资深产品经理是如何进行产品分析的？（三）

我是PMCoder，一名产品经理，本篇大概4000字，阅读完成大概10分钟。但是后面对文章所提到的知识的了解，需要很长时间，希望我们共同探讨。

上一篇文章提到，进行产品的分析，一共有6个步骤（步骤不分先后，看个人习惯）：

一、产品用户（流量）规模分析；

二、产品流量分析；

三、用户需求分析、用户群分析；

四、产品体验分析；

五、产品变现分析；

六、竞品分析（上面的5步都要再走一遍）；

前三个步骤，上两篇文章里面已经提过，如果没看过的同学，可以翻翻，这里不再赘述。这篇文章从第四点开始阐述。

第四点：产品体验分析

产品的体验分析，主要又分了四个步骤。如下：

第一步：核心功能对用户需求解决情况体验，每一模块的功能和流程的体验，分析每一个步骤基本的交互以及文案。

第二步：结合用户反馈、用户留存率、用户搜索关键词来分析产品的下载量、流量的增长曲线以及功能的更新。

第三步：产品基础性能体验。

第四步：了解产品的使用数据，进行产品的功能数据，流程数据分析。

产品体验的第一步，就是我们产品分析经常做的一个部分，就是将这个产品抽丝剥茧，一层层的剥开。核心功能对于问题的解决方案是否满足了用户的核心的诉求，解决的方案是否已经最优，文案和交互是否合理。如果产品的核心功能都没有解决好，就堆砌一堆的功能的产品，恕我直言，这个产品不是一个好产品，负责这个产品的产品经理也不是一个好的产品经理。很多经验略微欠缺的产品经理经常会遇到这样的一种情况，一个功能做完了就马上要开始设计一些新的功能。有些同学还会担心说，当前的研发同学已经闲下来了，要搞点活干。老实说，这种情况我也遇到过，但是，千万不要随便就开发新功能，功能越多bug越多，只要加功能，就会埋坑，在你不知道要做什么的情况下，最好先确认产品的核心功能是否已经做到极致了，各种用户的场景是否都已经考虑了。比如说，一个电脑垃圾清理功能，如果仅仅简单把浏览器、软件的缓存数据、垃圾桶垃圾数据扫描并清理，就作为产品功能已经完成了，这就很肤浅了。核心功能做到极致应该怎样？扫描速度是否足够快，通过什么样的策略可以让用户扫描垃圾更快（比如说闲时扫描），垃圾清理扫描的软件覆盖量是否覆盖了90%以上的用户的应用，场景扩展提示是否做的足够智能（比如说，用户清理垃圾桶的时候，是有清理垃圾需求的，这时候是不是可以提示用户使用清理功能，这样既满足用户需求，又提高产品的使用率）。所以核心功能做到极致很重要，这样才能形成好的口碑。你去体验这个产品的核心功能，就要多个场景，不同条件的去体验，看看产品的核心功能点在主要场景是否都满足以及其他场景的满足程度。

至于产品的交互和文案，交互和文案都可以用一句话概括就是“don’t make me think”，这不是写诗词，不要让用户去思考你的产品文案。关于交互设计，有些书籍推荐，可以查看我之前的文章《推荐产品经理读的书籍》，这里就不展开了。

产品体验的第二步：结合用户反馈、用户留存率、用户搜索关键词分析产品的下载量、流量的增长曲线以及功能的更新。

为什么要这样做？原因是，我们希望，能通过分析产品的功能更新、用户反馈、用户搜索关键字情况来了解产品流量增长的真实原因，希望可以复原产品成长的打法以此进行我们产品设计的一个借鉴。这里要分WAP端的产品和APP分别阐述了。

一、针对APP：

1.分析产品的用户反馈；2.结合产品的流量情况分析产品的搜索关键词和功能变化情况。关注产品的几个核心数据：下载量变动曲线（DAU拿不到），产品留存率，用户评分情况。

分析产品的用户反馈：在产品体验分析的上一步里，你已经对产品的基本流程和所能完成的功能都有一个整体了解。你对这个产品的功能情况以及用户体验点有了自己的认识，这个时候，你需要关注下用户跟你的体验是否一致，用户在使用过程中是否也遇到与你在使用产品时相同的问题？在遇到你不清楚的场景时，你往往还需要打开产品进行用户场景的还原，真实复现用户反馈的问题。同时你需要结合产品的下载量以及留存率的数据分析产品各个历史版本的评价和评分。这些数据在AppAnnie上都有的，各位可以去查看分析。

分析产品的用户反馈，主要目的有三个：A)发现当前产品的问题，比如崩溃，无响应，卡，慢，bug ，用户体验不好等问题；B）挖掘用户的痛点，用户反馈这个产品有哪些未满足的，是否是用户的痛点；C）明确用户的满意点，用户的满意的地方是不是这个产品的核心功能点。

通过用户反馈发现产品问题，这个是我们查看用户反馈和评分能够获取的最直接的一个收获。获取用户的反馈，在传统的PC应用或者网站里，这个数据很难获得。幸运的是，当前应用市场都有非常详细的用户反馈，并且这个数据是公开的。我们可以从哪里获取到很多的用户反馈数据情况。

分析用户反馈的几个目的解析说明：

A）当前产品的问题：用户对于产品的好坏，有自己的一个直接判断。那么一个产品的版本功能更新后，有两个数据可以直观的看到新功能上线后的效果，一个是评论得分，一个是产品的留存率。产品的留存率，通常很难得到，有一些第三方统计有这块的数据，但目前都不是很准，如果是你跟进的产品，产品上线后，你就需要关注新版用户的新增留存率情况了（这里特指新增留存，很多公司都用这个指标，而不是指的是存量升级用户的留存，统一一个衡量的标准），其他产品，数据基本拿不到，拿不到我们也没办法了，这就是现实。但是另外一个数据却很好获取，就是产品的评分，每一个版本的更新都有评论和评分，结果一目了然，从这些反馈中，你可以知道用户对于这个产品的新版功能和升级是正向反馈还是负向反馈。从这些反馈里，你需要找到改善产品的点。比如说，我们用“手机百度”来举例，我们打开App Annie的用户反馈栏，看到手机百度在4月30日附近（实际是5月3号）更新了一个新版本，新版本的整体评分很低（3.7，654个评分），比上一个版本低很多（4.5，522个评分），可以看到用户对于这个新版本并不十分满意，如图：

这个时候，我们需要分析这个产品新版本到底更新了哪些功能使得用户不满意，同时，将用户评分很低的这批用户的用户反馈一个一个的进行查看分析，记录问题，并将用户反馈抽象为可改进的功能点。

B）挖掘用户的痛点：用户反馈里，有部分的用户通常会反馈你的产品做得不够好，连XX功能都没有。有些产品经理就会以此为理由添加对应的功能，这样的做法是不够严谨的。不要拿着这些需求让团队疲于奔命，如果没事做，让大家闲着也挺好的。严谨的做法是，1）挖掘用户提出这个功能需求的真正原因，什么场景，需要解决什么问题；2）拓展关键词，看看对应此需求的常见的关键词的“搜索指数”，看看这个问题是否是一个普遍的问题还是个别用户的YY；3）衡量功能与产品定位之间的匹配程度，以宝宝树为例，你要做的是一个母婴育儿相关的产品，与母婴育儿之外的一些功能就与产品的定位不符，做这些需求的时候就要格外的注意了。

C）挖掘用户的满意点：用户很直接，满意就给好评，不爽，就给差评，完全不给面子。这样的好处就是，能知道用户最真实的想法。挖掘满意点，有两个点，一是核心功能的满意点；二是其他功能的满意点。核心功能用户如果满意反馈比较多，说明用户使用这个功能的用户体验比较好，设计的功能可以解决问题。这对于团队来说，是一个正向的反馈，没有什么比项目的快速发展更鼓舞士气了。如果，用户还对某一个非核心功能的点表现也很满意，并且反馈量还不少。这时候需要注意了，这个反馈点，很可能就是一个突破点。（不过现在评论也有是刷的，别人家的产品的评论就需要大家根据经验判断来筛选吧）

2. 结合产品的流量情况分析产品的搜索关键词和功能变化情况；

我们前面说过，用户的需求都隐藏在搜索的关键词里。有时候，产品团队针对某个用户搜索的“关键词”进行了功能和运营的优化，就能带来很不错的流量。所以要关注产品的流量情况与关键词排名、功能的改进情况，并对这些流量的变动进行产品策略的调整。这个关键词功能优化以及运营，在IOS上最近看到的是“手机百度”做得比较好的（本来想找其他例子的，找了半天，还没找到其他比较典型的例子），大家可以打开德普优化(德普优化 – AppStore数据分析工具|ASO搜索关键词优化服务|苹果应用商店排名分析查看这个应用近期的关键词（比如直播、壁纸、小说）的搜索指数变化，然后思考背后的原因。一切围绕着关键词来做排序的那一套都离不开搜索引擎SEO的原理。所以可以围绕着关键词来源以及与应用的匹配来想，两个维度，从应用本身看，关键词主要来源是功能描述以及用户评论；从外部来说，关键词来自用户在应用商店里的搜索文字、外部描点文字链接（关键词购买、导流等）以及社交产品的分享关键词。所以，从整体的产品设计角度以及流量运营的角度来看，产品本身的设计功能时往让产品拥有搜索指数高的关键词的产品功能里靠，增强产品功能与关键词的匹配度，引导用户对相应功能（最好带关键词）进行高分评论，外部有意识的去购买对应关键词的导流流量，引导社交流量的分享，这样，产品对此关键词的排名就会比较好，产品的权重也会增加，产品的整体自然流量用户就会增加。这样还是以流量的思维来分析和体验产品功能的更新，更能了解到产品背后的决策的原因。这里分享一个人家的例子：以美图秀秀为例，最开始他们做的一个小工具叫做火星文输入法，当时流行过一段时间，用户量很大，都是非主流的用户，但这个东西后来巨头也在做，然后商业路线不清晰，他们就准备转型，可是有这么多非主流用户，那么做什么好呢？吴欣鸿（美图秀秀的CEO）就做了特简单的一个事情，搜索了一下非主流的相关词（通过百度指数的需求图谱可以得到相关的搜索关键词），结果发现，非主流图片和非主流头像的搜索量，特别特别的高。这是强需求，美图秀秀最开始的时候，刚引爆市场的时候其实是通过做一些摇头娃娃等头像生成工具，迅速在即时通讯上传播起来的。而当时市场领先的光影魔术手（迅雷的），还根本没意识到这批年轻的用户的需求在哪里呢。

针对网站的分析，用户反馈数据比较难获取到，这点可以利用搜索引擎搜索用户的吐槽（比如说，百度贴吧，百度知道等），可以取得一部分的反馈，尽管不全，但也很有用了。而网站的功能更新情况，一般网站都有记录的，这个找起来也不难，而关键词、网站流量的变动情况，通过前面提到的“爱站网”和 ChinaZ的站长工具里，都可以取得数据而进行分析。还是需要以流量的思维，关注产品的功能更新。

三、体验产品的性能和稳定性：

产品的性能和稳定性，应用和软件来说就是崩溃率和无响应场景是否多，操作是否流畅，而对网站来说，就是404页面的出现情况，或者网站打不开的情况、网站的打开速度。这里只要加个数据监控上报的功能就好，把App的崩溃率、APP的ANR、网页的打开速度，网页的404出现的比例，网站打不开的比例做好数据的监控，及时调整。

关于产品性能的分析，我还需要补充一点。很多产品同学可能会忽略产品性能，产品运行速度的影响，或者不了解对应的定量的衡量指标。产品资源占用大，打开速度慢，不只影响用户体验，在网页端产品，是直接影响其网站搜索引擎排名的一个重要点。我曾经见过一个PC端的优化程序运行起来有8个进程（包括服务），占用150M+的内存。这样的产品，占用太多的系统资源，尽管很多用户不知道进程和内存是啥关系，但是电脑慢了，他们是可以体验出来的。而且，懂行的人会冒出来成为意见领袖，到时候很容易使得产品形成坏口碑。

性能的分析点有：网站，网站的页面结构是否合理，网站的打开速度，网站的响应速度，网站的等待过程的过渡设计是否合理；针对APP，则是安装包的大小，应用内存占用情况，耗电情况，响应速度（ANR）情况；若是PC 端的软件，其实跟应用差不多，主要是内存占用，CPU的占用情况，响应速度；

四、进行产品的用户行为数据和流程数据分析。

这个步骤的分析，仅针对内部产品，其他产品你是无法获取这么关键的数据的。所以针对内部的产品，需要分析的几个关键的流程数据：1）产品的每天启动用户，这个代表用户的真实使用应用的频率；2）核心功能使用率，这个可以看出核心功能的使用率以及使用频率；3）产品功能的各个流程的转化率情况（数据分析模型是漏斗模型）

经过上面的几个点的分析，产品的整体功能、用户的需求、用户的评论、产品的数据情况，你都已经了如指掌了。

后面，我们就要分析下产品的变现，变现我这两年一直在做，有些经验可以跟大家分享下。

（未完，待续……）

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