[數據驅動的互聯網產品設計 課程整理]
課程網址: https://edu.userxper.com/pm01/
講師: 魏銘信 / Ivan Wei
上課整理
(1) 產品設計與迭代流程
產品開發階段
需求探索 (discover)
定義需求 (define)
產品發展方案 (devlop)
落地交付 (deliver)
敏捷開發與迭代
MVP
Sprint
(2) 用戶量快速成長的原因 (以 CM Secuirty 為例)
增長紅利: 搭上了 Android 手機出貨量快速
獲客渠道: Clean Master 用戶量級超高與安裝轉化絕佳
安全感需求: 過去 PC 用戶認為低效能手機也需要防毒
快速試錯: 快速驗證假說, 並以用戶增長為目標
(3) 快速驗證假說
Sprint 1
5 個人花了3 個月做出第一版: 一件掃描的手機安全功能
Build Measure Learn 的過程
提出假說: 全球移動裝置用戶也許有手機安全或防毒的需求
上線驗證: 盡可能花最少時間和資源來打造產品來驗證需求
數據觀察分析: 上線後從數據觀察產品增長情況與用戶行為
是否有持續安裝
是否有留著 App
是否有持續使用
Sprint 2
要有新的增長, 就要有新的功能
是否很多人瀏覽黃頁
是否很多人會去清紀錄
根據這些資料來提供新功能:
在一鍵掃描結果上顯示會清除這些有隱私的紀錄
經過幾個 sprint 才想要做隱私瀏覽器 (不會一開始就做個大功能, 是看 data 來決定是否繼續投資)
(4) MVP
要包含 End 2 End 流程, 而不是 End 2 End 中某些步驟而已
如果是從既有產品要做新功能的 MVP, 要從既有動線裡, 加入可能觸發動機的入口. 如果用新的動線, 用戶可能不見得會想進去
(5) 數據
數據意識 (Data Aware)
凡事都想到要了解產品使用的數據現況
AARRR
用戶獲取: 多少新用戶安裝/到訪
用戶活躍: 多少用戶持續使用
留存/回訪: 隔天多少用戶沒移除, 繼續使用
分享: 用戶願不願意推薦給朋友
獲利: 變現能力如何
AARRR 不是漏斗, 會依產品階段不同, 你要聚焦的指標就不同
數據啟示 (Data Informed)
透過對數據的了解, 提升對用戶行為的認知, 作為下一步行動的參考依據
數據驅動 (Data Driven)
透過對數據分析的結果, 進行產品設計決策的參考依據
當無法解決數據背後的原因時, 需要質性調研的分析
在變化中找到趨勢, 從規律中發現異常
感想
a. MVP 要小, 並且是 End 2 End. 現在的 MVP 還是太大了
b. 要用 Data 來確認是否前進, 而不是拍腦袋決定. 你想要什麼結果, 所以你收集什麼 data. 可是重點在於沒有想清楚想要什麼, 所以不知道要收集什麼.
c. 要讓用戶有高的機率進入新功能. 目前老是弄新的 path, user 根本不知道有這件事, 所以你的實驗根本沒機會發生.
d. 要有新的增長, 需要有新的功能或作法. 什麼都不做, 就不會有新的機會發生. 要小步快速前進, 不要怕犯錯, 只要能快速調整就好
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