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阿里用戶體驗專家李白:用戶增長海盜法則與體

2020-07-22 12:47数据分析 人已围观

简介文章基於用戶體驗的視角,對如何在產品運營上製定一些數據指標和策略進行展開,滿滿的干貨,希望大家有所啟發。一個關於牧場的故事有這麼一個牧場,老闆今年定了一個業務的目...

文章基於用戶體驗的視角,對如何在產品運營上製定一些數據指標和策略進行展開,滿滿的干貨,希望大家有所啟發。

一個關於牧場的故事

有這麼一個牧場,老闆今年定了一個業務的目標,我們一定要比去年牛肉產量增加50%,有A和B兩個員工負責這個事情。A同學的做法就是建立一套非常科學的養殖體系,他用非常合理的方法來對牛群進行屠宰,形成了比較好的生態。B同學認為數據指標非常重要,我們今年一定要達成這個目標。所以他採取的就是要以最快的速度宰殺、產出牛肉。最終結果B同學不但完成了50%的業績目標,甚至做到60%,而A同學只做到30%。那麼老闆最終給B同學非常大的獎勵和鼓勵。A同學在這個過程中得不到任何的認同。

A、B同學的做法都沒有錯誤,因為A同學比較關注持續性,他有自己的一個運營牧場的態度和方式;B同學也沒有錯,他是完善公司的業績目標,並且達成並且超額完成。但是A同學做的事情在明年、後年都是可持續的,而B同學到明年就沒有足夠牛群支持他繼續生產。

這個結果對企業會造成巨大的傷害。往往在企業製定一年戰略目標或者數據指標的時候,可能或多或少遇到這種案例,就是單一的數據指標完成就可以了。但是與之相關的其他指標可能忽略不計,導致影響企業後續發展。

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如何讓用戶體驗的策略去幫助一個企業一個團隊一個公司,去製定一個更加合理的目標?首先你要定義用戶體驗策略。

第一步,關於用戶體驗,定義現在的狀態和未來的目標狀態。

第二步,要在組織和業務上尋找足夠的驅動力。因為很多團隊在做用戶體驗的時候會發現沒有足夠的驅動力,其實是因為用戶體驗團隊沒有將自己的目標與產品運營或者是市場甚至於商業團隊的目標綁定,天然缺乏一種驅動力。

第三步,策略的執行在組織中會遇到哪些屏障和阻力。要預先有一個比較全面的判斷,因為用戶體驗團隊做自己的策略的時候,往往低估了成本。這種成本可能是技術成本或者是產品團隊或者運營團隊配合成本,這些成本會成為天然的屏障和阻力。

第四步,如何驗證策略是成功的?顯而易見一定是用數據去驗證的。

那麼影響用戶體驗策略的因素有哪些?制定策略的時候一定是經過整個企業商業策略、商業目標、技術能力還有運營策略或者運營的計劃,綜合製定出來的。現在的互聯網公司或者企業中,很少有孤立的用戶體驗策略,一定是基於這幾個大目標或者跟你合作的其他利益相關方達成一致認可的策略,才能去得以執行,並且確保這個執行的方向是正確的。

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用戶增長的海盜法則。大家做用戶運營肯定知道這樣一套法則。

首先就是去市場或者各個渠道獲取用戶,也可能是自然增長。用運營手段或者功能設計去激活這些用戶,在這個過程裡有一部分用戶是核心用戶,或者需求被滿足他就會變成留存用戶。

再之後針對這部分用戶進行一些變現服務、商業服務來獲取一些利益。

最終當這部分用戶的需求被滿足,你的服務質量又非常好,他就可以向別人推薦你的服務。整個過程可以促成產品或者服務的一個正向的發展,用戶的健康成長。

那麼這個事情怎麼跟用戶體驗策略結合起來?

剛說了我們一定是基於商業技術還有運營的策略去製定用戶體驗策略。用戶體驗策略一定是服務於整體產品的目標和數據目標。所以接下來會講到一個框架,它幫助用戶體驗團隊去製定它的數據策略。但是前提是要確保整個策略是在公司內部先行,並且得到大家認可的,否則就很難去推動這個數據框架的執行。

剛才提到策略怎麼驗證成功,一定是用數據驗證。那麼數據是否能夠驗證成功,什麼樣的數據才是有效的驗證成功的數據?

這裡有三個數據,獨立訪客數據、用戶轉化率、UV提升

有人覺得促成了UV提升,但是UV提升可能性太多,可能是市場投放,也可能是自然增長。用戶的轉化率提高,是不是可以帶來更多銷售機會?這個不一定。因為更多的銷售機會一定是持續性發展,不是在整個購買環節裡某一步轉化率提高,就一定可以帶來銷售機會的增加。新增用戶提升是不是可以帶來留存?做運營,拉一些新增,但是新增用戶來了之後可能不是我們的留存,沒變成留存他走了,那麼即使新增數據達到了但實際上卻是沒有意義的。

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那麼這裡說到我們是不是能夠有一個框架,有效地去幫助用戶體驗團隊甚至是產品團隊去製定一些數據的指標?

這些數據指標能夠有效的指導產品的一個走向,能夠幫助整個企業和公司促成用戶的健康增長?

Heart framework,來自於Google的用戶體驗數據框架。

Heart有五個維度,第一是好感,第二是參與度,這是反應用戶使用產品的頻率,比較像日活、月活這樣的信息。第三接受度是反映用戶對新產品或者新功能的接受程度或者意願,它比較對應的是在產品上,如果做出一個新功能,那麼新功能使用的轉化率,包括最後使用功能,完成這項任務的比例。第四留存,是平常對應的次日留存。最後一個是任務成功率,這是反應用戶使用一個產品時,完成某個任務的難易程度。

有了五個維度的一些數據之後,怎樣經過一個過程去定義這些具體的數據指標?前面講了用戶體驗策略一定是基於公司商業策略、技術能力、運營策略制定出來的。那麼當具體到一個項目一個產品的時候,一定要有產品核心目標,或者某一次改版你的業務目標。這個目標是一個抽象概念,那麼我們要把它變成用戶體驗團隊的設計目標。

當確立一個設計目標之後可以依次推導出一個信號,那麼用戶怎樣的行為和態度能夠證明這個目標已經達成?最後再由信息推導出我們的指標。而且這個指標是盡可能合理地反應出這個體驗的指標。

最終結合剛才五個維度可以得到這樣一張表,那麼當做任何一個產品的體驗優化的時候,可以基於這張表去填相應的內容,從而促成最終所製定的指標是非常合理的。

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下面是我們公司內部實施的案例

這是用戶滿意度評分插件,其實我們不同產品運營中都有做這樣的插件。那麼在我這個案例裡不一樣的情況就是我們整個平台有六七十個產品,這些產品缺乏統一標準維度。也就是說我不可能通過某一個產品的數據去判斷整體標準,因為每個產品所對應的目標、用戶、人群包括解決的問題都不同。所以這個插件裡有幾個設計的點,它是多維度的滿意度的細分,細分項的評分。

這個插入過程是輕量化的,不會打斷用戶做的主要路徑。另外它也增加一個反饋機制,以往我們的反饋入口放在產品的邊角上,只有當用戶遇到非常大的問題,想投訴你的時候,他才會去用。但是我們希望在這個過程裡面能夠讓用戶更有效地做一些反饋,他可以反饋一些積極的認可的東西,或者是他用完這項功能馬上遇到的問題,沒有經過大腦思考處理的信息,直接反饋出來。最後就是建立一個體驗度量的優線。

他滿意度的部分就是好感度的部分,好感度以往對應是滿意調查,在用戶體驗裡面。因為滿意度調查體驗成本非常高,這個執行成本高,對於用戶騷擾程度高,所以我們摒棄這個做法,直接用這個插件結果好感度衡量問題。這裡看一下插件的方案演示。它在評分之後可以對細分項進行評選,同時有一個反饋入口。當然這個插件非常簡單,上線三個月我們收集了很多數據,當然這裡的產品只是一部分。

我們明顯可以看到,在這個部分它的評價是偏低的,這個對應的是一套商保系統。這個商保系統整體的體驗其實是存在很大的問題,這就是整個團隊下一步重點優化的項目。在其他產品的不同維度我們可以發現個別的評分項也會存在明顯偏低的情況。這就是用於指導用戶體驗團隊接下來做什麼的數據指標。

另一個案例是視頻會議系統。這套系統的業務上的目標是為了降低用戶的使用成本,同時提升產品的使用頻率,還有一個目標是利用視頻會議系統降低整個企業內部差旅的數量。這個時候可以運用這套框架體系去製定用戶體驗層面的數據指標。比如說在好感度層面提升會議系統品質感,樹立品牌性。這就是我們設計團隊的目標。然後到信號,就是用戶對於產品的認同感一定會提升。那麼最終得出就是音視頻會議的滿意度應該是正向提升的。

那麼信號就是用戶經常頻繁使用產品,最終就是使用次數和頻率,對應的就是日活、月活。同樣的方法我們去製定接受度還有任務成功率等等這些數據,那麼最終我們形成這樣一套表格,所有右側的數據指標在這側優化過程中我們都需要監控。因為單個數據指標不足以描述數據策略是不是成功?體驗策略是不是成功?所以我們一定是多維度的關注所有的指標。

這是一個新版的設計。最終產品上線之後數據的變化是非常明顯,新用戶有55%的人嘗試這個功能,日活增加17%。之前的版本里,其實因為體驗上交互上的問題,導致諮詢率非常高,有很多工單和投訴到這個產品上問這個怎麼用?我們現在將這個諮詢率降低32%。所以這就是如何使用這套框架有效的去改進產品體驗的一套方式。

以上就是基於用戶體驗的視角,在產品運營製定一些數據指標和策略時的一些參考和建議。希望大家在這個過程中得到一些靈感。

作者:李白,阿里用戶體驗專家

本文由 @運營直升機 整理髮佈於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

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