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朴素产品法(下)

朴素产品法(下)

作者: 一个数据人的自留地 | 来源:发表于2022-01-24 16:41 被阅读0次

    作者介绍

    @完结

    游走B端尝试toC产品人;

    寻找复杂问题简单化处理思路方式;

    “数据人创作者联盟”成员。

    接上篇:朴素产品法(上)

    朴素产品,只做现阶段需要的内容,能少则省,只传达有效信息,不附带干扰。

    02 依附注意力的页面呈现

    除了追求功能规划的简单可行,“朴素”的另一方面在于页面的简洁有效,而简洁不单单意味着元素少,还需考虑用户所保持的注意力能否停留在所展示的信息内容上。抓住注意力的核心在于使用户能够快速获取到自己想要的信息,或者成功有效传达我们想让用户知道的内容,需提炼出每一页面的核心内容,有条理有重点,核心信息传递醒目有效,避免因为音量太小,干扰太多而让用户错过。

    2.1页面层级排布

    每增加多一步操作就会导致多一部分用户流失,这是漏斗转化,提高产品易用性的核心思路,对产品流程设计的重要性毋庸置疑,但在某些情况下,特别是以信息展示为主的模块,就不能一味追求减少层级跳转,更多地需要综合考虑所呈现的内容是否真正引起了用户注意,信息是否真正有效。

    对整一功能流程每一步可能需要操作的地方进行细化拆解,减少转化步骤或提高每一步的转化效果,是吸引用户成功使用产品,最大化产品价值的核心要点。或许早就明白“页面多跳一次更影响使用体验”,而往往由于太过于明白,导致我们太执着于缩短路径,很容易将太多元素信息放置到同个页面,混淆了主次信息,附加太多分散注意力的干扰项,核心信息无法得到明显体现,增大使用难度,页面停留时长此时就成了一个虚荣指标。层级排布还需根据具体页面类型平衡不同要点,某些情况下将信息分摊至多个层级页面展示或许效果更佳。

    得到APP将登录手机号和验证码输入拆分为不同页面

    主页

    主页是为了引领用户使用,一般对应的是入口和首页数据看板,入口典型的有功能入口和消息入口。

    功能入口的位置选取需考虑与其他模块和操作间的相互关联,模块命名需能与其他模块产生明显区分,体现出模块所执行的核心业务;

    消息通知需重点考虑当前情形下哪些指标最为重点的,点击查看的核心触发点。

    数据看板指标的选取需要能最大程度地体现出近期变化情况,能够对当前产生行为指引。(下文将会单独讨论数据指标选取)

    列表页

    常见的商品、订单列表,信息流内容列表,目的是使用户了解大致概况,需体现出不同信息组间的辨识度,且这一辨识标识需要足够醒目,使能够快速定位所需内容。

    1)使用频次影响信息展示详细程度

    列表页需要重点结合考虑模块使用频率,如果是高频使用,每次查看更新信息条数较少,则可以将更多详细信息同时展示,减少跳转详情页的操作或直接去除详情页;若浏览频次低,则只体现出重点标识信息即可,提高单屏展示信息条数,实现信息查看的快速定位,减少屏幕滚动频次。

    2)排序指标选取注重信息可感知

    排序指标是列表页需要重点关注的另一方面,排序指标的选择需要保证新产生信息能够显示至列表最上方,同时兼容多状态的共同展示。例如部分业务中会将订单购买和退款放到同一模块中,实现交易金额的冲减,而如果只是选择成交时间作为排序指标会造成订单退款后记录无法更新显示到最上方,信息沉底,用户无法感知到此时有退款单的产生。

    排序同时要尽量减少头部效应的影响,数据要呈现出动态,避免一成不变头部数据长期占据顶部,使用户无法第一时间感知分析情况,长期变动不大的数据容易造成疲劳感,降低了用户点开查看的欲望。针对消费客户的列表展示,如果以历史累计消费作为排序指标,确实可以理想地衡量出客户价值,但会导致部分客户长期处于霸榜位置,容易忽视掉高潜力的客户,已流失的老客户还会被纳入重点对象,此时结合了时间序列,使用客户最近消费时间、短周期内的累计消费等指标排序能更好体现出客户业务状态及潜在可挖掘价值。

    排序指标需便于用户理解,与其已有的业务认知产生关联,列表页的核心在于定位信息,如果顺序不符合用户已有认知,那对他们而言就相当于“乱序”。例如对于分销佣金记录列表,需机构方后台确认后才能产生对应待结算订单记录,确认时间确实是一个能更好体现订单进度指标,但该指标取决于机构方操作产生的,不受分销员掌控,对其而言是一个被打乱的新的订单序列,需要再多费心思了解详情后才能读懂,此时使用消费时间就会是一个更理想指标,与分销员先前已获知的信息产生关联,更加直观便于理解。

    详情页

    详情页承载最多的内容信息,信息越多就越需要体现出逻辑条理,突出核心。大多数情况下详情页还需执行相关操作,需要注重端到端闭环形成,着重体现触发操作所依据的信息内容。

    1)有条理的信息展示结构

    对当前页面所需展示的字段信息进行归纳分类,对每一类别能用单一词语进行概括,避免各组别之间没有完全独立,边界模糊,造成用户阅读时内容出现位置与其预期不对等。可按照是谁,做了什么事,有什么结果的数据结构来展示。

    2)核心体现以操作执行为导向

    页面内容查看之后用户接下来会做什么?操作触发点是什么?什么关键信息决定用户该如何操作?关键信息该如何重点体现?如何避免信息被遗漏查看?不同角色对同个页面关注要点可能不同,所需执行的操作不同。例如对于物资采购,部门主管侧重审批采购是否必要,经理审批是否是预算之内,采购审批通过哪个渠道采购,需同步考虑信息展示如何兼容各干系人的操作便捷性,契合其关注重点,同时需要注意避免同时要求执行的操作过多而让用户产生抗拒心理。

    3)注重行为闭环

    上一部分所讲的属于用户已有明确的操作要求(该处需要审批,还需多人审批),这一部分所体现的是在没有明确操作要求情况下,出于产品易用性及价值最大化考虑,需要注重用户行为流程完整闭环的形成,整合原先独立的不同环节。

    例如在常见的客户分析模块中,分析出客户类型、潜力后,容易忽视分析客户的根本是为了发掘客户产生更多价值,分析结果还只是发掘的起点,还需要触发客户产生真正地消费,可能就需要对潜在或重点客户及时进行回访,此时就需要有对应模块可以调起呼叫拨打,对应回访结果的记录填写。单独的呼叫拨打仅在当前查看人负责执行的情况下有效,同时考虑对于管理层查看时是否还会涉及指派给其他员工等情况,从而形成一个完整的回访执行链路。服务端到端,注重服务请求从提出到满足的全过程,避免用户行为环节产生断层。

    小结

    以上仅是个人对于常见页面较为笼统的划分,并不能涵盖到所有类型,只是想表达出对于不同页面用户的注意点不同,过于简洁容易导致页面利用率不高,信息不完整,增多操作频次。为追求减少层级跳转而将大量内容一同堆砌,容易造成信息读取过载,降低用户阅读、业务处理效率。以用户预期行为为导向,不附带干扰信息。

    2.2展示字段选择

    经常会遇到与对应业务相关联的字段内容很多,很难决定是否需要展示,出于“充分性”的角度考虑,最后都选择放上去。展示字段的选择同样需要遵从注意力法则,从业务目标的角度出发,兼顾不同干系人的查看诉求,考量字段展示是否真正有效。

    1)聚焦业务目标

    从业务的角度,以价值态的形式说明各干系人希望通过该模块希望达到的业务目标,且这一目标得是具体、可衡量的,过于宏观泛化目标无法针对性有效实现,不要寄望于在同一模块中即可达成系列目标,同时附带太多内容容易导致模块业务价值得不到好的体现。

    例如针对产品的销售分析,核心目的是分析出业务量大、收益高的产品,增大或减少相关产品投入量。此时是否使用优惠券、是否使用账户余额等支付方式指标确实在一定程度上可以更全面地评估产品吸引力,侧面反映出产品是更吸引高黏性老客户还是拉新价格敏感的新客户,但这类型指标更侧重于运营层面的细化分析,引入的话会带来其他需要同时思考的内容,无法聚焦关注主体业务目标,更为有效是另起模块单独进行分析。

    2)减少再思考转化

    字段指标的选择拟定应当直观明了,契合用户的思路方式,减少需再思考转化的可能。例如对于合作渠道商活跃度分析中,未带客消费天数就会比最近一次带客消费更直观地衡量出不活跃渠道商的相对严重程度,呈现时数值会比日期更加直观,更理想的可指定排序指标。区别于经典的RFM分析中的客户最近一次成交,基于客户层面的分析一般不会对不同客户间进行横向对比,选择日期更适合单个客户的分析,可以更直接地关联回顾营销活动事件。

    3)减少同质性内容

    部分常为空或存在常见值,常见值对结果判断不会产生太大影响的字段内容,可处理成通过条件筛选触发查看,或者待出现非常见值再展示该字段,减少同质信息的重复阅读。例如对于合作渠道商业绩排名,排名基本会和商家角色存在较大关联,角色字段在该处就没有太大展示的必要,但还是需要考虑可通过角色触发筛选查询,不排除低级别角色产生高业绩的可能。

    2.3数据指标选型

    数据指标能够最直观地衡量出用户行为和业务状况,核心在于需要能为用户行为产生直接指引,不是单纯的数据信息展示,同时需要避免关注数据项过多而导致无法掌握核心问题。

    1)遵从循序渐进

    初版数据指标尽量以监测统计及简单的二级运算为主,暂先不涉及复杂的计算逻辑,先确保数据项定义清晰,被业务所重视的,数据源取值准确,数据项维护完备等。并非所有问题都可以通过计算机自动获取解决方案,解决非结构性问题,数据指标更多只是辅助决策,最终的决定还是需要管理人员或负责人借助自己的智慧来处理,最终结果是多元因素综合影响的,前期基于暂不完整的问题处理决策角度,从有限、不确定性较高的数据信息即对结果做太多的分析定论往往会适得其反。

    2)指标指引行为

    数据指标选取时需要注重能对用户产生行为指引,单纯的数值展示难以给用户带来有效触动,指标需要能够提示操作,依据该指标如何改变当前行为。比率就是一个最简单也更有触发性的数据下钻方向,例如当统计出了近30天消费额,单纯依靠该指标无法知道当前状况是好是坏,或者只能依靠查看人自身去回顾判断,无法直观知道下一步该如何做出调整。而同比环比的引入能更清晰地理解周期波动变化,去关联思考市场变化及营销投入产出。当同时出现多个指标波动时,比率能体现出指标间的关联,例如客单价可以帮助理解客户质量是否上升,新客成交额占比帮助理解应该加大营销推广力度还是促进老客再消费。

    3)核心指标是对结果产生直接联系

    对于首页、数据大屏等黄金区域展示指标的选取最需注重精简,使核心问题能够得到最重点的关注。指标一窝蜂的往上怼,看似具体全面,却容易带来太多的干扰信息,导致顾此失彼。首页核心指标只提取根本性指标,能对业务状态结果产生直接联系,不选取中间状态型指标。例如,对于分销合伙人业绩体现,上报客户数并无法与业绩产生直接关联,客户产生消费了才能与业绩挂钩,所以上报客户数无法归类为最核心指标,但上报客户数依旧是合伙人带客能力的一大评分项,此时可额外图表再体现出“上报-消费”转化漏斗,上报客户数波动情况等,使核心数据得到最纯粹的展示。

    总结

    “简洁”一词想必都已烂熟于心,而就像“曝光效应”所说的,做某件事的次数多了,我们就会相信自己已经很擅长这件事,我们不断地向自己灌输“简洁”意识,也就自认为自己已经了然于心了。看过了太多做得“厚重”的产品,在时间潮流中被追求完整生态化的目标推着走,希望时刻能保持住一个“朴素”的心态,如无必要,勿增实体,简单有效。本文大部分案例引用的是初期产品,目的是为降低分析描述的复杂度,但朴素不止在于产品初期,而是贯穿于产品的整个生命周期,任一迭代之中。

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