产品功能决策思路(二)
二,用处有多大
当我们在谈及一个功能的用处有多大时,是指“在理想状况下,用处有多大”。由于技术可行性而导致的价值变化,这个会在后面的篇章中专门谈及。
为什么要对价值大小做出分析?
在资源硬约束的情况下,事情会有一个优先级排序。而价值大小,是优先级判定的重要因子。此外,每个人在做一件事情之前,也总是期望了解该事情的价值大小,以便对于工作的成就感有一种预期。
价值大小如何界定?
我无法给出一个明确的“算法”。本文只是给出一种思路,使得大家在分析问题时,能看得更加全面,更利于与他人沟通。
“价值”这个词,如同“美”一样,是主观性很强的东东。大家都能有隐约的感觉,但很难做出精确的描述。很多时候,当我们在说“你觉得做这件事情价值有多大”的时候,不如说,“你觉得A和B价值哪个更大一些”。
但是,正如我们对“女性身材”用“三围”来量化那样,对功能的用户价值,也可以有“三维”上的考虑:
第一是受众群的大小
会用这个功能的人有多少人(绝对数),或者是多少比例(相对数)。
比方一款黄金打造的手机,定价10万元。这个受众群就会受到收入的严格约束;不仅有收入,还有品味——真正的大款大概不会手里捏块黄金来炫耀自己的富有。于是可以估测一个大致的潜在用户数。
搜索界面推出一个老年版,则将眼神不好的退休老人,当作目标用户群。这个群体中的上网人群,则是这个功能的受众群。根据cnnic的统计报告,也可以估测出数量。这是从年龄角度的细分。
以上的受众群分析思路,仅对用户角色单一的产品而言的。当用户分成若干种截然不同的角色(追求的核心价值不同,但互相密切关联,共同构成产品的基本要素),那么受众群大小的分析思路就要有所调整了。
比如,百度百科,其用户可分为两大类角色,一类是创造者,一类是享用者。创造者是极少数,但他们却是整个平台成败的关键所在。所以在分析百科功能的受众群
时,需要将创造者和享用者区隔开。当我们在说到一个编辑功能易用性优化时,它的受众分析基数是全体“编辑者”(尽管他们也是用户)。但若是提出一个新的编 辑功能(比如公式嵌入),则是两个群体都需要做出分析。
在实践中,对于受众细分群体有时候还会有“重要性”的差异化考虑。比如对意见领袖的特殊考虑,对教师群体的特殊考虑等。
第二是受众对功能的平均使用频度。受众群*使用频度,就是需求量了。
第三是受众对功能的依赖程度。高依赖度的功能若没有,目标用户群在需要时的产品体验就变得极差。所以策略决策时,有时候影响面大小并非唯一的考量因子,而影响程度常常是另外一个需要综合考量的因子。这在后面的成本和收益权衡一节中会有详细提及。
从一些例子说起。
例1:空间相册功能。
受众几乎是空间所有用户。就用户自己而言,使用频度中,不会天天用,但仍是使用较多的功能。依赖程度高,这是因为相册是个人属地的一个必备功能,将相册安在别处的成本太高了。
例2:音乐搜索结果,直接播放功能
搜“青花瓷”,音乐搜索结果页的第一个结果插入音乐盒,直接播放周杰伦的青花瓷(有点框计算的味道)。
受众几乎是所有音乐搜索用户群。去掉一部分环境中立刻播放音乐不合适的。使用量大致等于歌名搜索+(歌手名/歌名),影响面非常大。依赖程度中等,表面上 是减少了一个鼠标点击播放的动作,但考虑到以这种形式展现的需求,对资源需要有更多的质量约束,因此可以认为用户的视听效果会得到提升(降低了遴选成
本)。
例3:列车时刻表
框计算做了一个列车时刻表功能。这个功能的受众基本上是全局成年用户(未成年人大概不会去查列车时刻表),但使用频度非常之低,一年中难得有几次。少数频
繁出差的人可能会用得比较频繁。依赖度,从网页搜索角度,是从0到1的跨越,搜索体验大幅提升。虽说外界有很多的列车时刻表服务,但不好记,且不容易判断
质量的优劣,而框计算结果则有百度的背书。所以这可以看作是一个高人群覆盖,极低使用频度,高依赖程度的功能。类似的还有招聘功能。
例4:搜索结果自定义调序
指登录用户可以对特定query的搜索结果进行自定义调序。这个功能的受众,基本属于重度用户,意味着他会重复的搜索某个关键词,才能从这个功能中获得好
处。粗粗判断,人群并不大。使用频度高。而依赖度则会很高,考虑一个魔兽玩家,将最常用的工具和资源站点列表,聚到“魔兽世界”这个关键词下的状态。
例5:网页快照
受众广;使用频度低;依赖度高。
例6:哼唱搜索
受众广;使用频度极低;依赖度高。
例7:搜索历史
受众广;使用频度极低;依赖度低。
例8:文库课件专区
受众为网络用户中的中小学教师群体,绝对量并不大,但影响了教师群体,即影响了学生群体,因此,为教师群体的服务价值,不能简单的用教师群体的大小来判断;使用频度中;依赖度高。
以下是一个三维坐标系,供价值分析之用。
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