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    價值主張為什么用戶:需!要你

    2025-08-04 03:36:44 來源:格隆匯

    在產(chǎn)品競爭日益激烈的今天,用戶為什么選擇你,而不是別人?這背后的答案,往往藏在“價值主張”中。它不是一句口號,而是一套能打動人心、驅(qū)動決策的系統(tǒng)表達(dá)。本篇文章將深入拆解價值主張的構(gòu)成邏輯,結(jié)合實戰(zhàn)案例與常見誤區(qū),幫助你從用戶視角出發(fā),構(gòu)建真正有說服力的產(chǎn)品理由。如果你正在為產(chǎn)品定位、用戶增長或市場傳播發(fā)愁,這篇文章將是你不可錯過的底層指南。

    3.1小雙的決策困境:眾說紛紜中如何抉擇?

    “我聽到了各種各樣的聲音,不知道該聽誰的?!毙‰p急切地找到我,“業(yè)務(wù)部建議開發(fā)智能硬件,市場部傾向做訂閱型軟件,但客戶還在頭痛數(shù)據(jù)同步的問題。誰能幫我做決定?”

    這正是產(chǎn)品經(jīng)理最常遇到的挑戰(zhàn):面對來自各方的需求建議——彼此交叉、甚至互相沖突——如何厘清思路、做出準(zhǔn)確判斷?在信息紛雜、利益交織的環(huán)境下,若缺乏清晰的判斷框架,產(chǎn)品經(jīng)理極易迷失方向。

    此時,價值主張就是你的北極星:它不僅是產(chǎn)品存在的理由,更是判斷各種建議是否值得采納的核心準(zhǔn)繩。接下來,我們將一步步從理解客戶及其問題開始,構(gòu)建假設(shè),驗證價值,最終明確產(chǎn)品的北極星指標(biāo),完善我們的價值主張。

    3.2決策框架:從假設(shè)到驗證,化繁為簡

    產(chǎn)品經(jīng)理最核心的能力并非“憑經(jīng)驗預(yù)測未來”,而是構(gòu)建假設(shè),并通過用戶和數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。借助結(jié)構(gòu)化的流程,我們能將復(fù)雜的決策過程化繁為簡、變模糊為清晰。

    為實現(xiàn)這一目標(biāo),我們需不斷思考以下五個關(guān)鍵維度,它們構(gòu)成了從客戶洞察到商業(yè)價值實現(xiàn)的完整鏈條:

    客戶(Customer):這些客戶真的存在嗎?他們是誰?處于怎樣的場景?人數(shù)多少?他們在嘗試完成什么目標(biāo)?采取了哪些行動?

    問題(Problem):他們面臨什么問題?我們在解決這樣的問題上有優(yōu)勢嗎?

    概念(Concept):我們提出的理念或解決方式是否真正解決了用戶問題,并為他們創(chuàng)造價值?

    功能(Feature):用戶是否能夠成功使用這個功能?是否滿足了他們的期望?

    業(yè)務(wù)(Business):這個功能是否能推動業(yè)務(wù)的價值主張?

    這五個維度可以幫助我們在每一輪決策中保持“用戶導(dǎo)向”和“價值清晰”。

    三步閉環(huán)思維:從假設(shè)到驗證的實踐

    為了將上述維度落地,我們可以采用“構(gòu)建假設(shè)—定義方案—設(shè)計驗證”的三步閉環(huán)思維,確保每一步產(chǎn)品決策都有據(jù)可循。

    ??第一步:構(gòu)建用戶問題假設(shè)

    一個有效的假設(shè)不應(yīng)聚焦于我們自身的限制,而應(yīng)關(guān)注用戶的處境和挑戰(zhàn)。它需要從【用戶類型】、【動機(jī)】、以及他們在執(zhí)行【目標(biāo)任務(wù)(Job-To-Be-Done)】過程中遇到的【問題】入手。

    因為只有先理解用戶目標(biāo)任務(wù),才能定義用戶路徑(誰做什么來實現(xiàn)目標(biāo))。隨后,我們才能識別出真實的問題,并設(shè)計功能來解決它,讓用戶愿意采用我們的產(chǎn)品。

    案例:在與某大型零售集團(tuán)的運(yùn)營經(jīng)理探討門店排班管理流程時,我們驗證了如下問題假設(shè):

    我們相信,區(qū)域運(yùn)營經(jīng)理在每周為幾十家門店安排員工排班時感到非常挫敗,因為排班數(shù)據(jù)分散在郵件、Excel表格和微信截圖中,員工的可用時間、崗位技能和歷史排班記錄無法統(tǒng)一查看,也無法自動生成排班建議。

    如果我們只是說“客戶想做門店排班優(yōu)化”或“客戶希望提升運(yùn)營效率”,不足以作為產(chǎn)品設(shè)計或開發(fā)估算的依據(jù)。我們必須理解:

    用戶是誰?區(qū)域運(yùn)營經(jīng)理、門店店長、HR助理。

    他們在沒有數(shù)字化工具時如何完成任務(wù)?依賴人工溝通、手動表格、反復(fù)確認(rèn)。

    哪些任務(wù)最耗時或最容易出錯?員工可用性收集、技能匹配、跨門店協(xié)調(diào)。

    只有當(dāng)我們從這些具體操作流程出發(fā),才能識別出真正的痛點,并提出有針對性的產(chǎn)品思路,比如:

    員工可用時間自動同步模塊

    崗位技能匹配引擎

    一鍵生成排班建議的智能助手

    明確用戶之后,我們可以定義明確的用戶問題假設(shè):

    我相信【什么樣的用戶】在【什么場景下/完成什么目標(biāo)任務(wù)過程中】遇到了【什么問題】。

    例如,小雙面對的AI初審系統(tǒng),其用戶假設(shè)定義如下:

    我相信【保險公司的理賠審核員】,在【日常審查理賠單】時,遇到了【人工審查耗時、難以統(tǒng)計工作量】的問題。

    ???第二步:定義解決方案假設(shè)

    基于用戶假設(shè),我們進(jìn)一步提出解決方案假設(shè):

    我相信【什么樣的解決方案】能夠幫助【目標(biāo)用戶】解決【核心問題】,這對于【用戶的工作/生活】具有【什么價值】。

    此時小雙原本的假設(shè)是:

    我相信【AI初審系統(tǒng)】能夠幫助【理賠審核員】解決【人工審查耗時】的問題,從而【提升審核效率和工作滿意度】。

    但此時全工提出了一個關(guān)鍵問題:“這個解決方案指的是哪個部分?我們?yōu)槭裁聪嘈潘梢跃徑馊斯彶楹臅r?”我問道:“你心中的AI初審系統(tǒng)指的是什么?它如何具體解決這個問題?”房間里頓時熱鬧了起來。每個人的理解都不相同。這個討論正是把解決方案的概念假設(shè)進(jìn)一步具體化到功能假設(shè)。在團(tuán)隊協(xié)助下,小雙定義了兩條更加聚焦的功能假設(shè):

    我相信【自動發(fā)票識別模塊】,能夠幫助【理賠審核員】解決【理賠單據(jù)錄入耗時、核對繁雜】的問題,這將顯著提升【初步審核效率】和【每日工作節(jié)奏的可控性】。

    我相信【工作量可視化儀表板】,能夠幫助【審核員及其主管】清晰掌握【每日審核量與異常申請分布】,從而提升【組織協(xié)調(diào)效率】和【工作滿意度】。

    ??第三步:設(shè)計驗證標(biāo)準(zhǔn)——SMART原則

    一個好的假設(shè)必須是可驗證的。我們引入SMART原則來設(shè)定判斷標(biāo)準(zhǔn):

    Specific(具體):清晰定義問題與解決方案,避免模糊。

    Measurable(可衡量):設(shè)定成功指標(biāo),便于驗證假設(shè)是否成立。

    Attainable(可實現(xiàn)):在當(dāng)前資源與技術(shù)條件下具備實現(xiàn)可能性。

    Relevant(相關(guān)):假設(shè)要與用戶真實需求和業(yè)務(wù)目標(biāo)高度匹配。

    Time-based(有時限):設(shè)定明確驗證周期,避免無限延期。

    小雙嘗試使用SMART原則來定義自己的驗證計劃。例如,針對“自動發(fā)票識別模塊”的驗證,她會設(shè)定如下標(biāo)準(zhǔn):

    1)具體:明確關(guān)注“錄入發(fā)票信息”這一審核環(huán)節(jié),通過用戶訪談確認(rèn)是否存在重復(fù)性錄入、核對字段等耗時任務(wù)。

    2)可衡量:設(shè)定目標(biāo)為:

    ≥80%審核員表示“發(fā)票錄入及核查確實耗時”;

    每單錄入耗時≥3分鐘;

    原型演示后≥60%受訪者表示“愿意使用自動識別功能”,打分≥4(滿分5分)。

    3)可實現(xiàn):計劃招募來自于5個典型目標(biāo)客戶群體的10位審核員,進(jìn)行定向流程訪談(參考下一章節(jié)的定性和定量研究方法);提供發(fā)票樣張和原型圖,模擬基于目標(biāo)任務(wù)的流程,引導(dǎo)用戶描述使用體驗并判斷是否滿足期望。

    4)相關(guān):與審核員工作中的關(guān)鍵低效目標(biāo)任務(wù)高度相關(guān),且解決方向貼近業(yè)務(wù)流程,也符合保險公司降低人力成本、提升理賠時效的目標(biāo)。

    5)有時限:設(shè)定驗證節(jié)奏為:

    第一周:設(shè)計訪談提綱,分析用戶畫像,確定訪談對象以及時間表。

    第二周:訪談,重點放在問題的驗證。

    第三周:總結(jié)分析,根據(jù)驗證通過的假設(shè)進(jìn)行原型設(shè)計。

    第四周:原型演示與反饋收集。

    第五周:總結(jié)解決方案假設(shè),評估業(yè)務(wù)價值與落地路徑。

    這三步構(gòu)成了一個閉環(huán)思維:從用戶出發(fā),定義方案,再回到驗證。它不僅能提高產(chǎn)品判斷質(zhì)量,還能幫助團(tuán)隊在溝通中建立共識。

    3.3用戶研究:深入理解用戶的“心聲”與“行為”

    在產(chǎn)品實踐中,我們常常面對一個核心問題:“用戶到底想要什么?”但遺憾的是,用戶很少會直接告訴你答案。他們說的,不一定是他們真正的需要;而你看到的,也不一定是他們真正的痛點。

    這正是用戶研究的價值所在。帶著假設(shè),我們可以系統(tǒng)化地展開用戶調(diào)研,驗證哪些假設(shè)成立,哪些需要修改,哪些值得拓展。

    在《TheCustomer-DrivenPlaybook》中,作者分享了一個問題樣本列表,你會發(fā)現(xiàn)其中不僅包括定性的問題(比如How),還有定量的問題(比如HowMuch)。這些問題旨在深挖用戶的動機(jī)、阻礙以及他們實現(xiàn)目標(biāo)的方式。

    我們的目標(biāo)是從多維度理解用戶,從而更全面地驗證假設(shè)。

    3.3.1定性研究方法:挖掘深層動機(jī)與感受

    定性研究旨在深入了解用戶的行為、動機(jī)和情感,揭示“為什么”以及“怎么做”。它通常通過小樣本、深入的訪談和觀察來獲得豐富的信息。

    ??用戶訪談(UserInterview)

    與目標(biāo)用戶一對一對話,探索他們的行為、痛點和真實感受。

    實踐技巧:

    1)準(zhǔn)備訪談提綱:訪談提綱需圍繞假設(shè)設(shè)計,優(yōu)先采用開放式提問,避免“你覺得這個功能有用嗎”式的封閉問題。不同表達(dá)方式會影響用戶反應(yīng)。例如我曾問用戶:“你有什么痛點嗎?”對方回答“沒有”。但當(dāng)我改問:“在這個流程里,有哪些特別費(fèi)時間或重復(fù)性的操作?”對方立刻開始詳細(xì)闡述——這就是提問方式的力量。

    2)傾聽與觀察:不僅聽用戶說什么,還要觀察他們的肢體語言、表情和未言明的需求。有時候觀察比談話會更具有真實性和啟發(fā)性。在丹麥比隆的樂高總部,有一個叫“LEGOIdeaHouse”的地方,是樂高的內(nèi)部博物館和創(chuàng)新實驗室。這里不僅展示了樂高的歷史,還承擔(dān)著一個重要任務(wù):觀察孩子們?nèi)绾瓮鏄犯撸瑥闹邪l(fā)現(xiàn)靈感和需求。樂高設(shè)計師多次提到他們“不會直接問孩子喜歡什么,而是看他們怎么玩”。這也是樂高產(chǎn)品開發(fā)流程中“觀察優(yōu)先”的體現(xiàn)。

    案例:在開發(fā)健康管理應(yīng)用時,大武團(tuán)隊發(fā)現(xiàn),大多數(shù)用戶不是缺乏健康知識,而是缺乏持續(xù)動力。他們需要的不是記錄工具,而是能帶來情感激勵和成就感的伙伴。這一發(fā)現(xiàn)直接推動了產(chǎn)品向“社交激勵+習(xí)慣養(yǎng)成”方向演進(jìn)。

    ??焦點小組(FocusGroup)

    多人討論形式,借助集體智慧發(fā)現(xiàn)共性與差異,適合探討產(chǎn)品概念或原型。

    實踐技巧:

    設(shè)定明確主題:圍繞特定產(chǎn)品概念、功能或問題進(jìn)行討論。

    主持人引導(dǎo):引導(dǎo)討論方向,鼓勵所有人發(fā)言,控制討論節(jié)奏,避免強(qiáng)勢發(fā)言者主導(dǎo)討論。同時,也要注意觀察在“被帶節(jié)奏”的時刻,從而判斷哪些觀點是本能反應(yīng),哪些是輿論影響。

    案例:在設(shè)計一款教育科技產(chǎn)品時,文子發(fā)現(xiàn)家長普遍關(guān)注成績,但學(xué)生更看重趣味性與互動性。于是她將功能設(shè)計從“考試跟蹤”向“學(xué)習(xí)陪伴”擴(kuò)展,讓家長與孩子都能獲得價值。

    ???♂?用戶畫像(UserPersona)

    將調(diào)研信息歸納為具有代表性的虛擬用戶原型,輔助設(shè)計決策和溝通。

    實踐技巧:

    數(shù)據(jù)收集:通過訪談、問卷、觀察等方式收集用戶數(shù)據(jù)。

    模式識別:從大量數(shù)據(jù)中識別共同的行為模式、需求和痛點,進(jìn)行用戶分群。

    詳細(xì)描述:為每個代表性用戶群體撰寫詳細(xì)的用戶畫像。

    案例:以“張三”理賠審核員為例,我們不僅了解他的職位和背景,還構(gòu)建了他的心理目標(biāo)、工作習(xí)慣、技術(shù)認(rèn)知與生活期待。有了這樣的畫像,產(chǎn)品功能就不再只是“為審核員設(shè)計”,而是為“希望下班準(zhǔn)時陪伴家人”的張三量身打造。

    張三的基本信息包括:

    姓名:張三

    年齡:35歲

    職位:醫(yī)療臨床業(yè)務(wù)部門高級理賠審核員

    家庭:已婚,兩個孩子

    地點:上海

    工作經(jīng)驗:當(dāng)前公司5年,之前在醫(yī)院擔(dān)任護(hù)士8年

    教育背景:本科,護(hù)理學(xué)專業(yè)

    他的心理特征和行為偏好則更為關(guān)鍵:

    興趣動機(jī):提高審核效率,量化工作成果,平衡工作與生活。

    挑戰(zhàn)痛點:手工審查耗時,難以統(tǒng)計月度審核狀態(tài),年底加班壓力大。

    目標(biāo)愿望:提高生產(chǎn)力和客戶滿意度,5個工作日內(nèi)完成新申請審閱,希望能按時下班陪伴家人。

    行為偏好:主要工作在白天完成,如有新申請可在晚飯后處理半小時;偏愛清晰直觀的操作界面,對新技術(shù)持開放態(tài)度但希望學(xué)習(xí)成本低。

    在技能背景方面:

    專業(yè)技能:醫(yī)療護(hù)理專業(yè)知識,熟悉醫(yī)療政策和理賠流程。

    技術(shù)水平:基本的Office操作技能,對日常辦公軟件使用熟練,不排斥學(xué)習(xí)新系統(tǒng)。

    態(tài)度傾向:支持最佳實踐和數(shù)字化解決方案,希望能通過技術(shù)提升工作質(zhì)量和生活品質(zhì)。

    ??可用性測試(UsabilityTesting)

    通過真實用戶執(zhí)行任務(wù),觀察操作過程,發(fā)現(xiàn)交互設(shè)計中的“坑”。

    實踐技巧:

    設(shè)定任務(wù)場景:設(shè)計貼近用戶實際使用流程的任務(wù)。

    邀請目標(biāo)用戶:讓用戶在自然狀態(tài)下操作產(chǎn)品。

    觀察與記錄:記錄用戶的操作路徑、遇到的障礙、表情和口頭反饋。

    分析問題:識別并量化可用性問題,評估其嚴(yán)重性。

    案例:老師在使用報表系統(tǒng)時因“時間控件”而崩潰:點擊太繁瑣、年份切換邏輯不符合習(xí)慣、無法單點確認(rèn)。通過可用性測試,全工親眼見到老師們在面對“非直覺式設(shè)計”時的掙扎,從而優(yōu)化了操作路徑與反饋機(jī)制。比起用戶勾選“操作復(fù)雜”,這種現(xiàn)場觀察更具沖擊力。

    3.3.2定量研究方法:驗證普遍性與優(yōu)先級

    定量研究通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集與統(tǒng)計分析,判斷需求有多普遍、痛點有多嚴(yán)重、哪些方案更優(yōu)。

    ??問卷調(diào)查(Survey)

    設(shè)計結(jié)構(gòu)化問卷,向大量用戶收集數(shù)據(jù),例如用戶滿意度、功能偏好、使用頻率、人口統(tǒng)計學(xué)信息等。

    實踐技巧:

    明確調(diào)研目標(biāo):確保每一題都服務(wù)于核心驗證方向。

    合理設(shè)計問題:避免歧義、引導(dǎo)性問題,提供多選、量表等多樣化選項。

    選擇合適渠道:通過郵件、APP內(nèi)嵌、社交媒體等渠道分發(fā)。

    數(shù)據(jù)清洗與分析:對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,識別趨勢和規(guī)律。

    案例:在健康管理APP的早期用戶驗證中,大武團(tuán)隊通過問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn):實際用戶以25–40歲職場群體為主,而不是預(yù)期的老人群體。不同年齡段用戶對“習(xí)慣養(yǎng)成”、“家庭聯(lián)動”類功能的接受度明顯不同。這一發(fā)現(xiàn)促使產(chǎn)品策略向“社交激勵+家庭場景”轉(zhuǎn)型,也重新定義了產(chǎn)品定位。

    ??用戶訪談中的定量提問

    在用戶訪談中嵌入結(jié)構(gòu)化的定量問題,用于輔助理解用戶對痛點、解決方案或產(chǎn)品價值的主觀判斷,補(bǔ)充定性信息,并為后續(xù)優(yōu)先級排序和市場判斷提供定量參考。

    這種方法特別適用于訪談樣本較小、但希望獲取相對客觀可比性的場景。常見的形式包括打分排序、百分比估計、推薦意愿量表等。

    實踐技巧:

    將定量提問嵌入關(guān)鍵問題后:如在了解痛點后加入“這幾個痛點可以排個序嗎?”或“你認(rèn)為哪個最影響你的工作?”

    使用比例與等級讓用戶表達(dá)真實感受:比如“你認(rèn)為這個解決方案能解決你問題的可能性是多少?0–100%”,或使用Likert量表打分。

    引入推薦意愿(NPS類問題)做真實性校驗:例如,“你是否愿意將這個方案推薦給你的同事?”比“你覺得這個方案好不好”更具決策價值。

    重構(gòu)提問順序,避免社交期望影響評分:先讓用戶自由表達(dá),再引入評分,減少“被引導(dǎo)打高分”的偏差。

    在訪談筆記中統(tǒng)一記錄評分標(biāo)準(zhǔn)與原話:便于后續(xù)對比與歸因分析。

    案例:在調(diào)研零售門店排班流程時,我們通過訪談收集了運(yùn)營經(jīng)理對4個核心任務(wù)的耗時評分:

    收集員工可用時間:平均4.5分

    合規(guī)檢查:平均3.8分

    生成初版排班建議:平均4.9分

    與員工溝通調(diào)整:平均4.2分

    隨后加入定量提問:“如果系統(tǒng)能自動生成排班建議,你估計能節(jié)省多少時間?”結(jié)果平均估算為減少45–60%準(zhǔn)備時間。最后詢問推薦意愿:“你愿意推薦該方案給其他店經(jīng)理嗎?”結(jié)果7/9受訪者給出≥9分推薦意愿,并表示“愿意試用原型”。這一系列定量問答直接支持了功能優(yōu)先級排序與MVP方案形成。

    ??數(shù)據(jù)分析(DataAnalytics)

    在產(chǎn)品立項前,數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)不是評估功能表現(xiàn),而是用已有行為數(shù)據(jù)去驗證以下三個核心問題:

    這個問題真的存在嗎?

    這個問題值得解決嗎?

    我們定義的解決方案真的能解決問題嗎?

    實踐技巧:

    挖掘目標(biāo)任務(wù)痛點行為模式:分析某一目標(biāo)任務(wù)路徑下的完成率、跳出率、重復(fù)嘗試次數(shù)。

    識別問題導(dǎo)致的流失行為:漏斗分析識別哪些頁面或流程引發(fā)用戶放棄。

    尋找“異常使用路徑”反向推理問題:有些用戶行為反映出他們在“自我修復(fù)”產(chǎn)品不足,比如我曾經(jīng)被Jira導(dǎo)出Excel文件的中文亂碼問題而困擾,后來學(xué)會先導(dǎo)出html確定沒有亂碼后手動拷貝到Excel文件。

    構(gòu)建用戶行為畫像驗證假設(shè)關(guān)聯(lián)性:比較不同用戶群在目標(biāo)任務(wù)上的行為差異,比如零售店長群體中,只有20%使用“自動推薦”功能,但他們的排班滿意度卻最高?

    案例:在分析某零售排班推薦功能是否值得開發(fā)前,團(tuán)隊調(diào)取了系統(tǒng)中三個月的操作日志發(fā)現(xiàn)>40%店長在導(dǎo)出排班Excel前,手動調(diào)整排班超8次,多數(shù)動作為“打亂推薦順序”;超過65%用戶在“建議方案彈窗”后直接關(guān)閉而未查看詳情。這些數(shù)據(jù)一方面驗證了“自動建議不可信”的問題存在,另一方面也提示“推薦邏輯需增強(qiáng)匹配度”。

    3.4價值主張畫布:可視化地定義你的價值

    價值主張畫布(ValuePropositionCanvas)是商業(yè)畫布(BusinessModelCanvas)的一個重要組成部分,它幫助我們深入理解客戶,并設(shè)計出能真正解決其痛點、創(chuàng)造其收益的產(chǎn)品或服務(wù)。它將“客戶細(xì)分”和“價值主張”兩個核心模塊拆解得更加細(xì)致。

    讓我們用價值主張畫布來分析小雙的AI初審系統(tǒng),這能幫助她清晰地看到產(chǎn)品如何創(chuàng)造價值:

    3.4.1客戶細(xì)分(CustomerSegment)

    這部分聚焦于我們的目標(biāo)客戶是誰,以及他們有哪些特點。

    用戶目標(biāo)任務(wù)(JobstobeDone):客戶需要完成的核心任務(wù)、要解決的問題或要滿足的需求。這不僅僅是功能性的,也包括情感和社會性的任務(wù)。

    審核醫(yī)療理賠申請

    驗證發(fā)票真實性

    計算補(bǔ)償金額

    生成審核報告

    規(guī)劃日常工作量

    統(tǒng)計每月審核量

    用戶痛點(Pains):客戶在完成任務(wù)過程中遇到的問題、煩惱、障礙或風(fēng)險。

    手動審核耗時長,效率低下。

    重復(fù)性工作枯燥,易產(chǎn)生疲勞。

    工作量難以預(yù)測,導(dǎo)致加班壓力大。

    人為錯誤率高,影響理賠準(zhǔn)確性。

    數(shù)據(jù)統(tǒng)計滯后,無法及時掌握審核進(jìn)度。

    用戶收益(Gains):客戶希望獲得的結(jié)果、好處、積極情緒或降低的成本。

    效率提升:快速完成審核,節(jié)省大量時間。

    減少錯誤:提高審核準(zhǔn)確率。

    工作協(xié)調(diào):更清晰地規(guī)劃人力資源。

    成就感:通過高效工作獲得職業(yè)滿足感。

    平衡生活:有更多時間用于個人和家庭。

    3.4.2價值主張(ValueProposition)

    這部分聚焦于我們的產(chǎn)品如何為客戶創(chuàng)造價值。

    產(chǎn)品與服務(wù)(Products&Services):我們提供的具體產(chǎn)品、服務(wù)或功能。

    AI智能預(yù)審系統(tǒng)

    發(fā)票智能識別與驗證模塊

    自動補(bǔ)償計算引擎

    自定義報表生成功能

    審核進(jìn)度監(jiān)控與審批流管理

    痛點緩解器(PainRelievers):我們的產(chǎn)品如何幫助客戶解決痛點。

    自動化重復(fù)任務(wù):AI初審系統(tǒng)自動識別、提取關(guān)鍵信息,大幅減少人工錄入和核對時間。

    智能異常檢測:系統(tǒng)自動標(biāo)記異常發(fā)票或高風(fēng)險申請,降低錯誤率。

    批量處理能力:支持同時處理多份申請,顯著提升審核效率。

    質(zhì)量控制系統(tǒng):內(nèi)置規(guī)則引擎和合規(guī)性校驗,減少人工錯誤。

    實時進(jìn)度反饋:讓審核員和經(jīng)理能隨時了解工作狀態(tài),優(yōu)化工作量管理。

    收益創(chuàng)造器(GainCreators):我們的產(chǎn)品如何幫助客戶獲得收益。

    工作效率倍增:節(jié)省大量人工審核時間,讓審核員能專注于更復(fù)雜的案例。

    工作成果量化:自動生成每月審核報告,幫助審核員更好地量化工作表現(xiàn)和提升職業(yè)價值。

    準(zhǔn)確率顯著提升:AI識別和計算的精準(zhǔn)度遠(yuǎn)超人工,降低出錯率,減少后續(xù)糾紛。

    改善工作體驗:減少枯燥重復(fù)勞動,提升工作滿意度和成就感。

    縮短響應(yīng)時間:客戶能更快收到審核結(jié)果,提升客戶滿意度,甚至增強(qiáng)保險公司的服務(wù)競爭力。

    通過價值主張畫布,小雙能清晰地看到,她的AI初審系統(tǒng)是如何針對張三和李四(用戶)的痛點,并通過具體功能創(chuàng)造收益的。同時,王五(購買者)和IT部門(影響者)的關(guān)注點也需要在這個價值主張中得到體現(xiàn),你要不要也嘗試一下呢?

    3.5北極星指標(biāo):指引方向的燈塔

    在復(fù)雜的決策環(huán)境中,產(chǎn)品經(jīng)理最需要的,是一個指引方向的“燈塔”——北極星指標(biāo)(NorthStarMetric)。它是衡量產(chǎn)品核心價值的單一指標(biāo),能清晰反映用戶使用產(chǎn)品時獲得的真實價值,并與企業(yè)的長期目標(biāo)緊密掛鉤。

    一個好的北極星指標(biāo)應(yīng)具備以下特征:

    反映用戶價值:它不是反映企業(yè)行為的指標(biāo),而是真正代表用戶是否在產(chǎn)品中獲得了價值。

    可衡量、易理解:清晰、量化,讓所有團(tuán)隊成員都一目了然。

    驅(qū)動業(yè)務(wù)增長:指標(biāo)提升,能夠直接或間接推動用戶留存、轉(zhuǎn)化或收入等核心指標(biāo)。

    長期穩(wěn)定性:不會因短期波動而失去意義,是一個戰(zhàn)略性的長期指標(biāo)。

    我們來看幾個知名公司的北極星指標(biāo):

    Netflix:用戶觀看時長(WatchTime),表示用戶沉浸度與內(nèi)容價值。

    Slack:每日活躍用戶數(shù)(DailyActiveUsers),衡量協(xié)作工具的使用頻率。

    Amazon:每月購買次數(shù)(PurchasesperMonth),直接反映平臺交易活躍度。

    以小雙的AI初審系統(tǒng)為例,如果目標(biāo)是提高理賠審核效率,那么“平均理賠審核完成時間”可能就是一個北極星指標(biāo)。或者更具體的,“每位審核員每日處理的理賠單數(shù)量”也可以作為衡量效率的核心指標(biāo)。

    全工的困惑:如何平衡效率和質(zhì)量?

    全工作為工程師出身的產(chǎn)品經(jīng)理,他非常關(guān)注技術(shù)實現(xiàn)和系統(tǒng)性能。

    “如果只追求效率,我們可能會犧牲準(zhǔn)確率,導(dǎo)致誤判?!比ぬ岢隽怂膿?dān)憂,”那么我們的北極星指標(biāo)應(yīng)該是什么?是’處理量’還是’準(zhǔn)確率’?”

    這是一個非常好的問題。北極星指標(biāo)的選擇并非總是單一的,它需要反映產(chǎn)品最核心的價值。在這種情況下,我們可以設(shè)定一個“復(fù)合北極星指標(biāo)”或者“北極星指標(biāo)+守衛(wèi)指標(biāo)”:

    北極星指標(biāo):每位審核員每日處理的理賠單數(shù)量。這個指標(biāo)反映了效率的提升,是產(chǎn)品帶來的核心價值。

    守衛(wèi)指標(biāo)(GuardrailMetric):AI初審系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。這個指標(biāo)確保了在追求效率的同時,產(chǎn)品質(zhì)量不會下降,避免誤判帶來更大的問題。

    這樣,團(tuán)隊在追求效率的同時,也會始終關(guān)注準(zhǔn)確率,確保產(chǎn)品在核心價值上不偏離軌道。

    3.6章節(jié)小結(jié):價值主張的魅力

    回顧這一章,我們完成了一件重要的事——讓產(chǎn)品從“解決問題”走向“創(chuàng)造價值”。

    明確用戶痛點與收益:通過用戶研究,抓住他們真正想解決的問題和渴望實現(xiàn)的目標(biāo)。

    精準(zhǔn)定義產(chǎn)品價值:通過畫布、假設(shè)和驗證,讓每一個功能都對準(zhǔn)真實場景與情緒需求。

    設(shè)定北極星指標(biāo):用一個核心指標(biāo)來指引方向,并配套守衛(wèi)指標(biāo),防止偏航。

    價值主張不是一句營銷標(biāo)語,而是產(chǎn)品管理的內(nèi)核。但這僅僅是產(chǎn)品構(gòu)想的開始,一個有生命力的產(chǎn)品需要更全面的商業(yè)視角。

    題圖來自Pixabay,基于CC0協(xié)議

    該文觀點僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務(wù)

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