產品實操系列 | 對創業團隊來說,“循環需求驗證”有奇妙的效果

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需求驗證這個問題,往往會牽扯到不同部門,比如產品和需求部門,又或者是在產品部門內部引發爭論。所以,到底怎么做需求驗證才更有效呢?這篇文章里,作者做了分享,不妨來看一下。

“Your most unhappy customers are your greatest source of learning.

最不滿意的客戶是你最寶貴的學習資源?!?/p>

——比爾·蓋茨 Bill Gates

對于很多創業團隊來說,需求驗證的時候,就是最容易開撕的時候。

不光是產品和需求部門會撕,產品內部也會撕。

人腦子打成狗腦子,爭的其實就是一個主題:

你聽我的,我說的對!

一、定性和定量互相驗證,會比較容易得到答案

↑我將以此圖為大綱,幫助創業團隊完善產品能力。

今天這一篇,開始針對看板圖的最左上角的:

需求分析能力 -> 需求驗證

幫助創業團隊做產品系列,關于創業團隊的產品能力看板需求分析能力這個分類,之前講過了需求涌現,也講過了需求分析。

關于需求驗證的這篇,真就超級簡單,也就一句話:

定性和定量可以交叉驗證。

當然,對于大型的互聯網團隊來說,需求驗證方法極其復雜,商業調查,用戶體驗報告、A/B測試、內測版本、灰度發布等等,不一而足。

但這些對于創業團隊來說,成本實在太高了,而這種交叉驗證的方法,非常簡單粗暴。

所以今天就少講理論,講點兒例子就行。

1. 定性驗證定性,最后往往就只能吵架

一個定性的假設從何而來?

按照之前的所述,可能來源于內部需求涌現時的討論,可能通過用戶訪談、可用性測試等方式得到的定性假設。

在內部無法達成一致的情況下,就需要進行驗證。

舉個簡單的例子:

我們當時做民宿的時候,有用戶就希望可以在搜索列表中,增加“可以做飯”的標簽展示。

這個需求,很多用戶會直接表達出來;同時運營人員也十分建議,因為他們會在一線接觸到這些用戶。

↑年代久遠,就畫個示意圖吧

大家都知道民宿的特點,全家出游的幾率比較大,而且又有很多人是長租。

所以民宿是否允許做飯,可以在列表中一覽便知,這個需求對這類用戶來說,就會無比的強烈。

但產品部門卻表示反對,認為這屬于小部分需求的無限制放大。

只是所謂“會叫的輪子先上油”而已。

那內部此刻就會陷入“用戶有需求你們不做”和“這是個偽需求”的經典撕戰中。

大家各自搬出定性的假設出來,互相對轟。

其實有經驗的團隊知道,這就是個可以通過定量分析來驗證定性假設的時候。

在某版本中上線了功能并埋點后,最終發現:

  1. 列表加入此元素,不能提升整體轉化率;
  2. 但對多人入住情況,會有些微轉化提升。

最終的改進方案就是,并不在列表中展示這個標簽,而是藏在了二級過濾中供用戶使用。

↑ 同樣,體會下這個示意圖

這里可能有人會問了,如果任何一個定性假設都通過需要上線驗證,那成本會不會非常的高。

是這樣的,但同時我們也能做到:

  1. 如上一篇的內容所說,調查問卷也可以起到類似的作用;
  2. 需求多了自然也會排優先級,同時和運營部門的也會逐步優化磨合,大家會慢慢的有感覺,知道哪些才屬于有效需求。

2. 定量驗證到定量,最后往往就只能迷茫

一個定量的假設從何而來?

按照之前的所述,可能通過數據分析、調查問卷的方式得到了定量的假設。

如果說前者“定量分析來驗證定性假設”會比較容易理解,那么這里就有點繞了。

還是舉個例子比較簡單。

之前在某垂直搜索引擎酒店事業部做產品的時候,曾經遇到過想要分析酒店列表頁各元素重要性的議題。

目的是想讓整個列表中的元素更簡單干凈一些。

↑ 再畫個示意圖吧~

用的就是純粹的數據方法,把這上面的元素一個個都拿掉,逐步上線版本,然后觀察轉化率的變化。

結果出現了非常奇妙的情況。

  1. 就是拿掉了酒店所在商圈的元素,發現用戶的轉化率沒有顯著變化;
  2. 然后又拿掉了酒店星級的元素,發現用戶的轉化率也沒有顯著變化;
  3. 甚至最后拿到了酒店的圖片,發現用戶的轉化率依然沒有顯著變化。
  4. ……

到最后拿不掉的就只剩酒店名稱和價格了。

如果按照此時的數據結果的話,那么就會得到一個暴論:

酒店的搜索結果頁,只需要有名稱和價格就可以了……

這個當然不可以接受。

如我們所見,沒有任何的酒店搜索平臺敢于這么做。

背后當然是有原因的,就是NP≠P。

注意,這原本是一個數學概念,只是泛化到了產品應用概念上,后面有機會我會單開一篇來談談。

……即多個元素組合起來的作用,不等于單獨元素加起來的作用,元素組合的過程中,會涌現出新的價值。

這樣就不能用機械的定量方法來進行驗證了,那最后也就會陷入迷茫。

此時通過定性驗證就會明晰很多。

還是這個例子,假如我們通過某種定量方法:

某個元素(如商圈)去掉了對轉化率沒有影響,可以按照奧姆剃刀原則去掉。

那么就可以組織用戶訪談或者可用性測試,來進一步驗證這個定量假設。

  1. 如果定性方法也同樣能夠證明,那就可以大膽的去掉。
  2. 反之,如果用戶認為某元素(如酒店圖片)對自己幫助很大,那么即便定量數據上暫時認為沒有影響,也需要非常謹慎。

這樣就能做到優化酒店列表的任務目標。

二、定性和定量循環滾動驗證,直到未來

好像上面講的兩個都是住宿行業列表的例子。

其實,這也是拿自己熟悉的經歷來做舉例。

對于整個住宿行業來說(乃至整個電商行業),搜索列表頁是關鍵性頁面,用戶浸泡的時間也是占了大頭。

那么,定性和定量循環驗證,是什么意思呢?

比如住宿行業各大平臺的搜索列表頁,現在和十年前完全不一樣,和十年后也一定會完全不一樣。

但這種不一樣,并非是脫胎換骨的不同。

就好像是“街上流行紅裙子”,過了一段時間就會有反復。

這是因為競爭環境、用戶消費習慣、用戶信息檢索能力、市場大環境等等始終都在動態變化。

各住宿平臺都必須要契合當下而已。

還拿住宿搜索列表頁來舉例子,這里如有專職的產品經理:

  1. 切入到某問題,如能否加上“可做飯”的標簽,可以通過定量分析驗證定性假設。
  2. 在定量分析此問題的同時,數據中又會發現定量的假設,如用戶好像青睞“可自助入住”的住宿,此時就可以繼續安排用戶訪談等定性分析方法,來驗證這個定量假設。
  3. 而在下一次定性分析中,通過用戶訪談,肯定也會提出新的定性假設出來。
  4. .……

這樣就叫循環滾動驗證。

對于此核心前端頁面來說,這個產品經理就可以一直做下去,不斷探究用戶需求,且一直和同行保持競爭優勢。

工作內容就這樣打開了。

這對創業團隊,更是重要。

本文由 @覓云人 原創發布于人人都是產品經理。未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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