户来源，使用路径，付费等）

产品需求调研：产品需求是否被用户认可？

产品体验调研：表现如何？哪里可以改进？

step2:确定调研计划

目标用户有哪些特质？

从哪里寻找目标用户？预算多少？

选择什么调研方法？

询问用户什么问题？

调研时间地点设备，参与人员等。

step3:执行调研过程

step4:分析调研结果

调研用户是否和目标用户匹配？

是否满足了需求？是满足了刚需还是无关痛痒的需求

产品体验怎样？

交互设计

step1:明确优秀设计标准

标准：可用性&创新性

可用性：易学，高效，易记，纠错，满意度

创新性：4整合+1关注

step2:梳理清楚功能逻辑

梳理业务流程
明确需求出现的所有场景
确定核心体验：把握重点，针对性的优化核心体验

step3:面向对象分析功能属性

枚举功能的所有属性；
确定修改属性的交互事件；（用脑图）
确定修改后的属性。

step4:输出符合设计规范的交互稿

逻辑上的规范（参考 Don Norman 的交互设计6原则）
Affordance（预设用途）；
Signifier（视觉指示）；
Constraint（限制）；
Mapping（匹配）；
Feedback（反馈）；
Conceptual model（心智模型）
视觉上的规范（参考 Robbin Williams《写给大家看的设计书》）
常用的设计属性有：位置、大小、字号、颜色、间距、层级、一致性。

特殊性的处理和业务梳理

数据分析

step1:明确目的

了解数据主要有5个维度：

产品规模，如DAU/MAU，付费
产品健康度，如新增，留存，使用时长
用户属性，如用户画像属性，终端数据属性
用户行为，如用户使用产品的路径
渠道质量，如各个渠道的新增留存

利用第三方友盟，神策，竞品：艾瑞，易帆

step2:确定收集的数据指标

用户生命周期AARRR5个阶段，根据每个阶段确定相应的重点数据指标。

A：acquisition （获取），如何获取用户。数据有推广点击量，单个用户获取价格等。
A：activation（激活），如何激活用户。数据有新增，注册成功率等。
R：retention（留存），如何留住用户。数据有留存，活跃，使用时长等。
R：revenue（付费），如何让用户付费。数据有付费金额，付费频率等。
R：referral （推广），如何让用户推广。数据有分享量，点击量等。

step3:选择合适的分析方法

最常用的是：数据埋点。
漏斗分析方法：根据用户所处阶段，预测其行为，根据数据验证假设从而驱动产品迭代。

例如：

精细化运营

精细化运营：建立在数据基础上，用较低成本以及更佳的用户体验获得较好的效果。

三个阶段

产品初级阶段：

业务模式体验：
注重用户体验，解决用户需求，这一阶段可能你看的数据不是有多少收入，有多少用户积累，更多的是垂直人群对核心功能的反馈。
比如，电商产品看有多少人加入购物车，社交产品看用户访问次数

产品设计体验：
每一个产品经理都需要知道自己设计的产品的基础转化率是多少，这样如果某一天转化率低了，可以快速定位是产品的原因？还是渠道质量或运营策略的原因？
需要筛选出垂直人群，或是在一个流量平稳的周期定义产品的基础转化率。
简单来讲，产品初级阶段，数据运营的作用就是帮助运营人员进行产品市场验证，给出产品运营的方向，促进产品优化改进。

产品中期阶段（用户有一定基数）：

目标：继续扩大用户数量；提升留住用户的能力
方法：通常我们会做场景延伸，从之前的垂直人群的核心需求到围绕核心需求洞察用户的细分需求，以此提高用户使用频次和粘性
衡量：这一阶段，要衡量的就是这些延伸到底有没有促进作用，以及为了尽可能的提升用户体验，你需要洞察垂直人群的需求，甚至提供“千人千面”的产品设计，而不是让他“臃肿不堪”，甚至影响了核心业务转化。

产品的中后期（用户群稳定，庞大）：

引入用户分层的运营思维和策略
你需要清晰的定义哪些是对平台贡献价值大的，哪些是有待刺激的，哪些是要流失的，不同层级的用户提供不同的触达策略非常有必要。