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分析还是实验
2019-07-08 19:07:00

最近有个思考结论,跟大家分享下。



1.迭代成本决定了用分析还是实验


迭代成本高,分析法更重要。包括分析用户需求、用户场景、用户价值等等。迭代成本低,实验法更重要。包括MVP/PMF实验、数据驱动、黑客增长等等概念都是实验法的精髓。


像手机硬件的迭代成本很高,就需要产品设计者对手机用户的诉求有洞察, 否则希望通过实验和市场检验去得到结论,成本太高(最有洞察的当然是乔布斯)。小米是个有趣的例子,虽然操作系统的许多功能是以用户投票方式为卖点的,但硬件设计的大多数还是要靠分析方法的,根本原因还是前者可以快速迭代,后者不行。


同样的,O2O行业(出行、外卖)的许多产品模块的设计,由于有不少线下因素影响,成本也很高,就更仰赖对用户的分析和洞察。


像纯线上产品的迭代成本通常就很低。以数据驱动著称的 Facebook 和字节跳动,已经把实验法做到了极致。追求“数据结果”而非“理论正确”成为了信仰,在可极低成本迭代的产品中,效果显著。


不同公司产品经理花在分析和实验上的精力是明显不同的。比如可能会是这样的分布:



2.分析和实验各有利弊


实验法的弊端很显著,它剥去了很多产品经理原来在用户认知方面的价值:既然什么都能实验,那不需要想太深,有了大概,试试不就知道了。


实验法的优势也很显著:可以快速拿结果,助力业务。


相对的,分析法优势是,产品经理的价值得以体现。可是做好的判断,尤其是复杂场景的,对产品经理的分析决策能力要求过高,或者说确定性通常比较差,这样就很容易被认为“不如数据驱动”。


短期拿数据的业务,实验法得心应手的产品经理能做得很好;不过长周期需要沉淀的业务,实验法往往就会失效。像字节跳动涉足汽车、教育、社交等方向更考验对用户分析的产品,明显就比较吃力。



3.分析和实验相辅相成


分析和实验不是相互抵触的。


好的产品经理成长逻辑应该是:

  • 把数据驱动和快速实验当成工具,验证自己的想法

  • 反复巩固想法中对用户和行业体系化的认知

  • 用数据驱动和快速实验交业务成绩,获得更多决策空间

  • 在更多决策空间中,用自己的认知判断,做出长周期长价值的决策


这些成长路径,也逐步在我自己和身边许多产品经理身上得到验证了。


史上迭代成本最低的产品,恐怕非网页游戏莫属。连APP都不用发布,随时可以迭代。同时也是离用户场景、用户心智很近的产品(离用户价值和商业价值同样近),能够从数据里洞察用户。


假如懒惰地待在“实验法”的舒适区里,只知道做网页游戏的套路,调调参数,搞点噱头,其实是价值不大的。但若在这些快速实验过程中,有对用户深层的认知,那就可以把经验运用在更多业务场景。(据说拼多多有不少产品经理是页游出身。)




这是最近跟朋友交流和自己思考得到的结论。


希望能帮到你。



刘飞
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刘飞
刘飞
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资深产品人,滴滴出行司机方向前产品负责人,点我达前产品专家,嘟嘟美甲联合创始人,锤子科技产品经理。《从点子到产品》《产品思维》作者。
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