快速判断商业平台需求优先级的象限法
1月9日 九阙忬投稿 本篇文章介绍了影响需求优先级的因素,并告诉大家如何来判断优先级。
商业后台产品的设计目标:提升收益(收入提升、成本降低)、体验优化(提升操作效率)。
因此可以推断出:
一、影响需求优先级的因素
影响需求优先级的因素有:用户、重要程度、频率、对收益的影响。
1。1用户
目标用户、重点用户,如广告投放平台,目标用户是有广告投放需求的人群,但这个需求的重点用户,还需要更聚焦一下,是广告投放中的哪个行业?哪个消费级别?是新手还是熟手?等等。
高价值用户、低价值用户,不同的产品阶段,对高价值用户的定义是不同的,比如:目标是纳新的产品,熟练用户显然不是它的高价值用户。
如何获取:我们需要对目标用户进行定位、分类和分层,并估算出各个层次用户的占比,再与需求进行配比。
在没有数据的情况下,可以先用访谈的方式,先假想用户的类型,再通过访谈的方式去验证,确定用户的类型。
数据分析,如果用户留下的痕迹,后台数据是一个非常好的方式,可以对用户数据进行分类,如消费层次、新老客户占比等;后台数据会有些限制,不大可能采集到所有维度的数据,而问卷的方式相对比较灵活,可以做些补充,如广告反贼放后台,一般不会采集用户的人口学数据,但问卷调研可以很方便的收集这方面的数据。
1。2重要程度
目标用户主观评价需求的重要程度。
如何获取:常用方式通过用户调研的方式,让用户对重要程度进行评分,(5分最高,1分最低),并给出打分的理由。
1。3频率
目标用户的需求频率,多长时间一次?
如何获取:通过用户调研的方式,让用户对频率进行勾选,(给出频率的选项),并给出使用的场景;数据埋点:对某个功能的操作进行埋点,从数据上分析使用频率。
1。4对收益的影响
这个需求对收益的影响是正向的、负向的、还是没有影响。
如何获取:通过用户调研的方式,让用户进行选择(3选一),并给出原因;实验测试:如某功能上线后,A、B版测试,对比收益的数据。
二、如何判断优先级?
我们将这4个因素,分别画成4象限,如下图所示:
1。高优的需求X8
大部份处于第1象限,如:
第1象限的需求:高价值用户的高频需求、高价值用户觉得很重要、正向影响高价值用户的收益、;正向影响收益且高频、正向影响收益且用户觉得重要、高频且重要的需求。
非第1象限的需求:负向影响高价值用户的收益,负向影响收益且重要这2种需求一般不会从后台用户中产生,较大可能是平台的需求,比如,某搜索公司,为了提升搜索体验,会降低某些大行业用户的广告投放,如:加大物料的审核的力度,目标是提升体验,而不是收益。在某些非常规的场景下,这类需求的优先级会很高。
2。中优的需求X4
低价值用户的高频需求、低价值用户觉得重要的需求、正向影响低价值用户的收益、正向影响收益但低频这4类需求,经常因为收益的量级较小,而被高优需求PK下去。
同时也要看产品的发展阶段,在产品的初始阶段,这些可能都会是高优的需求,在产品的成熟阶段,这些就有可能变成中优的需求。
3。低优的需求X7
通常指基础功能,如:
高价值用户的低频需求、低价值用户的低频需求、高价值用户觉得不重要、低价值用户觉得不重要很多后台的基础功能,需要满足不同层次用户的需求,如:高级用户高频使用高级功能,初级用户高频使用的是初级功能。
但如果,某一个需求,同时满足上述所有的条件,即所有用户的低频需求、不重要的功能,那这个需求就不需要考虑。
低频但重要的功能不常用,但是很重要,比如后台的操作记录,常常是只有在后台出现问题的时候,才会去查看。
4。有争议的需求X5
如:
负向影响低价值用户的收益达到一定的量级,会导致低价值用户的弃用,这个需要平衡,损失这部份低价值的收益是什么?
负向影响收益的低频需求、负向影响收益且不重要负向影响收益,需求的频率的很低、不重要,这类需求没什么存在的意义。
正向影响收益且不重要对于一个商业后台来说,这个不太现实。
负向影响收益的高频需求用户有高频需求,但是影响用户的收益,这个也不太现实。
实际的工作中,很有可能遇到比这些更复杂的场景,如以上场景的组合,但因素的叠加,在这里就不再赘述,本文仅起到一个抛砖引玉的作用。
设计师的工作就是不断的权衡,寻求最优解。一起加油
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