暴鸡电竞 - 产品策略体系搭建

这几天在学习策略产品经理，以暴鸡电竞为例，整理下思路，讲下如何对一款产品搭建产品策略体系。

暴鸡电竞介绍：暴鸡电竞产品分析 注：由于没有产品数据和对产品全面的了解，所提供的数据和场景均为假设，不具备参考性，仅提供思路。

以产品策略的角度，有4个方法来发现问题：

1. 用户反馈
2. 系统监控
3. 阶段性调研
4. 效果回归

用户反馈收集到的问题比较随机，难以反应产品的全局状态，但仍然是最直接、有效了解产品的手段。

• 用户反馈收集渠道：

1. 自有渠道：产品各个端上用户反馈入口、客服所收集的问题。
2. 外部渠道：AppStore、应用宝等应用分发渠道的用户评价，微博、贴吧等公开的媒体渠道。

• 流程：

1. 浏览了解数据内容；
2. 数据清洗；
3. 对反馈问题进行标注，分析。

对用户反馈要敬畏，不自以为正常、合理，便不去分析，或者太多同样的反馈就习以为然。

1. 针对收集到的问题进行标注和备注，分为 “未知问题”，“已知问题，暂无计划”，“已知问题，计划中”，“不是问题”等几类。

2. 利用Excel的数据透视表功能，对问题进行统计：

3. 总结：

拉取了2018.01 - 2018.04三个月（时间段）内weibo、贴吧（数据源）的反馈共14条，经分析，有14条有效反馈。其中已知问题8条，未知问题4条。（反馈数量）具体问题……

系统监控：是一种针对相对稳定的产品，通过数字性指标的收集和观察，自动、实时发现问题的有效手段。

要搭建监控体系需要先定义：① 定义待监控指标。②定义报警规则。

1. 定义待监控指标。

① 拆解产品框架：将核心业务流程拆解为白盒和黑盒两部分，白盒包含所有的用户行为，黑盒包含所有的后端（系统）执行。

② 针对白盒和黑盒的核心目标，提炼出监控指标。

2. 定义报警规则。

① 触发报警的条件：根据产品历史数据得到正常波动区间，在正常区间外则发起报警。

② 确定报警方式：根据监控指标的重要程度和波动幅度，确定相应的及时性，选择不同的报警方式。

从影响面和影响程度两个维度来衡量指标的重要程度：

根据重要程度和波动幅度，选择不同的报警方式：

从老板视角，暴鸡电竞的核心业务流程为下单到完成订单的整个流程，核心目标是尽可能提高下单的转化率和老板的下单体验，故监控指标的定义要围绕着核心业务流程和核心目标。

1. 定义待监控指标。

暴鸡电竞核心业务流程（老板视角）

• 白盒监控指标：

• 黑盒监控指标：

接单效率是黑盒监控的一个重要指标，接单时间过长可能导致老板取消订单。从订单被推送到接单中心，到被接单的时间为什么以30秒为界？这个是需要通过接单时间的历史数据来衡量，此处仅提供参考。假如超过90%的订单均在30秒内被接，那么即以30秒为界。

2. 定义报警规则。

根据产品历史数据，我们可以知道到监控指标的历史波动范围：

白盒监控指标历史波动范围（小时级）

黑盒监控指标历史波动范围（小时级）

评估监控指标的重要程度：

定义报警范围和报警方式（小时级监控）：

白盒监控指标报警范围和报警方式

黑盒监控指标报警范围和报警方式

阶段性调研：是针对产品现状进行的系统性分析。

策略产品的通用方法论：

阶段性调研更关注通用方法论的前两个环节。

• 阶段性调研的通用方法：

1. 找到理想态：定义理想态，并以数字化的指标或其他明确标准来衡量。
2. 抽样分析：将所有达不到理想态的Case(样本)抽样分析，并统计分类，明确满足不好的原因。
3. 优先级判断：汇总所有问题，综合影响面、问题严重程度和解决成本确定优先级，作为接下来的项目计划。

• 什么是理想态？

任何一个产品都是用来解决用户问题，产品的理想态即给出的方案确实解决了用户问题。理想态会根据产品不同的阶段不断进化。

• 关于抽样分析

策略面对的是难以枚举的一群人的问题，通常需要通过样本来代表群体情况。抽样的基本步骤：

①根据调研目标确定抽样对象和抽样方法；②确定抽样数量；③样本分析标注，汇总问题；

如何确定抽样数量？就统计角度来讲，抽样数量越大准确率越好，然后成本也会随之增加。数量是精度和成本的平衡，只要代表某类问题的样本数量有统计意义即可。尽量使代表某类问题的样本数量≥5，或者影响面≥3%。为了使1%的问题的Case数量至少达到5，那抽样数至少500，1000则效果更佳。

如何确定抽样的时间窗口？可以代表全体用户行为的最小时间窗口的全量数据。比如外卖行业在工作日和周末状况不同，则为抽样时间窗口为一周；现金贷有非常明显的月底效应，则抽样时间为一个月。

• 如何判断优先级？

单位成本下的ROI=项目收益/成本。如果出现多个ROI相同的项目，通常情况下选择绝对收益较高的项目优先解决。

1. 理想态

暴鸡电竞理想态定义：老板发起呼叫后，有暴鸡/暴娘应答并将服务完成，老板的用户体验好。

核心指标及拆解：成交率和用户满意度是核心指标。为了让调研目的聚焦，此次调研仅关注成交率。

2. 对没有达到理想态即没有成交的Case抽样分析。

假设暴鸡电竞下单数据的最小时间窗口为一周，抽样数量量1000。统计在各个环节上取消的原因和影响面占比。

3. 针对以上问题给出解决方案以及预期的解决比例（预期可解决影响面），确定优先级。

效果回归：效果回归作用于产品策略一次次的迭代循环中，起到承上启下、检验解决方案的重要作用。

• 效果回归需要回答三个问题：

1. 有没有解决问题或达到目标？
2. 如果有，有没有进一步优化的空间？有没有引入新问题？优化/解决方案是什么？
3. 如果没，为什么？如果要达到目标，接下来可以做什么？

• 效果回归分为五个步骤：

1. 明确预期：产品/迭代目标是什么？
2. 指标体系：目标可以通过哪些数据来量化？明确核心指标、过程指标和观察指标。
3. 确定上线方式：全流量上线或A/B、灰度。
4. 收集指标，检验是否达到预期。
5. 分析问题，得出结论。符合预期则产品循环中止，不符合预期则开启新的迭代循环。

效果回归的实例在下文的应用中。

产品策略的通用方法论：

1. 定义理想态；
2. 拆解未达理想态的情况；
3. 提出解决方案；
4. 验证是否解决；

以暴鸡电竞为实例，讲述产品策略方法论的应用过程。

产品目的：帮助老板以最低成本完成呼叫暴鸡/暴娘。

衡量指标：老板的操作步长。

统计暴鸡电竞中，老板呼叫暴鸡/暴娘的操作步长：

平均步长达11.68步。

梳理老板呼叫暴鸡/暴娘的流程：

由此，可以定义理想态为：老板呼叫过程的操作步长为3步。

问题拆分：其余步长的Case朝着3步努力，次要目标是每个步长都缩短自己的平均时间。

抽样分析：随机抽取一天内的用户完成呼叫的Session共1000个，问题分析结论如下：

• 通过分析抽样的Case描述，在以下几个方向上尝试做出优化：

1. 选择游戏区：用户的游戏区通常较为固定，不会频繁更换。对于老用户，可以通过自动记录上次用户选择的平台，来提供默认的选择。
2. 选择段位：游戏的段位具有连续性的特点，对于老用户，同样可以通过自动记录上次用户选择的段位，提供快捷选择。
3. 不同页面间的链接按钮：整个流程中包含3个链接不同页面的按钮，尝试简化，减少页面。
4. 选择优惠券：自动帮助用户选择优惠力度最大的优惠券。
5. 选择游戏区和段位：选择了王者荣耀、英雄联盟这两个需要选择游戏区和段位的游戏，这两个步骤花费了用户长达6步的操作步长。尝试优化。

优化前：点击表单项，弹出选择器，确认选中后返回。

优化后：直接通过滚动选择器选择。

使用滚动选择器后，将长达6步的操作缩短到2步。

1. 对于有过历史下单行为的用户，自动记录上次用户选择的平台和游戏段位，默认选择。
2. 自动帮助用户选择优惠力度最大的优惠券。

• 原流程：

• 优化后

1. 合并以上两个页面，减少一步操作（按钮确认下单）和一次用户流失。
2. 将支付方式抽出，作为独立的弹层，避免用户受其他信息干扰，专注于完成支付，提高转化。
3. 假如暴鸡钱包余额足够，则推荐选择暴鸡钱包。假如余额不足，则推荐使用微信支付。选择支付方式后，暴鸡钱包扣额（唤起第三方支付），进入等待接单界面。
4. 假如暴鸡钱包余额不足，用户仍然选择，则引导用户进行充值操作。

1. 明确预期

产品目标：降低老板呼叫暴鸡/暴娘的成本。

2. 指标体系

核心指标：老板的操作步长，预期从平均值11.68步，降低到8步以下。

过程指标：有过历史下单记录的老板操作步长，呼叫过程的平均时长。

观察指标（防止新的路径造成伤害）：从老板进入呼叫流程后，到最后支付成功的整个流程的转化率。

3. 确定上线方式

由于改动较大，可能影响最终的转化率，选择小流量上线的方式-A/B Test。随机抽样，设置两组对照组，分别占整体用户的10%。为防止样本有天然差异，针对两个样本集合空跑一段时间，以此来排除天然因素。

4. 收集指标，检验是否达到预期

核心指标：老板的平均操作步长为7.8步，达到预期。

过程指标：有过历史下单记录的老板操作步长为7.75步，有收益，但是低于预期。呼叫过程的平均时长从32.3s降低到26.1s，有收益，符合预期。

观察指标：整个流程的转化率提高了3.5%，改动没有伤害到转化率，反而有所收益。

5. 分析问题，得出结论

经过A/B Test，产品方案达到预期，转化率稍有提高，可推行至全体用户，正式上线。但对于有过历史下单记录的老板呼叫过程的操作步长平均值为7.7，仅比整体平均值低0.05，不符合预期。接下来的迭代计划着重于这点，针对有过历史下单记录、且经常下王者、LOL等需要选择游戏区和段位的老板Case进行抽样分析。

产品策略的应用遵循以下思维方式和方法论：

方法论：

1. 定义理想态；
2. 拆解未达理想态的情况；
3. 提出解决方案；
4. 验证是否解决；

无论具体如何操作，整个产品策略体系搭建围绕 “聚焦-拆解-验证” 这一核心展开。明确产品目标和理想态，枚举影响理想态的所有因素，层层细分，针对这些细分因素提出新的解决方案，验证是否达到预期，是则转向下一个理想态，否则针对现状再次拆解，开启新的迭代循环。