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    產品第一性原理思維盤點

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    產品經理在執行力之外,重要的是思維能力,正確的思維能力能確保做對的方向,做對的事情。所謂第一性原理,就是思維的核心邏輯,一個領域無論多大,總有一些核心原理的基石。產品的第一性原理,需要不斷在實踐中總結,本期會簡單羅列一些我自己覺得比較重要的核心原理。
    1. 交互樣式的設計優化,不會提升核心數據
    產品發展到現在,已經過瞭當初交互優化能大幅度提升用戶體驗的階段瞭,智能手機的普及,產品使用門檻越來越低,而業內互相借鑒,也讓即使是小的APP,也可以在很小成本的情況下,做到比較好的交互。交互樣式的設計優化,很容易達到瓶頸,也很難提升核心數據。如果交互修改能提升核心數據,一定是因為之前做的流程太差瞭。
    2. 用戶路徑越長,用戶流失率越高
    註冊流程也好,購買流程也好,步驟越多,流程越多,用戶越容易流失。這個基本是共識。
    用戶的需求有兩個極端,一個是完全的剛需,比如鐵道部的火車票,無論12306體驗多差,我們都是要購票。註冊它的賬號,用它的驗證碼,從它的庫裡面買票。一種是非剛需,替代性特別強,使用或者不用都沒有什麼太大差異。越是後一種需求,用戶路徑的長短對流失率影響越大。
    3. 單一步驟取巧方法提升轉化率,往往會在下個步驟流失
    取巧辦法提升轉化率,一般會去掉一些必要步驟。比如為瞭促進用戶點擊,素材使用虛假素材,過度誇大效果,用戶進入真實頁面就會停止轉化,或者轉化後,很難留存。比如為瞭拉新默認生成賬號,這樣的用戶流失也會非常快。
    4. 產品用戶體驗的核心之一:讓用戶知情,讓用戶有控制感和安全感
    人是天生缺乏安全感的。用戶希望的是掌控局面,而不是被動接受。比如,金融類的APP,需要讓用戶看到每天的收益;比如,電商下單後,需要讓用戶知道預計送達時間;比如,一旦產品出瞭用戶意料之外的改動,需要第一時間通知用戶;比如,絕對不能隨便變更用戶內容。
    核心是把產品交給用戶,讓用戶選擇,讓用戶知情,讓用戶控制。就拿預計送達時間舉例,用戶很多時候並不在意快遞慢一兩天,更在意的是,不知道快遞大概什麼時間到。
    5. 產品迭代應該相信事實和邏輯,而不是相信個人判斷
    個人判斷是仁者見仁、智者見智的,產品經理必須杜絕“我覺得用戶會覺得XX更好”這種表述方式的。“事實是什麼,假設是什麼,假設是否成立,邏輯是什麼,結論是什麼”,這都是基本的討論方法,總做個人判斷的人,大多數都做不成事情,畢竟天才是極少數。
    6. 信息量越大,模型效果越好
    這個是算法策略的核心,模型能接受越多的信息量,模型的效果就會越好。註意是,信息量而不是信息。增加無效信息或者冗餘信息並不能增加信息量。利用有效的算法,信息量最終一定能轉化為核心指標的提升。
    7. 機器學習算法>規則策略算法>人工判斷
    人工判斷,規則策略算法,機器學習算法,基本上就像是功能機,iPhone前智能機,後iPhone時代智能機的區別。各行各業,在下一個階段會很大程度被機器學習的各種方法迭代改造。目前這個趨勢已經比較明朗瞭。
    8. 個性化內容>分組內容>普適內容
    比如push,消息,feed流,廣告。個性化的內容一般效果會是普適內容效果的2~4倍。分組呢榮效果是普適內容的1~2倍。這個原理其實核心也很簡單,引入的新的用戶信息作為依據,確實會帶來更好的效果。
    9. 以上基本原理都是可以違反的,隻要有違反的邏輯
    就像三大范式,本來是基於節省空間提出的數據庫設計原理,但是目前已被業內摒棄。因為實際生產中,解決查詢效率和高並發問題比節省儲存空間更重要。沒有什麼不能違反的規則,隻要真的理解瞭這個規則的前提,和產品面臨的真實情況。
    比如第一點“交互樣式的設計優化,不會提升核心數據 ”,但是如果是加入瞭更多有創意的情感化的設計,也能提升核心數據。
    比如“機器學習算法>規則策略算法>人工判斷”,也取決於公司的基礎數據量,數據量稀疏的情況下,規則策略算法效果可能反而比機器學習的方法更好。
    產品第一性原理思維,更多是需要自己在工作實踐中提升。這篇文章其實也隻是個引子,沒有產品實踐,單靠培訓和閱讀無法成為產品經理,大概也是這個職業最有意思的地方之一。

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