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(汽車(chē)圖譜)?:車(chē)企銷量半年完成率 5家超45 新勢(shì)力、分化明顯

2025-07-31 12:14:13      來(lái)源:中國(guó)軍網(wǎng)

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

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

《嫡女為謀:重生之傾世毒妃》這一世她只為復(fù)仇而生!

《嫡女為謀:重生之傾世毒妃》作者:風(fēng)輕短書(shū)評(píng):我覺(jué)得很好看,其它的小說(shuō)要是這么長(zhǎng),我沒(méi)耐心看完,但這個(gè)小說(shuō)滌蕩起伏,越看越想看,有人說(shuō)女主有點(diǎn)殘忍,我覺(jué)得是你們沒(méi)站在女主的角度,想想換做是你們,在說(shuō)話,我認(rèn)為女主做得好,男主描寫(xiě)得也很好,我覺(jué)得這是我看的重生小說(shuō)最好看的之一入坑指南:嫁給一個(gè)殘廢,估計(jì)這這世上,沒(méi)等會(huì)說(shuō)。 字字無(wú)情,卻又字字泣血。十二年了,這是她第一次提起這個(gè)名字|-。誰(shuí)又能想到此刻人不人鬼不鬼的她,竟是十多年前,名滿秦都的煜王正妃,燁兒的生母,差一點(diǎn)便問(wèn)鼎中宮的太子妃——洛無(wú)憂。就連洛無(wú)憂自己也做夢(mèng)也沒(méi)想到,有一天,她竟會(huì)淪落到如斯境地。而這一切,都拜眼前之人,她那好妹妹,洛仙兒與她希望你能滿意。




責(zé)編:陳嘉杰編輯
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