深度解析“如何打造一款畅销产品”
如何打造一款畅销产品呢?笔者的观点是成就用户,而如何成就用户呢?笔者进行了具体的深入分析。
01
现在我要问一个事关所有PM的核心问题,“如何打造一款畅销产品?”
一个重要结论是“可持续成功的产品是由推荐产生的。”
理论依据如下:
- 92%的人说,与其他所有形式的广告相比,他们更信任来自朋友和家人的推荐。
- 70%的人说,他们相信在线消费者的评论。与其他所有形式的广告相比,这是第二可信的推荐来源。(来源:尼尔森全球广告信任度报告)
虽然我们都知道,大量的刷单、刷评论、恶意攻击竞争对手的情况屡见不鲜,甚至已经成为业界潜规则。但不可否认,在没有至亲好友推荐的情况下,好评率依然是我们的重要参考。用户对其信任程度依然要比品牌的自我宣传要高的多。
究竟是什么激发了这些推荐?
- 他们不会因为喜欢产品而说他们喜欢这个产品。
- 他们说喜欢这个产品,其实是以为他们喜欢自己。
所以,我们: 不要打造更好的产品,要打造更好的用户。成就用户才能创造可持续的成功。
02
对于大多数有经验的PM来讲,“用户体验”几个字实在是没有什么新鲜感了,而我们要了解的一个新的概念是 ****“后用户体验” 。出发点不仅仅是帮助用户“使用”产品,而是给用户一个更大、更有吸引力的场景,让用户在这个场景中成就卓越。
因为人们不希望在使用工具方面变得卓越。他们想要在工具帮助他们取得的成果上变得卓越。
其实,这样的产品和营销理念也已经融入到我们的生活之中,例如,售卖户外装备的广告,画面往往是让人心向往之的户外景色,而不是一双双的登山鞋。
所以,我们作为产品经理,应该为 后用户体验的用户体验而设计 。
接下来的问题就是,该如何成就用户了?
我们首先看一下用户的成长曲线示意图:
上图清晰明了地告诉了我们,成就用户的路径:
- 尽快帮助用户度过困难区,要想做到这一点,必须在基础环节下苦功夫, 从功能到交互体验,千万不要因为这些基础的问题,给用户制造困难。
- 无论任何情况下,不要让用户重返困难区(例如产品迭代、功能升级等)。
在成就用户的过程中,应该怎样帮助用户沿着成长曲线向右上方移动呢?那就必须做好两件事情:帮助他们持续不断的构建技能、帮助他们保持渴望成功的愿望。
研究人员还提出了一个相当振奋人心的观点——
“据数十年的科学研究标明,对于绝大多数人来说,在绝大多数的非体育运动领域,天赋并不是获取高水平专业能力的绝对条件。”
既然如此,我们就有途径让用户成就卓越。下图是专家构建专业能力的过程。
通过此图,有三点认识如下:
- 专家从不停止增加新的技能;
- 专家既有意识地构建技能,也无意识地构建技能。
- 专家会改进现有的技能。
那些已成为专家的人与有经验、但非专家的人在两件关键的事情上有着很大的不同。由此提出了两个比较新颖的概念。其一是“刻意练习”,另外一个是“感性接触”。
刻意练习
通常情况下, 刻意练习是有意识地从“不能做”到“精通”构建技能的最佳途径。
设计练习,使其符合如下标准:完成一项细粒度的任务,经过一到三组45-90分钟的练习就能达到95%的精通度。这样做不同于一般的练习方式,差异就在于特定的细节。这些细节会将可能有效的练习转换成超级有效的练习。如果你无法达到95%的精通度,请停止练习。如果是因为任务或技能过于复杂,就将其划分为更细粒度的子任务或子技能。如果是因其难度太高,则降低要求或者标准。
我们举两个刻意练习的例子:
- “半速演奏一段音乐,不能有任何错误。”
- 站在距离篮筐2.5米至3.5米的地方,以45度角将篮球投进篮筐。
感性接触
介绍感性接触,我们要引用一个十分经典的“小鸡性别鉴定”的案例。
判断刚刚孵化出来小鸡性别是非常困难的。对于养鸡场来说,越早将母鸡和公鸡区分开来,越能尽快进入鸡生蛋的生产环节。
20世纪初,日本人研发了一种鉴别小鸡性别的方法,但当时只有寥寥数名专家掌握了这一能力。当他们让这些专家将这一能力传授给其他人时,小鸡性别鉴定专家却说不出来自己是“怎么做到的?”他们说:“我就是知道!”
那么,这样专家应该如何培训新手呢?
他们让新手站在鸡笼前随便的猜“这是公的”、“这是母的”,小鸡性别鉴定专家给予及时的反馈“对”或“不对”,很多遍之后,奇迹发生了——新手在小鸡性别鉴定方面表现越来越好。
这不是什么魔力,这就是感性知识的力量。所有领域的专家都在学习和利用无意识的感性知识。
那么如何设计高质量的感性接触活动呢?
秘密就在于使用大量的、高质量的,表面有差异但性质完全相同的实例。高质量的感性接触训练从不作解释。它们创建一种特殊的场景,让学习者的大脑自己发现模式。
当然,也要注意一些问题:需要多样化、大量的实例;接触与反馈间隔时间不要过长;特征和模式不能过于细微。
读到这,大家有没有发现,感性接触的这种方式与机器学习的方式是如此的相像,只不过是一个针对计算机,一个是针对人脑。
例如我们利用机器学习的方法,针对很多文章做一个简单的二分类,要做的,只是给出一定数量的标注数据,至于这些数据里面具体的特征,则由计算机自行学习,判断。
既然我们都已经掌握了成功的钥匙,下一步就是帮助我们的用户继续前进,帮助他们“排除万难、走向胜利”。
用户之所以在遭遇困难时放弃,并不是因为他们遭遇了困难。这是因为他们不知道他们的困境是正常的。不知道他们努力的方向是正确的。不知道其他人也会在同一阶段遭遇困难。需要我们把事实告诉用户。用户不需要你完美,他们需要你诚实。
上述所言,并不是要我们产品经理放弃自己的责任,放弃对于产品的优化,由于产品的缺陷导致的用户困境会让我们丧失大量的机会。依然是我们要重点关注并排除的。但是对于一些门槛较高的产品,我们确实需要把事实告诉用户,要让他们有充足的心理准备。
例如机器学习平台之类的产品,虽然已经大量简化了用户操作的难度,采用了可视化的界面和托拉拽的操作形式,但是对于大多数不熟悉算法的用户来说,依然存在门槛。
为了帮助用户不断的进步,应该在排除困难的同时,给与他们更为明确的指导。
- 一份描述当前路径的指南,帮助他们了解当前所处的阶段;
- 一些想法和工具,帮助他们尽早、尽可能的频繁应用当前掌握的技能。
理想的 成长路径图 如下:
- 清晰的成长步骤,从初学者到专家;
- 一个评估当前状态的有效手段“你在这里”;
- 一个高度可信的理由,让他们相信,成功不需要“天赋”或运气。
在帮助用户成长方面,作者讲述了几个小技巧,在我们产品设计的过程中,也都是很有借鉴意义的。
- 畏惧会让用户“出师不利”,说服用户,让他们大胆些,允许他们自由尝试。
- 让用户尽可能的获得内在激励体验。
- 为卓越用户建立深度有效的交流平台。
- 给用户提供高回报的技巧和诀窍。
我们通过下面一张图就可以清晰展示出成就卓越用户的路经了。
如果想让这个准则真正有效,我们还需要做什么呢?这件事情事关用户幸福的关键要素。
我们在这里依然是通过一个实验,为大家揭示出来一个另人瞠目的结论。
实验是这样的,哈佛大学的一位教授和165位学生一起开展了一个简单的实验,将学生分成两组,要求一半学生记忆一个7位数,其余学生记忆一个两位数。实验结束后,参与者被告知可以得到水果或者蛋糕,结果是记忆7位数的参与者选择蛋糕的可能性要比另一组高出大约1倍。
研究人员发现的结论是, 意志力与认知加工能力从同一个资源池中获取能量。
所以身为PM的我们,应该做什么?
确保用户把稀缺、易耗的认知资源用在正确的事情上。他们的核心任务既是减少资源泄露。
作为产品经理,我们应该不断追问自己,我的用户希望把他们宝贵的认知资源花费在哪里?我可以给他们提供什么样的帮助?我所做的事情有哪些缺点或不足?
- 要想减少认知泄露,应该把认知工作委托给外部世界。(这样它就不会滞留在用户的大脑中)
- 要想减少认知泄露,设法让正确的事情成为最可能做的事情。
- 要想减少认知泄露,设法让正确的行为变得自然和明显。
- 要想减少认知泄露,帮助用户内化技能。
- 要想减少认知泄露,传授实用技巧。
- 要想减少认知泄露,帮助用户处理琐碎但重要的事情。
- 要想减少认知泄露, 减少对意志力的要求 。
- 要想减少用户对意志力的要求,帮助他们构建习惯。
- 要想减少用户对意志力的要求,帮助他们体验内在激励。(当这个更大的应用场景与你自身紧密相关时,从事与之相关的枯燥乏味的工作只需花费很少的意志力。)
- 要想减少用户对意志力的要求,帮助他们的大脑集中注意力。
最后一部分内容介绍了帮助用户将信息穿过大脑过滤器的方法,这样可以有效的避免认知泄露的情况。
那么,大脑究竟关注什么事情呢?
- 大脑关注那些令人害怕、具有威胁性的事情。
- 大脑关注面部表情,尤其是那些表现强烈情感的表情。
- 大脑关注幼小的,看似无助的人和物。
- 大脑关注那些能够触发感情的事情。即使你的大脑不知道某件事情为什么有趣。它也会认为你的情感反应足以成为时期穿越垃圾过滤器的理由。
- 大脑喜欢即学即用式学习,而不是储备式学习。
所以,PM们要慎之又慎,针对需要学习的内容要详加验证,尽量减少用户的资源消耗。
接下来我们要讲一下成就卓越用户的最后一部分内容, 减少认知资源泄露 。
这就是如何打造一款畅销产品的精华所在,它从科学的认知出发,一层层推导出如何成就卓越的用户。作为PM,知识面的广博程度有时候也是制约我们有所成就的重要原因,心理学和认知科学就是很值得我们关注的领域。做产品,首先要了解人,关注人。
本文由 @燕然未勒 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。
题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议。
作者暂无likerid, 赞赏暂由本网站代持,当作者有likerid后会全部转账给作者(我们会尽力而为)。Tips: Until now, everytime you want to store your article, we will help you store it in Filecoin network. In the future, you can store it in Filecoin network using your own filecoin.
Support author:
Author's Filecoin address:
Or you can use Likecoin to support author: