在产品迭代中,为什么我们经常做无用功

在产品迭代中,为什么我们经常做无用功

编者注:本文来自开源思维(id: open-thoughts)原作者 碎碎.ike ,极客公园已获得转载授权。


前段时间,我参加了一个线下分享会,一位做数据统计工具的朋友分享的一段话给我留下了深刻的印象:「在我们监测到的版本迭代中,只有不到 10% 的版本产生了积极的数据变化。」

当时我觉得很惊讶,绝大部分的迭代都是无用功吗?

仔细想想,我认可了这一结论。回想起创业的前半年,我们大约上线了 12 个版本,发布了 100 多项新功能或者优化,但用户核心的使用数据并没有得到明显的提升。

是不够努力吗?我想并非如此,为了发版大家经常体验凌晨四点的北京。我翻阅了当时的版本计划,希望进一步查明原因。我发现在这半年中,我们对整体 UI 进行了 3 次调整,发布了许多用户喜欢的小功能,但对核心功能的优化进展却比较慢。

很可能是我们没有尽快优化核心功能体验,很多新用户还没开始体验我们设计的小功能,就流失了。

我意识到:「做什么」可能比「怎么做」更重要,花时间定位有价值的问题,能避免做无用功。

什么是有价值的问题

一个问题是否有价值,有两个衡量指标。

1. 关键度:目前解答该问题的必要性有多高;

2. 解答度:针对该问题,目前可以解答的有效程度。

以关键度和解答度为轴,可以得到一个价值矩阵。

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很显然,一个有价值的问题,应该是既关键又能被有效解答的,也就是位于矩阵的右上角。

如何定位有价值的问题

先聊聊一个常见的误区:我们经常倾向于处理自己能够解答的问题,解答度可能足够高,却容易忽略其关键度。

在 Becoming Steve Jobs 中,讲到乔布斯创办 NeXT 的经历。从 NeXT 这个名字上就可以看出乔布斯的野心,为了成就 「The Industry’s Next Great Company」,乔布斯在产品上倾注了大量的心血。他将自己的完美主义发挥到了极致,在 NeXT 电脑中添加了很多超越时代的设计:镁合金立方体主机、能读写的光驱、能够播放音乐等等。这些设计提升了工艺复杂度,使得第一代电脑售价超过 $3,000 而同期的 Mac 仅售 $2,500。

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结果,第一代 NeXT 电脑只收获了 400 台/月的销量,远低于公司原计划销量 10000 台/月。

很大程度上是因为,当时 NeXT 面对的主要客户是高校、科研机构,他们对于价格非常敏感。虽然 NeXT 在设计方面给予了极高的解答度,却忽视了更关键的问题:相对于设计,用户更考量价格因素。

对于关键度低的问题,即使解决得再完美,从受益者的角度(用户、顾客、外界环境)其价值仍然为零。

所以,要产出有价值的成果,正确的策略是:先定位关键度高的问题,然后尝试解答。

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那么,如何定位关键度高的问题呢?

提高关键度

1.多问几次「所以呢?」

面对问题,直觉经常在短时间内帮我们作答。但我们知道,对于复杂情况,直觉回答的问题有时位于较低的层次。需要多问几次「所以呢?」挖掘本质的本质,才能定位关键度高的问题。

比如,我在重构一个排行榜设计时,快速发现原设计的问题是:没有向用户展示排序规则。在直觉的引导下,我迅速在文档中写道:需要明确展示排序规则。

设计稿完成以后,我再回头 Review 隐约觉得设计依旧不够合理。于是,我开始分析自己最早写下的问题,发现「没有展示排序规则」是一句很笼统的描述,没有定位到关键问题。

我尝试对自己提问所以呢?,得到了这样的回答:所以用户不能得知排序规则,无法形成激励。

到这个阶段,至少我明白了问题所在。于是,我进一步问自己:所以呢?如果用户明确了排序规则,就能够达成激励效果吗?回答是:目前的排序机制不能有效的激励用户,需要重新设计排行机制激励更多用户。

倘若不是多问自己所以呢?,我可能在思考表层阶段便采取了价值不高的方案。

2.建立模型,整体思考

对于系统性的问题,建立全面的模型,就很容易看出哪个环节的问题更为关键。

之前思考过这么一个问题,对于「健身工具 + 社区型」的 app,如何提升社区活跃度?

如果仅从社区的角度,可能认为内容发现机制是目前最关键的问题,因为内容发现机制能刺激「生产——消费」的循环。

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但如果梳理整体流程,并建立如下模型,就很容易看出:app 事实上是由训练和社区两个循环构成,而社区中很大一部分流量来源于训练打卡。也就是说,如果不优化训练到社区的流量漏斗,针对社区机制的优化,就只能作用于少量用户,影响力有限。所以,训练漏斗才是提升社区活跃的关键问题。

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这就好比仅拥有一亩地,无论如何努力,一亩地的产量也无法无限制的提升,开垦荒地增加田地面积才是提升产量的有效手段。

3.极限思维,排除关键度较低的问题

面对多项问题难以分辨关键度的情况,可以在其中几项中填入极限值,或者设想某项问题已经得以解决,思考可能的结果,就能排除关键度低的问题。

比如,有一阵子我研究「健身社区应该服务于内容沉淀还是关系沉淀」的问题。似乎这两者都比较关键,究竟哪个方向更好,并不容易分析出来。这时候可以利用极限思维,想像某个方向已经做到极致,看看是否满足预期。

假设已经将内容引导做到极致,社区就能够沉淀足够有价值的内容并吸引目标用户吗?答案是否定的:即使做到极致,用户受限于专业度,只能针对基础的健身问题(比如如何减脂、如何瘦腿)展开讨论。最终,内容同质化严重,无法吸引用户持续消费。所以,内容沉淀可能并非关键问题。

提高解答度

然而有时候,我们定位了关键问题,却不知如何着手。因为关键问题通常比较复杂,很难在短时间内找到答案。在定位高关键度的基础上,可以对问题进行分解提高解答度。

比如,对于手游,留存率是核心的数据指标之一。如何提升留存率很显然是很关键的问题。但是这个问题容易解答吗?我想并不是,因为产品改进难以直接提高留存。

所以,我们需要先分解留存率:总体留存可以分为新玩家留存和老玩家留存,再针对这两项留存,逐步展开,找到与之相关的所有因素。

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然后再针对分解后的问题,给出解决方案。

比如对于新用户留存:可以优化视觉体验,来提供更好的第一映像;或者设计更有好的引导流程,帮助用户学掌握游戏玩法。

对于老用户:可以持续地推出新的副本来刺激活跃度;逐步提高等级的上限,刺激玩家挑战;或者增加好友系统、工会系统等帮助玩家建立联系。

所以,提高解答度的一个有效的方法是对问题进行一步步分解,直到可以解答的程度,然后针对分解后的问题给出解决方案。

结语

正如爱因斯坦所说:

如果给我 1 个小时解答一道决定我生死的问题,我会花 55 分钟来弄清楚这道题到底是在问什么。

要避免做无用功,首先要定位关键问题。因为所谓产出,均以结果为导向,对于价值不够大的问题,即使过程中投入足够多精力也无法产生太大的意义。

所以,我一直警醒自己:不要用战术上的勤奋,掩盖战略上的懒惰。


也希望能对你有所帮助。

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