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(三)做APP,从头到尾产品经理需要做什么?——项目上线后

(三)做APP,从头到尾产品经理需要做什么?——项目上线后

作者: 熊熊猫头鹰 | 来源:发表于2016-03-04 09:02 被阅读364次

    (一)做APP,从头到尾产品经理需要做什么?——项目启动前

    (二)做APP,从头到尾产品经理需要做什么?——项目执行中

    之前给大家介绍了两个部分,项目启动前和项目执行中。项目上线后,作为产品需要关注的事情有几个方面,一是APP数据,二是用户反馈,三是需求提取。

    一、APP数据


    新增用户:第一次启动应用的用户;

    新增独立用户:全体应用的新增用户的总和(去重)

    活跃用户:当天启动一次的用户即为活跃用户,含新用户和老用户;

    活跃独立用户:当天应用的活跃用户总和(去重)

    MAU:MAU(monthly active users)月活跃用户人数。

    DAU:DAU(Daily Active User)日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。

    用户留存率:在互联网行业中,用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户。这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率,会按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。

    用户留存率中的40-20-10法则:如果你想让游戏、应用的DAU超过100万,那么日留存率应该大于40%,周留存率和月留存率分别大于20%和10%。

    次日留存率:(当天新增的用户中,在往后的第1天还活跃的用户数)/第一天新增总用户数;

    第2日留存率:(第一天新增用户中,在往后的第2天还有活跃的用户数)/第一天新增总用户数;

    第7日留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第7天还有活跃的用户数)/第一天新增总用户数;

    第30日留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第30天还有活跃的用户数)/第一天新增总用户数。

    另外就是APP的埋点数据,这个功能的点击率是多少?这个功能有多少人打开,又有多少人使用了?有多少人在频繁使用这个功能?等等,这些埋点数据要时常关注。结合数据变化来反思功能设计的问题,从而优化产品。

    二、用户反馈和评论

    产品上线后,用户的反馈和评论对于产品人员来讲是尤为珍贵的材料,一方面这是你的真实用户的直观感受,另一方面他们再表达直接的需求。那么,怎么样处理用户的意见就显得格外重要。用户反馈什么我们就做什么,这是肯定不行的。很多情况下用户表达的只是一种表面现象,要学会去挖掘用户背后的需求本质。多去研究世界上一些革命性的产品,多去了解人。

    当看到四处飞来的意见时,我们要学会思考,而不是全盘接受、全盘照抄。

    是不是我们的目标?想想我们的目标用户是谁。

    使用场景是否成立?还是这只是极个别人的场景需求。

    用户目标是否正确?我们的APP是不是用来满足用户这个需求的?

    产品定位还正确吗?如果做了这个功能,还符合我们产品的定位吗?

    如果要做这个功能,那么自身的项目资源是否能够满足?如果需要举全部资源来做这件事情,那就要慎重再慎重。

    三、需求提取

    也许用户的意见是个圆形,但经过分析之后,很有可能得到需求是个三角形。

    “如果我最初问消费者他们想要什么,他们应该是会告诉我,‘要一匹更快的马!’”

    ——这是亨利·福特的一句经典名言,如今我们在《乔布斯传》里又见到了它。

    100多年前,福特公司的创始人亨利·福特先生到处跑去问客户:“您需要一个什么样的更好的交通工具?”几乎所有人的答案都是:“我要一匹更快的马”。很多人听到这个答案,于是立马跑到马场去选马配种,以满足客户的需求。但是福特先生却没有立马往马场跑,而是接着往下问。

    福特:“你为什么需要一匹更快的马?”

    客户:“因为可以跑得更快!”

    福特:“你为什么需要跑得更快?”

    客户:“因为这样我就可以更早的到达目的地。”

    福特:“所以,你要一匹更快的马的真正用意是?”

    客户:“用更短的时间、更快地到达目的地!”

    于是,福特并没有往马场跑去,而是选择了制造汽车去满足客户的需求。

    客户需求有显性需求和隐性需求两大类。我们通过市场调查得知的往往都是一些诸如“我要一匹更快的马”这类显性需求。客户的显性需求并不是客户真正的需求。企业需要根据所收集的显性需求信息进行深度挖掘和捕获,以了解客户的隐性需求是什么,进而分析出客户的真正需求是什么(例如:用更短的时间、更快地到达目的地)。这就是一个需求分析的过程。

    乔布斯所言:“我们的任务是读懂还没落到纸面上的东西。”实际上就是用户隐性需求的深度挖掘。


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