竭星淵

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。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，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，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？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】、以及他們在執(zhí)行【目標任務(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任務(wù)，才能定義用戶路徑（誰做什么來實現(xiàn)目標）。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的運營經(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。

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)進一步具體化到功能假設(shè)。在團隊協(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)計驗證標準——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)定判斷標準：

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，便于驗證假設(shè)是否成立。

Attainable（可實現(xiàn)）：在當前資源與技術(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)定如下標準：

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個典型目標客戶群體的10位審核員，進行定向流程訪談（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。

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、阻礙以及他們實現(xiàn)目標的方式。

我們的目標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：挖掘深層動機與感受

定性研究旨在深入了解用戶的行為、動機和情感，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”。但當我改問：“在這個流程里，有哪些特別費時間或重復(fù)性的操作？”對方立刻開始詳細闡述——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，還承擔著一個重要任務(wù)：觀察孩子們?nèi)绾瓮鏄犯?，從中發(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+習慣養(yǎng)成”方向演進。

??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)習陪伴”擴展，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，進行用戶分群。

詳細描述：為每個代表性用戶群體撰寫詳細的用戶畫像。

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、工作習慣、技術(shù)認知與生活期待。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：當前公司5年，之前在醫(yī)院擔任護士8年

教育背景：本科，護理學(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：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)習成本低。

在技能背景方面：

專業(yè)技能：醫(yī)療護理專業(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慣、無法單點確認。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：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“你認為哪個最影響你的工作？”

使用比例與等級讓用戶表達真實感受：比如“你認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，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)一記錄評分標準與原話：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：

挖掘目標任務(wù)痛點行為模式：分析某一目標任務(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“客戶細分”和“價值主張”兩個核心模塊拆解得更加細致。

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客戶細分(CustomerSegment)

這部分聚焦于我們的目標客戶是誰，以及他們有哪些特點。

用戶目標任務(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，影響理賠準確性。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計滯后，無法及時掌握審核進度。

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

自動補償計算引擎

自定義報表生成功能

審核進度監(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)自動標記異常發(fā)票或高風險申請，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。

準確率顯著提升：AI識別和計算的精準度遠超人工，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：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（NorthStarMetric）。它是衡量產(chǎn)品核心價值的單一指標，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)的長期目標緊密掛鉤。

一個好的北極星指標應(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，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，讓所有團隊成員都一目了然。

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

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。

我們來看幾個知名公司的北極星指標：

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。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。

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，我們可能會犧牲準確率，導(dǎo)致誤判。”全工提出了他的擔憂，”那么我們的北極星指標應(yīng)該是什么？是’處理量’還是’準確率’？”

這是一個非常好的問題。北極星指標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”或者“北極星指標+守衛(wèi)指標”：

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

守衛(wèi)指標（GuardrailMetric）：AI初審系統(tǒng)的準確率。這個指標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，團隊在追求效率的同時，也會始終關(guān)注準確率，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。

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

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

價值主張不是一句營銷標語，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

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