产品设计中,每一个步骤都不简单。其中异常逻辑梳理、数据处理可能是产品经理们最需要花时间的两件事,也是最耗费精力的两件事。虽然很花时间,但每一秒认真投入其中的时间,将来都会10倍的回报你。事先没有想清楚的,最后一定会报复你的。 冰山:异常逻辑梳理 也许你用了九牛二虎之力,终于把产品的主流程梳理清楚了,但是你看到的只是产品冰山海面上的那10%,剩下的90%是海面下各种情况的异常逻辑。 ➀ 10%的冰山和90%的冰山 任何一个产品功能逻辑,都分为主逻辑和异常逻辑。产品经理们当然要花时间设计精妙的产品主逻辑,构建体验良好的用户使用流程,甚至考虑一个完整的用户闭环。露出水面上10%的冰山,也许会让你心醉;但水面以下90%的冰山,也许会让你心碎。可是没办法呢,产品经理也需要把主逻辑之外的复杂异常逻辑"尽量"梳理清楚。 ➁ 常见的异常逻辑大礼包 常见的异常逻辑有网络错误、新旧功能冲突、任务中断、因延迟导致前端页面与后台逻辑不匹配等。Glen这里帮大家做了简单的总结: 上面简单总结了一些异常逻辑,现实产品设计中遇到的各种异常逻辑远不止这么少。做产品就像完成一件艺术品一样,需要慢慢磨,耐心雕琢。 数据处理 很多童鞋在产品设计时,往往会忽略数据处理的重要性,往往最后会吃大亏。对的,Glen就吃过这个亏,然后被十倍报复了…… ➀ 产品设计的每一个关键步骤都需要数据支持 大部分人,喜欢有创造性的工作,产品经理尤其如此。我们喜欢设计产品的界面、流程、闭环,有时候往往会忽略数据埋点的重要性。产品设计完成后,再返回去给每一个按钮、每一个页面、每一个关键位置标注数据埋点时,我们常常会觉得无聊,因而不重视,因而最后被坑的总是自己。产品设计的每一个关键步骤都需要数据支持,你必须在这些关键节点上做好数据统计埋点。产品上线之后有数据反馈,才能评估产品的品质。切记! ➁ 无处不在的漏斗 做任何一个产品,都能搭建各种漏斗模型,因为流失和损耗是不可避免的。产品体验理论上可以由几个基础漏斗模型体现:前端用户流程的漏斗模型、后台实现的漏斗模型、服务器交互的漏斗模型。他们中的每一个又可细分出N个小漏斗模型,可以细化到对应的关键数据指标,比如点击转化率、支付转化率等。产品经理们,每天都需要关注这些关键的数据指标,更需要不断完善各种漏斗模型:老的产品需要翻新、新的产品需要建立。 ➂ 数据规范 几乎所有的公司都知道数据的重要性,然而很多公司并没有做好,原因很可能是没有一个统一的数据埋点规范。只有统一化、标准化才能够被良好的管理,不然依然是大道理懂了很多,却依然过不好这一生。很有必要统一一套数据规范,例如:业务-渠道-平台-功能-描述,然后在所有的产品上都按规范进行数据埋点,统一的数据平台就这样被建立起来了。当然统一也有弊端,就是限制了个性化,比如你想跟踪不同的产品版本,如果还是走统一的数据埋点,那会导致两个结果:要么你不敢放量,产品改进后看不出明显的数据反馈;要么你胆儿肥放了很大的用户量,但这样你要承担非常大的改动风险。