暴雞電競 - 產品策略體系搭建

這幾天在學習策略產品經理，以暴雞電競為例，整理下思路，講下如何對一款產品搭建產品策略體系。

暴雞電競介紹：暴雞電競產品分析 註：由於沒有產品數據和對產品全面的了解，所提供的數據和場景均為假設，不具備參考性，僅提供思路。

一、發現問題

以產品策略的角度，有4個方法來發現問題：

1. 用戶反饋
2. 系統監控
3. 階段性調研
4. 效果回歸

1.1 用戶反饋

用戶反饋收集到的問題比較隨機，難以反應產品的全局狀態，但仍然是最直接、有效了解產品的手段。

• 用戶反饋收集渠道：

1. 自有渠道：產品各個端上用戶反饋入口、客服所收集的問題。
2. 外部渠道：AppStore、應用寶等應用分發渠道的用戶評價，微博、貼吧等公開的媒體渠道。

• 流程：

1. 瀏覽了解數據內容；
2. 數據清洗；
3. 對反饋問題進行標註，分析。

對用戶反饋要敬畏，不自以為正常、合理，便不去分析，或者太多同樣的反饋就習以為然。

實例（暴雞電競）：

1. 針對收集到的問題進行標註和備註，分為 「未知問題」，「已知問題，暫無計劃」，「已知問題，計劃中」，「不是問題」等幾類。

2. 利用Excel的數據透視表功能，對問題進行統計：

3. 總結：

拉取了2018.01 - 2018.04三個月（時間段）內weibo、貼吧（數據源）的反饋共14條，經分析，有14條有效反饋。其中已知問題8條，未知問題4條。（反饋數量）具體問題……

1.2 系統監控

系統監控：是一種針對相對穩定的產品，通過數字性指標的收集和觀察，自動、實時發現問題的有效手段。

要搭建監控體系需要先定義：① 定義待監控指標。②定義報警規則。

1. 定義待監控指標。

① 拆解產品框架：將核心業務流程拆解為白盒和黑盒兩部分，白盒包含所有的用戶行為，黑盒包含所有的後端（系統）執行。

② 針對白盒和黑盒的核心目標，提煉出監控指標。

2. 定義報警規則。

① 觸發報警的條件：根據產品歷史數據得到正常波動區間，在正常區間外則發起報警。

② 確定報警方式：根據監控指標的重要程度和波動幅度，確定相應的及時性，選擇不同的報警方式。

從影響面和影響程度兩個維度來衡量指標的重要程度：

根據重要程度和波動幅度，選擇不同的報警方式：

實例（暴雞電競）：

從老闆視角，暴雞電競的核心業務流程為下單到完成訂單的整個流程，核心目標是儘可能提高下單的轉化率和老闆的下單體驗，故監控指標的定義要圍繞著核心業務流程和核心目標。

1. 定義待監控指標。

暴雞電競核心業務流程（老闆視角）

• 白盒監控指標：

• 黑盒監控指標：

接單效率是黑盒監控的一個重要指標，接單時間過長可能導致老闆取消訂單。從訂單被推送到接單中心，到被接單的時間為什麼以30秒為界？這個是需要通過接單時間的歷史數據來衡量，此處僅提供參考。假如超過90%的訂單均在30秒內被接，那麼即以30秒為界。

2. 定義報警規則。

根據產品歷史數據，我們可以知道到監控指標的歷史波動範圍：

白盒監控指標歷史波動範圍（小時級）

黑盒監控指標歷史波動範圍（小時級）

評估監控指標的重要程度：

定義報警範圍和報警方式（小時級監控）：

白盒監控指標報警範圍和報警方式

黑盒監控指標報警範圍和報警方式

1.3 階段性調研

階段性調研：是針對產品現狀進行的系統性分析。

策略產品的通用方法論：

階段性調研更關注通用方法論的前兩個環節。

• 階段性調研的通用方法：

1. 找到理想態：定義理想態，並以數字化的指標或其他明確標準來衡量。
2. 抽樣分析：將所有達不到理想態的Case(樣本)抽樣分析，並統計分類，明確滿足不好的原因。
3. 優先順序判斷：匯總所有問題，綜合影響面、問題嚴重程度和解決成本確定優先順序，作為接下來的項目計劃。

• 什麼是理想態？

任何一個產品都是用來解決用戶問題，產品的理想態即給出的方案確實解決了用戶問題。理想態會根據產品不同的階段不斷進化。

• 關於抽樣分析

策略面對的是難以枚舉的一群人的問題，通常需要通過樣本來代表群體情況。抽樣的基本步驟：

①根據調研目標確定抽樣對象和抽樣方法；②確定抽樣數量；③樣本分析標註，匯總問題；

如何確定抽樣數量？就統計角度來講，抽樣數量越大準確率越好，然後成本也會隨之增加。數量是精度和成本的平衡，只要代表某類問題的樣本數量有統計意義即可。盡量使代表某類問題的樣本數量≥5，或者影響面≥3%。為了使1%的問題的Case數量至少達到5，那抽樣數至少500，1000則效果更佳。

如何確定抽樣的時間窗口？可以代表全體用戶行為的最小時間窗口的全量數據。比如外賣行業在工作日和周末狀況不同，則為抽樣時間窗口為一周；現金貸有非常明顯的月底效應，則抽樣時間為一個月。

• 如何判斷優先順序？

單位成本下的ROI = 項目收益/成本。如果出現多個ROI相同的項目，通常情況下選擇絕對收益較高的項目優先解決。

實例（暴雞電競）：

1. 理想態

暴雞電競理想態定義：老闆發起呼叫後，有暴雞/暴娘應答並將服務完成，老闆的用戶體驗好。

核心指標及拆解：成交率和用戶滿意度是核心指標。為了讓調研目的聚焦，此次調研僅關注成交率。

2. 對沒有達到理想態即沒有成交的Case抽樣分析。

假設暴雞電競下單數據的最小時間窗口為一周，抽樣數量量1000。統計在各個環節上取消的原因和影響面佔比。

3. 針對以上問題給出解決方案以及預期的解決比例（預期可解決影響面），確定優先順序。

1.4 效果回歸

效果回歸：效果回歸作用於產品策略一次次的迭代循環中，起到承上啟下、檢驗解決方案的重要作用。

• 效果回歸需要回答三個問題：

1. 有沒有解決問題或達到目標？
2. 如果有，有沒有進一步優化的空間？有沒有引入新問題？優化/解決方案是什麼？
3. 如果沒，為什麼？如果要達到目標，接下來可以做什麼？

• 效果回歸分為五個步驟：

1. 明確預期：產品/迭代目標是什麼？
2. 指標體系：目標可以通過哪些數據來量化？明確核心指標、過程指標和觀察指標。
3. 確定上線方式：全流量上線或A/B、灰度。
4. 收集指標，檢驗是否達到預期。
5. 分析問題，得出結論。符合預期則產品循環中止，不符合預期則開啟新的迭代循環。

效果回歸的實例在下文的應用中。

二、策略方法論應用

產品策略的通用方法論：

1. 定義理想態；
2. 拆解未達理想態的情況；
3. 提出解決方案；
4. 驗證是否解決；

以暴雞電競為實例，講述產品策略方法論的應用過程。

產品目的：幫助老闆以最低成本完成呼叫暴雞/暴娘。

衡量指標：老闆的操作步長。

2.1 定義理想態

統計暴雞電競中，老闆呼叫暴雞/暴娘的操作步長：

平均步長達11.68步。

梳理老闆呼叫暴雞/暴娘的流程：

由此，可以定義理想態為：老闆呼叫過程的操作步長為3步。

問題拆分：其餘步長的Case朝著3步努力，次要目標是每個步長都縮短自己的平均時間。

2.2 拆解未達理想態的情況

抽樣分析：隨機抽取一天內的用戶完成呼叫的Session共1000個，問題分析結論如下：

• 通過分析抽樣的Case描述，在以下幾個方向上嘗試做出優化：

1. 選擇遊戲區：用戶的遊戲區通常較為固定，不會頻繁更換。對於老用戶，可以通過自動記錄上次用戶選擇的平台，來提供默認的選擇。
2. 選擇段位：遊戲的段位具有連續性的特點，對於老用戶，同樣可以通過自動記錄上次用戶選擇的段位，提供快捷選擇。
3. 不同頁面間的鏈接按鈕：整個流程中包含3個鏈接不同頁面的按鈕，嘗試簡化，減少頁面。
4. 選擇優惠券：自動幫助用戶選擇優惠力度最大的優惠券。
5. 選擇遊戲區和段位：選擇了王者榮耀、英雄聯盟這兩個需要選擇遊戲區和段位的遊戲，這兩個步驟花費了用戶長達6步的操作步長。嘗試優化。

2.3 提出解決方案

2.3.1 滾動選擇器

使用滾動選擇器後，將長達6步的操作縮短到2步。

2.3.2 將用戶操作轉移到系統上

1. 對於有過歷史下單行為的用戶，自動記錄上次用戶選擇的平台和遊戲段位，默認選擇。
2. 自動幫助用戶選擇優惠力度最大的優惠券。

2.3.3 合併價格頁和支付頁

• 原流程：

• 優化後

1. 合併以上兩個頁面，減少一步操作（按鈕確認下單）和一次用戶流失。
2. 將支付方式抽出，作為獨立的彈層，避免用戶受其他信息干擾，專註於完成支付，提高轉化。
3. 假如暴雞錢包餘額足夠，則推薦選擇暴雞錢包。假如餘額不足，則推薦使用微信支付。選擇支付方式後，暴雞錢包扣額（喚起第三方支付），進入等待接單界面。
4. 假如暴雞錢包餘額不足，用戶仍然選擇，則引導用戶進行充值操作。

2.4 驗證是否解決（效果回歸）

1. 明確預期

產品目標：降低老闆呼叫暴雞/暴娘的成本。

2. 指標體系

核心指標：老闆的操作步長，預期從平均值11.68步，降低到8步以下。

過程指標：有過歷史下單記錄的老闆操作步長，呼叫過程的平均時長。

觀察指標（防止新的路徑造成傷害）：從老闆進入呼叫流程後，到最後支付成功的整個流程的轉化率。

3. 確定上線方式

由於改動較大，可能影響最終的轉化率，選擇小流量上線的方式-A/B Test。隨機抽樣，設置兩組對照組，分別佔整體用戶的10%。為防止樣本有天然差異，針對兩個樣本集合空跑一段時間，以此來排除天然因素。

4. 收集指標，檢驗是否達到預期

核心指標：老闆的平均操作步長為7.8步，達到預期。

過程指標：有過歷史下單記錄的老闆操作步長為7.75步，有收益，但是低於預期。呼叫過程的平均時長從32.3s降低到26.1s，有收益，符合預期。

觀察指標：整個流程的轉化率提高了3.5%，改動沒有傷害到轉化率，反而有所收益。

5. 分析問題，得出結論

經過A/B Test，產品方案達到預期，轉化率稍有提高，可推行至全體用戶，正式上線。但對於有過歷史下單記錄的老闆呼叫過程的操作步長平均值為7.7，僅比整體平均值低0.05，不符合預期。接下來的迭代計劃著重於這點，針對有過歷史下單記錄、且經常下王者、LOL等需要選擇遊戲區和段位的老闆Case進行抽樣分析。

三、總結

產品策略的應用遵循以下思維方式和方法論：

方法論：

1. 定義理想態；
2. 拆解未達理想態的情況；
3. 提出解決方案；
4. 驗證是否解決；

無論具體如何操作，整個產品策略體系搭建圍繞 「聚焦-拆解-驗證」 這一核心展開。明確產品目標和理想態，枚舉影響理想態的所有因素，層層細分，針對這些細分因素提出新的解決方案，驗證是否達到預期，是則轉向下一個理想態，否則針對現狀再次拆解，開啟新的迭代循環。