商業(yè)
皮蛋 不能生吃
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，
楊亮
4小時(shí)前
價(jià)值主張為什么用【戶需】：要75%你
2025-07-29 01:39:59
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在產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)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(jià)值主張”中。它不是一句口號(hào)，而是一套能打動(dòng)人心、驅(qū)動(dòng)決策的系統(tǒng)表達(dá)。本篇文章將深入拆解價(jià)值主張的構(gòu)成邏輯，結(jié)合實(shí)戰(zhàn)案例與常見(jiàn)誤區(qū)，幫助你從用戶視角出發(fā)，構(gòu)建真正有說(shuō)服力的產(chǎn)品理由。如果你正在為產(chǎn)品定位、用戶增長(zhǎng)或市場(chǎng)傳播發(fā)愁，這篇文章將是你不可錯(cuò)過(guò)的底層指南。
3.1小雙的決策困境：眾說(shuō)紛紜中如何抉擇？
“我聽(tīng)到了各種各樣的聲音，不知道該聽(tīng)誰(shuí)的。”小雙急切地找到我，“業(yè)務(wù)部建議開(kāi)發(fā)智能硬件，市場(chǎng)部?jī)A向做訂閱型軟件，但客戶還在頭痛數(shù)據(jù)同步的問(wèn)題。誰(shuí)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(duì)來(lái)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(shí)，價(jià)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(lái)，我們將一步步從理解客戶及其問(wèn)題開(kāi)始，構(gòu)建假設(shè)，驗(yàn)證價(jià)值，最終明確產(chǎn)品的北極星指標(biāo)，完善我們的價(jià)值主張。
3.2決策框架：從假設(shè)到驗(yàn)證，化繁為簡(jiǎn)
產(chǎn)品經(jīng)理最核心的能力并非“憑經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)未來(lái)”，而是構(gòu)建假設(shè)，并通過(guò)用戶和數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。借助結(jié)構(gòu)化的流程，我們能將復(fù)雜的決策過(guò)程化繁為簡(jiǎn)、變模糊為清晰。
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們需不斷思考以下五個(gè)關(guān)鍵維度，它們構(gòu)成了從客戶洞察到商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的完整鏈條：
客戶（Customer）：這些客戶真的存在嗎？他們是誰(shuí)？處于怎樣的場(chǎng)景？人數(shù)多少？他們?cè)趪L試完成什么目標(biāo)？采取了哪些行動(dòng)？
問(wèn)題（Problem）：他們面臨什么問(wèn)題？我們?cè)诮鉀Q這樣的問(wèn)題上有優(yōu)勢(shì)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(wèn)題，并為他們創(chuàng)造價(jià)值？
功能（Feature）：用戶是否能夠成功使用這個(gè)功能？是否滿足了他們的期望？
業(yè)務(wù)（Business）：這個(gè)功能是否能推動(dòng)業(yè)務(wù)的價(jià)值主張？
這五個(gè)維度可以幫助我們?cè)诿恳惠啗Q策中保持“用戶導(dǎo)向”和“價(jià)值清晰”。
三步閉環(huán)思維：從假設(shè)到驗(yàn)證的實(shí)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(jì)驗(yàn)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(wèn)題假設(shè)
一個(gè)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(dòng)機(jī)】、以及他們?cè)趫?zhí)行【目標(biāo)任務(wù)（Job-To-Be-Done）】過(guò)程中遇到的【問(wèn)題】入手。
因?yàn)橹挥邢壤斫庥脩裟繕?biāo)任務(wù)，才能定義用戶路徑（誰(shuí)做什么來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)）。隨后，我們才能識(shí)別出真實(shí)的問(wèn)題，并設(shè)計(jì)功能來(lái)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(yíng)經(jīng)理探討門(mén)店排班管理流程時(shí)，我們驗(yàn)證了如下問(wèn)題假設(shè)：
我們相信，區(qū)域運(yùn)營(yíng)經(jīng)理在每周為幾十家門(mén)店安排員工排班時(shí)感到非常挫敗，因?yàn)榕虐鄶?shù)據(jù)分散在郵件、Excel表格和微信截圖中，員工的可用時(shí)間、崗位技能和歷史排班記錄無(wú)法統(tǒng)一查看，也無(wú)法自動(dòng)生成排班建議。
如果我們只是說(shuō)“客戶想做門(mén)店排班優(yōu)化”或“客戶希望提升運(yùn)營(yíng)效率”，不足以作為產(chǎn)品設(shè)計(jì)或開(kāi)發(fā)估算的依據(jù)。我們必須理解：
用戶是誰(shuí)？區(qū)域運(yùn)營(yíng)經(jīng)理、門(mén)店店長(zhǎng)、HR助理。
他們?cè)跊](méi)有數(shù)字化工具時(shí)如何完成任務(wù)？依賴人工溝通、手動(dòng)表格、反復(fù)確認(rèn)。
哪些任務(wù)最耗時(shí)或最容易出錯(cuò)？員工可用性收集、技能匹配、跨門(mén)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(shí)別出真正的痛點(diǎn)，并提出有針對(duì)性的產(chǎn)品思路，比如：
員工可用時(shí)間自動(dòng)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(wèn)題假設(shè)：
我相信【什么樣的用戶】在【什么場(chǎng)景下/完成什么目標(biāo)任務(wù)過(guò)程中】遇到了【什么問(wèn)題】。
例如，小雙面對(duì)的AI初審系統(tǒng)，其用戶假設(shè)定義如下：
我相信【保險(xiǎn)公司的理賠審核員】，在【日常審查理賠單】時(shí)，遇到了【人工審查耗時(shí)、難以統(tǒng)計(jì)工作量】的問(wèn)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(wèn)題】，這對(duì)于【用戶的工作/生活】具有【什么價(jià)值】。
此時(shí)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(shí)】的問(wèn)題，從而【提升審核效率和工作滿意度】。
但此時(shí)全工提出了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：“這個(gè)解決方案指的是哪個(gè)部分？我們?yōu)槭裁聪嘈潘梢跃徑馊斯彶楹臅r(shí)？”我問(wèn)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(gè)問(wèn)題？”房間里頓時(shí)熱鬧了起來(lái)。每個(gè)人的理解都不相同。這個(gè)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(duì)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(dòng)發(fā)票識(shí)別模塊】，能夠幫助【理賠審核員】解決【理賠單據(jù)錄入耗時(shí)、核對(duì)繁雜】的問(wèn)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(qǐng)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(jì)驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)——SMART原則
一個(gè)好的假設(shè)必須是可驗(yàn)證的。我們引入SMART原則來(lái)設(shè)定判斷標(biāo)準(zhǔn)：
Specific（具體）：清晰定義問(wèn)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(yàn)證假設(shè)是否成立。
Attainable（可實(shí)現(xiàn)）：在當(dāng)前資源與技術(shù)條件下具備實(shí)現(xiàn)可能性。
Relevant（相關(guān)）：假設(shè)要與用戶真實(shí)需求和業(yè)務(wù)目標(biāo)高度匹配。
Time-based（有時(shí)限）：設(shè)定明確驗(yàn)證周期，避免無(wú)限延期。
小雙嘗試使用SMART原則來(lái)定義自己的驗(yàn)證計(jì)劃。例如，針對(duì)“自動(dòng)發(fā)票識(shí)別模塊”的驗(yàn)證，她會(huì)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(guò)用戶訪談確認(rèn)是否存在重復(fù)性錄入、核對(duì)字段等耗時(shí)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(shí)耗時(shí)”；
每單錄入耗時(shí)≥3分鐘；
原型演示后≥60%受訪者表示“愿意使用自動(dòng)識(shí)別功能”，打分≥4（滿分5分）。
3）可實(shí)現(xiàn)：計(jì)劃招募來(lái)自于5個(gè)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(yàn)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(xiǎn)公司降低人力成本、提升理賠時(shí)效的目標(biāo)。
5）有時(shí)限：設(shè)定驗(yàn)證節(jié)奏為：
第一周：設(shè)計(jì)訪談提綱，分析用戶畫(huà)像，確定訪談對(duì)象以及時(shí)間表。
第二周：訪談，重點(diǎn)放在問(wèn)題的驗(yàn)證。
第三周：總結(jié)分析，根據(jù)驗(yàn)證通過(guò)的假設(shè)進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。
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(píng)估業(yè)務(wù)價(jià)值與落地路徑。
這三步構(gòu)成了一個(gè)閉環(huán)思維：從用戶出發(fā)，定義方案，再回到驗(yàn)證。它不僅能提高產(chǎn)品判斷質(zhì)量，還能幫助團(tuán)隊(duì)在溝通中建立共識(shí)。
3.3用戶研究：深入理解用戶的“心聲”與“行為”
在產(chǎn)品實(shí)踐中，我們常常面對(duì)一個(gè)核心問(wèn)題：“用戶到底想要什么？”但遺憾的是，用戶很少會(huì)直接告訴你答案。他們說(shuō)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(diǎn)。
這正是用戶研究的價(jià)值所在。帶著假設(shè)，我們可以系統(tǒng)化地展開(kāi)用戶調(diào)研，驗(yàn)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(gè)問(wèn)題樣本列表，你會(huì)發(fā)現(xiàn)其中不僅包括定性的問(wèn)題（比如How），還有定量的問(wèn)題（比如HowMuch）。這些問(wèn)題旨在深挖用戶的動(dòng)機(jī)、阻礙以及他們實(shí)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(yàn)證假設(shè)。
3.3.1定性研究方法：挖掘深層動(dòng)機(jī)與感受
定性研究旨在深入了解用戶的行為、動(dòng)機(jī)和情感，揭示“為什么”以及“怎么做”。它通常通過(guò)小樣本、深入的訪談和觀察來(lái)獲得豐富的信息。
??用戶訪談（UserInterview）
與目標(biāo)用戶一對(duì)一對(duì)話，探索他們的行為、痛點(diǎn)和真實(shí)感受。
實(shí)踐技巧：
1）準(zhǔn)備訪談提綱：訪談提綱需圍繞假設(shè)設(shè)計(jì)，優(yōu)先采用開(kāi)放式提問(wèn)，避免“你覺(jué)得這個(gè)功能有用嗎”式的封閉問(wèn)題。不同表達(dá)方式會(huì)影響用戶反應(yīng)。例如我曾問(wèn)用戶：“你有什么痛點(diǎn)嗎？”對(duì)方回答“沒(méi)有”。但當(dāng)我改問(wèn)：“在這個(gè)流程里，有哪些特別費(fèi)時(shí)間或重復(fù)性的操作？”對(duì)方立刻開(kāi)始詳細(xì)闡述——這就是提問(wèn)方式的力量。
2）傾聽(tīng)與觀察：不僅聽(tīng)用戶說(shuō)什么，還要觀察他們的肢體語(yǔ)言、表情和未言明的需求。有時(shí)候觀察比談話會(huì)更具有真實(shí)性和啟發(fā)性。在丹麥比隆的樂(lè)高總部，有一個(gè)叫“LEGOIdeaHouse”的地方，是樂(lè)高的內(nèi)部博物館和創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室。這里不僅展示了樂(lè)高的歷史，還承擔(dān)著一個(gè)重要任務(wù)：觀察孩子們?nèi)绾瓮鏄?lè)高，從中發(fā)現(xiàn)靈感和需求。樂(lè)高設(shè)計(jì)師多次提到他們“不會(huì)直接問(wèn)孩子喜歡什么，而是看他們?cè)趺赐妗?。這也是樂(lè)高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程中“觀察優(yōu)先”的體現(xiàn)。
案例：在開(kāi)發(fā)健康管理應(yīng)用時(shí)，大武團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)用戶不是缺乏健康知識(shí)，而是缺乏持續(xù)動(dòng)力。他們需要的不是記錄工具，而是能帶來(lái)情感激勵(lì)和成就感的伙伴。這一發(fā)現(xiàn)直接推動(dòng)了產(chǎn)品向“社交激勵(lì)+習(xí)慣養(yǎng)成”方向演進(jìn)。
??焦點(diǎn)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(shí)踐技巧：
設(shè)定明確主題：圍繞特定產(chǎn)品概念、功能或問(wèn)題進(jìn)行討論。
主持人引導(dǎo)：引導(dǎo)討論方向，鼓勵(lì)所有人發(fā)言，控制討論節(jié)奏，避免強(qiáng)勢(shì)發(fā)言者主導(dǎo)討論。同時(shí)，也要注意觀察在“被帶節(jié)奏”的時(shí)刻，從而判斷哪些觀點(diǎn)是本能反應(yīng)，哪些是輿論影響。
案例：在設(shè)計(jì)一款教育科技產(chǎn)品時(shí)，文子發(fā)現(xiàn)家長(zhǎng)普遍關(guān)注成績(jī)，但學(xué)生更看重趣味性與互動(dòng)性。于是她將功能設(shè)計(jì)從“考試跟蹤”向“學(xué)習(xí)陪伴”擴(kuò)展，讓家長(zhǎng)與孩子都能獲得價(jià)值。
???♂?用戶畫(huà)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(jì)決策和溝通。
實(shí)踐技巧：
數(shù)據(jù)收集：通過(guò)訪談、問(wèn)卷、觀察等方式收集用戶數(shù)據(jù)。
模式識(shí)別：從大量數(shù)據(jù)中識(shí)別共同的行為模式、需求和痛點(diǎn)，進(jìn)行用戶分群。
詳細(xì)描述：為每個(gè)代表性用戶群體撰寫(xiě)詳細(xì)的用戶畫(huà)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(huà)像，產(chǎn)品功能就不再只是“為審核員設(shè)計(jì)”，而是為“希望下班準(zhǔn)時(shí)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(mén)高級(jí)理賠審核員
家庭：已婚，兩個(gè)孩子
地點(diǎn)：上海
工作經(jīng)驗(yàn)：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(dòng)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(diǎn)：手工審查耗時(shí)，難以統(tǒng)計(jì)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(gè)工作日內(nèi)完成新申請(qǐng)審閱，希望能按時(shí)下班陪伴家人。
行為偏好：主要工作在白天完成，如有新申請(qǐng)可在晚飯后處理半小時(shí)；偏愛(ài)清晰直觀的操作界面，對(duì)新技術(shù)持開(kāi)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(shí)，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(duì)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(shí)踐和數(shù)字化解決方案，希望能通過(guò)技術(shù)提升工作質(zhì)量和生活品質(zhì)。
??可用性測(cè)試（UsabilityTesting）
通過(guò)真實(shí)用戶執(zhí)行任務(wù)，觀察操作過(guò)程，發(fā)現(xiàn)交互設(shè)計(jì)中的“坑”。
實(shí)踐技巧：
設(shè)定任務(wù)場(chǎng)景：設(shè)計(jì)貼近用戶實(shí)際使用流程的任務(wù)。
邀請(qǐng)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(wèn)題：識(shí)別并量化可用性問(wèn)題，評(píng)估其嚴(yán)重性。
案例：老師在使用報(bào)表系統(tǒng)時(shí)因“時(shí)間控件”而崩潰：點(diǎn)擊太繁瑣、年份切換邏輯不符合習(xí)慣、無(wú)法單點(diǎn)確認(rèn)。通過(guò)可用性測(cè)試，全工親眼見(jiàn)到老師們?cè)诿鎸?duì)“非直覺(jué)式設(shè)計(jì)”時(shí)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(chǎng)觀察更具沖擊力。
3.3.2定量研究方法：驗(yàn)證普遍性與優(yōu)先級(jí)
定量研究通過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集與統(tǒng)計(jì)分析，判斷需求有多普遍、痛點(diǎn)有多嚴(yán)重、哪些方案更優(yōu)。
??問(wèn)卷調(diào)查（Survey）
設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化問(wèn)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(jì)學(xué)信息等。
實(shí)踐技巧：
明確調(diào)研目標(biāo)：確保每一題都服務(wù)于核心驗(yàn)證方向。
合理設(shè)計(jì)問(wèn)題：避免歧義、引導(dǎo)性問(wèn)題，提供多選、量表等多樣化選項(xiàng)。
選擇合適渠道：通過(guò)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(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，識(shí)別趨勢(shì)和規(guī)律。
案例：在健康管理APP的早期用戶驗(yàn)證中，大武團(tuán)隊(duì)通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)：實(shí)際用戶以25–40歲職場(chǎng)群體為主，而不是預(yù)期的老人群體。不同年齡段用戶對(duì)“習(xí)慣養(yǎng)成”、“家庭聯(lián)動(dòng)”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(lì)+家庭場(chǎng)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(wèn)
在用戶訪談中嵌入結(jié)構(gòu)化的定量問(wèn)題，用于輔助理解用戶對(duì)痛點(diǎn)、解決方案或產(chǎn)品價(jià)值的主觀判斷，補(bǔ)充定性信息，并為后續(xù)優(yōu)先級(jí)排序和市場(chǎng)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(duì)客觀可比性的場(chǎng)景。常見(jiàn)的形式包括打分排序、百分比估計(jì)、推薦意愿量表等。
實(shí)踐技巧：
將定量提問(wèn)嵌入關(guān)鍵問(wèn)題后：如在了解痛點(diǎn)后加入“這幾個(gè)痛點(diǎn)可以排個(gè)序嗎？”或“你認(rèn)為哪個(gè)最影響你的工作？”
使用比例與等級(jí)讓用戶表達(dá)真實(shí)感受：比如“你認(rèn)為這個(gè)解決方案能解決你問(wèn)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(wèn)題）做真實(shí)性校驗(yàn)：例如，“你是否愿意將這個(gè)方案推薦給你的同事？”比“你覺(jué)得這個(gè)方案好不好”更具決策價(jià)值。
重構(gòu)提問(wèn)順序，避免社交期望影響評(píng)分：先讓用戶自由表達(dá)，再引入評(píng)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(píng)分標(biāo)準(zhǔn)與原話：便于后續(xù)對(duì)比與歸因分析。
案例：在調(diào)研零售門(mén)店排班流程時(shí)，我們通過(guò)訪談收集了運(yùn)營(yíng)經(jīng)理對(duì)4個(gè)核心任務(wù)的耗時(shí)評(píng)分：
收集員工可用時(shí)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(wèn)：“如果系統(tǒng)能自動(dòng)生成排班建議，你估計(jì)能節(jié)省多少時(shí)間？”結(jié)果平均估算為減少45–60%準(zhǔn)備時(shí)間。最后詢問(wèn)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(wèn)答直接支持了功能優(yōu)先級(jí)排序與MVP方案形成。
??數(shù)據(jù)分析（DataAnalytics）
在產(chǎn)品立項(xiàng)前，數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)不是評(píng)估功能表現(xiàn)，而是用已有行為數(shù)據(jù)去驗(yàn)證以下三個(gè)核心問(wèn)題：
這個(gè)問(wèn)題真的存在嗎？
這個(gè)問(wèn)題值得解決嗎？
我們定義的解決方案真的能解決問(wèn)題嗎？
實(shí)踐技巧：
挖掘目標(biāo)任務(wù)痛點(diǎn)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(shí)別問(wèn)題導(dǎo)致的流失行為：漏斗分析識(shí)別哪些頁(yè)面或流程引發(fā)用戶放棄。
尋找“異常使用路徑”反向推理問(wèn)題：有些用戶行為反映出他們?cè)凇白晕倚迯?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(wèn)題而困擾，后來(lái)學(xué)會(huì)先導(dǎo)出html確定沒(méi)有亂碼后手動(dòng)拷貝到Excel文件。
構(gòu)建用戶行為畫(huà)像驗(yàn)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(zhǎng)群體中，只有20%使用“自動(dòng)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(kāi)發(fā)前，團(tuán)隊(duì)調(diào)取了系統(tǒng)中三個(gè)月的操作日志發(fā)現(xiàn)>40%店長(zhǎng)在導(dǎo)出排班Excel前，手動(dòng)調(diào)整排班超8次，多數(shù)動(dòng)作為“打亂推薦順序”；超過(guò)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(yàn)證了“自動(dòng)建議不可信”的問(wèn)題存在，另一方面也提示“推薦邏輯需增強(qiáng)匹配度”。
3.4價(jià)值主張畫(huà)布：可視化地定義你的價(jià)值
價(jià)值主張畫(huà)布（ValuePropositionCanvas）是商業(yè)畫(huà)布（BusinessModelCanvas）的一個(gè)重要組成部分，它幫助我們深入理解客戶，并設(shè)計(jì)出能真正解決其痛點(diǎn)、創(chuàng)造其收益的產(chǎn)品或服務(wù)。它將“客戶細(xì)分”和“價(jià)值主張”兩個(gè)核心模塊拆解得更加細(xì)致。
讓我們用價(jià)值主張畫(huà)布來(lái)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(jià)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(shuí)，以及他們有哪些特點(diǎn)。
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(wèn)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(huì)性的任務(wù)。
審核醫(yī)療理賠申請(qǐng)
驗(yàn)證發(fā)票真實(shí)性
計(jì)算補(bǔ)償金額
生成審核報(bào)告
規(guī)劃日常工作量
統(tǒng)計(jì)每月審核量
用戶痛點(diǎn)（Pains）：客戶在完成任務(wù)過(guò)程中遇到的問(wèn)題、煩惱、障礙或風(fēng)險(xiǎn)。
手動(dòng)審核耗時(shí)長(zhǎng)，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(cè)，導(dǎo)致加班壓力大。
人為錯(cuò)誤率高，影響理賠準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)滯后，無(wú)法及時(shí)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(shí)間。
減少錯(cuò)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(guò)高效工作獲得職業(yè)滿足感。
平衡生活：有更多時(shí)間用于個(gè)人和家庭。
3.4.2價(jià)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(jià)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(shí)別與驗(yàn)證模塊
自動(dòng)補(bǔ)償計(jì)算引擎
自定義報(bào)表生成功能
審核進(jìn)度監(jiān)控與審批流管理
痛點(diǎn)緩解器（PainRelievers）：我們的產(chǎn)品如何幫助客戶解決痛點(diǎn)。
自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)：AI初審系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別、提取關(guān)鍵信息，大幅減少人工錄入和核對(duì)時(shí)間。
智能異常檢測(cè)：系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)記異常發(fā)票或高風(fēng)險(xiǎn)申請(qǐng)，降低錯(cuò)誤率。
批量處理能力：支持同時(shí)處理多份申請(qǐng)，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(yàn)，減少人工錯(cuò)誤。
實(shí)時(shí)進(jìn)度反饋：讓審核員和經(jīng)理能隨時(shí)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(shí)間，讓審核員能專注于更復(fù)雜的案例。
工作成果量化：自動(dòng)生成每月審核報(bào)告，幫助審核員更好地量化工作表現(xiàn)和提升職業(yè)價(jià)值。
準(zhǔn)確率顯著提升：AI識(shí)別和計(jì)算的精準(zhǔn)度遠(yuǎn)超人工，降低出錯(cuò)率，減少后續(xù)糾紛。
改善工作體驗(yàn)：減少枯燥重復(fù)勞動(dòng)，提升工作滿意度和成就感。
縮短響應(yīng)時(shí)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(xiǎn)公司的服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。
通過(guò)價(jià)值主張畫(huà)布，小雙能清晰地看到，她的AI初審系統(tǒng)是如何針對(duì)張三和李四（用戶）的痛點(diǎn)，并通過(guò)具體功能創(chuàng)造收益的。同時(shí)，王五（購(gòu)買(mǎi)者）和IT部門(mén)（影響者）的關(guān)注點(diǎn)也需要在這個(gè)價(jià)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(gè)指引方向的“燈塔”——北極星指標(biāo)（NorthStarMetric）。它是衡量產(chǎn)品核心價(jià)值的單一指標(biāo)，能清晰反映用戶使用產(chǎn)品時(shí)獲得的真實(shí)價(jià)值，并與企業(yè)的長(zhǎng)期目標(biāo)緊密掛鉤。
一個(gè)好的北極星指標(biāo)應(yīng)具備以下特征：
反映用戶價(jià)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(jià)值。
可衡量、易理解：清晰、量化，讓所有團(tuán)隊(duì)成員都一目了然。
驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)：指標(biāo)提升，能夠直接或間接推動(dòng)用戶留存、轉(zhuǎn)化或收入等核心指標(biāo)。
長(zhǎng)期穩(wěn)定性：不會(huì)因短期波動(dòng)而失去意義，是一個(gè)戰(zhàn)略性的長(zhǎng)期指標(biāo)。
我們來(lái)看幾個(gè)知名公司的北極星指標(biāo)：
Netflix：用戶觀看時(shí)長(zhǎng)（WatchTime），表示用戶沉浸度與內(nèi)容價(jià)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(gòu)買(mǎi)次數(shù)（PurchasesperMonth），直接反映平臺(tái)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(shí)間”可能就是一個(gè)北極星指標(biāo)?；蛘吒唧w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(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)性能。
“如果只追求效率，我們可能會(huì)犧牲準(zhǔn)確率，導(dǎo)致誤判。”全工提出了他的擔(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(gè)非常好的問(wèn)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(jià)值。在這種情況下，我們可以設(shè)定一個(gè)“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(gè)指標(biāo)反映了效率的提升，是產(chǎn)品帶來(lái)的核心價(jià)值。
守衛(wèi)指標(biāo)（GuardrailMetric）：AI初審系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。這個(gè)指標(biāo)確保了在追求效率的同時(shí)，產(chǎn)品質(zhì)量不會(huì)下降，避免誤判帶來(lái)更大的問(wèn)題。
這樣，團(tuán)隊(duì)在追求效率的同時(shí)，也會(huì)始終關(guān)注準(zhǔn)確率，確保產(chǎn)品在核心價(jià)值上不偏離軌道。
3.6章節(jié)小結(jié)：價(jià)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(wèn)題”走向“創(chuàng)造價(jià)值”。
明確用戶痛點(diǎn)與收益：通過(guò)用戶研究，抓住他們真正想解決的問(wèn)題和渴望實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。
精準(zhǔn)定義產(chǎn)品價(jià)值：通過(guò)畫(huà)布、假設(shè)和驗(yàn)證，讓每一個(gè)功能都對(duì)準(zhǔn)真實(shí)場(chǎng)景與情緒需求。
設(shè)定北極星指標(biāo)：用一個(gè)核心指標(biāo)來(lái)指引方向，并配套守衛(wèi)指標(biāo)，防止偏航。
價(jià)值主張不是一句營(yíng)銷標(biāo)語(yǔ)，而是產(chǎn)品管理的內(nèi)核。但這僅僅是產(chǎn)品構(gòu)想的開(kāi)始，一個(gè)有生命力的產(chǎn)品需要更全面的商業(yè)視角。
題圖來(lái)自Pixabay，基于CC0協(xié)議
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你化作流星消失在漫漫的天際《來(lái)生的約定》簡(jiǎn)譜、時(shí)間標(biāo)簽、歌詞
想妹想得頭發(fā)昏，眼淚汪汪往下滾，心里想的全是你，苦水都往肚里吞。女：想哥想得做惡夢(mèng)，夢(mèng)醒又是一場(chǎng)空，看看身邊不見(jiàn)你，心比刀殺還要痛。男：想妹想得哥心疼，只怪現(xiàn)實(shí)太殘忍，要是小妹不嫌棄，哥要把你娶進(jìn)門(mén)。女：想哥想得受折磨，心中痛苦像誰(shuí)說(shuō)，只要哥哥不嫌棄，妹妹等你來(lái)娶我——-。男：想妹想得等我繼續(xù)說(shuō)。
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