视觉是什么意思(一组产品评价指标)
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做产品有很多指导性的方法论，如何做一个更好的产品是从很多角度解读的。但是理论和实践总是有一定的距离，需要一套详细的方法论将理论付诸实践。针对这个问题，笔者构建了一套评价指标，帮助大家更好地落地。
对于我们这些做产品的人来说，最痛苦的一点可能就是产品做出来之后，被客户喷成& quot使用麻烦，体验差& quot被老板斥为& quot你的产品不能切中痛点& quot。
诚然，一个产品好不好，不是产品经理的个人喜好就能全盘否定的，也不是少数用户的反馈就能全盘否定的。
我们从产品入行，就受到了业内大咖的教育。要制造产品，我们应该做到& quot刚需，高频和痛点& quot。但是从来没有人告诉我们，如何通过观察数据来验证我们所做的事情是否符合这三个核心点。
本文旨在帮助产品经理建立相对完善的数据指标评价体系，更好地帮助产品功能优化迭代。
首先，请允许我重新定义& quot刚需，高频和痛点& quot根据我自己的理解：
刚需是相对于& quot弹性需求& quot，从字面上可以理解为努力，人们需要的东西或者不得不做的事情；高频是指在一定时期内需求和欲望出现的频率；痛点是指用户在满足自身需求的过程中遇到的最大障碍。那么如何确定评价指标呢？
主要是下面这句话：刚需看渗透、高频看人次、痛点看能耗。
第一，只看渗透率。它原本是市场营销学中的一个概念，指的是企业实际销售量占市场潜力的百分比。但是，我们可以推导出使用范围，从行业覆盖范围到产品中的某个功能特性。
比如，互联网普及率是指使用互联网的网民占总人口的比例，用来表示互联网对普通人生活的渗透程度。
对于一个APP产品，我们提出了一个新概念，叫做& quot功能渗透率& quot，是指当前使用该功能的人数占使用该产品总人数的比例。这个指标可以客观地反映当前功能对使用产品的人群的覆盖程度。功能渗透率越高，说明该功能是当前用户使用产品的核心功能，即在当前产品形态下，大部分用户都是刚需。
以某教育类APP为例。该产品主要包括看资料、听课程、做题库等产品功能。相关产品的功能渗透率如下：
从数据中我们不难发现，10个人会使用该产品，7个人会阅读资料，2个人会听课程，1个人会阅读题库——中的资料，可以覆盖大部分用户。
对于一个教育产品来说，它的最终目的是帮助用户通过考试，所以这个数据结果一看就是反常识的。我们大多数人会认为结构化的课程应该是用户最需要的内容和功能，有些会颠覆我们的认知。
然而，这是什么原因，我们需要做一些进一步的反思。可能是功能刚上线，知道的用户少；也可能是线上运营弱，也可能是内容不够；或者产品交互体验不好，技术老是bug等等。这些都需要具体分析。
同时，我们需要注意以下几点：
渗透率数据可以帮你验证需求解决方案是否被大部分用户认可，但不能判断渗透率高的是刚需，渗透率低的是普通需求。是否是刚需还是需要产品经理对业务的洞察来判断，渗透率更多的是作为一个& quot后& quot指示器。刚需取决于用户商业目标所达成的任务。越是接近终点，越是刚需。我们可以根据用户的需求层次画一个同心圆，由内而外由强到弱。还是以教育类APP为例，可以得到如下示意图：
总之。如果数据显示，理想与现实有差距，那么就要不断找原因，不断调优，不断向理想最优解靠近。
二、高频访问次数是指用户在一定时间内重复出现的行为次数。
普通人可能一辈子买一次房，十年换一辆车。它们实际上是生命尺度中的一个低频。但是，在你想买车的前三个月，你的选车需求被激发，每天阅读各种购车信息的行为，变成了短期高频需求。
所以它是一个相对的概念，不能断章取义。
我们来看一个支付宝的经典案例：
2003年，支付宝还只是淘宝的一个子功能，作为网络交易的信用担保工具。2004年底，支付宝开始逐步从淘宝体系中剥离出来，成为独立的第三方在线支付平台。2008年，支付宝发布移动电商战略，开始从PC端业务向移动端迁移，推出移动支付业务。同年，公共事业缴费正式上线，支持水、电、煤、通讯缴费。如今，支付宝不断拓展使用场景。支付宝和它的本地钱包合作伙伴已经服务了超过12亿的全球用户，它已经成为我们手机中的超级工具APP。即使我们不是每天都在淘宝上购物，生活中的线下支付也不可避免地会每天使用一次或多次支付宝，可能是外卖，可能是便利店结算，也可能是乘车码。
支付宝的发展史就是低频工具型APP最好的反击，不断渗透到各种可以使用支付的场景。网购可能是低频场景，但线上线下交易中的支付是高频场景；每天，世界各地都在发生各种各样的交易，小到在学校门口买2元的汽水，大到买一台一万元的笔记本电脑。
一旦所有这些都聚集在一个平台上运营，那将是一个非常庞大的数字。
那么人数的一般指标是什么呢？
>以刚才的那款教育APP为例：需要注意的是，不同功能在相同的时间区间里面，它们的频次是不一样。同样一个功能在不同的时间区间里面，按天看、按周看、按月度看，频次也都是不一样的。
这款APP主要提供看资讯、听课程、做题库等产品特性，相关数据如下：
所以，我们从上面数据中会发现，资讯是个高频的功能点，而课程和题库是低频的。同时，还会发现一个有意思的趋势：一般而言，越是高频的功能点，随着时间跨度变大，它的人均频次的增幅越快；越是低频的功能点，它的人均频次的增幅越慢，当然也有一些特例。
所以，如果希望提高课程和题库的人次的话，可以考虑把冗长的课程，拆分成一个个小的知识点-短视频进行播放，把动则百八十道题目的题库，拆解成每日一题的低门槛任务。
总之，如果你的产品切中刚需但低频的话，可以考虑以下2种方案去提高使用人次：
集低频场景为高频场景；低频场景前置或拆分转为高频场景。开篇已经提到，痛点是指“需求被满足过程中，行为路径上的最大阻碍”。而在这条达成任务目标的道路上，我们一般都会付出3样东西“体力”，“脑力”，“心力”，这三者的付出加在一起就是我们完成任务的一个整体能耗了。
体力指用户完成目标付出的实际行动，诸如在APP中完成注册操作，要输入手机号、验证码等，做饭时要先洗菜，切菜，炒菜等过程，，这些每一步的完成，最后才指向用户最终完成任务的通路。脑力指用户对达成目标的思考，思考是要花费能量的，思考的时间越长，花费的能量就越多。所以，我们可以通过检测用户完成任务时在一些页面的停留时长来判断，我们的产品是否给用户造成了困扰。心力指用户调动和控制情绪所耗费的能力，正向的情绪基本不耗费能量，使人感到轻松；而负面的情绪，则使人感到不适，诸如郁闷、疑惑、焦虑、愤怒等情绪。所以，无论是体力、脑力、心力，归于本质来说，都是在消耗我们自身的能量。人的一切动作其实都符合最小作用力原则，也即“能不动手就不动手，能不用脑就不用脑，做人最重要的就是开心囖”，这个是人性所致。
所以，如何解决痛点，其实就是让用户消耗较少的自身能量。
下面再来说说如何用数据去评估三力的消耗，依然以APP为例：
我们一般可以记录用户在APP中完成任务的交互步数，跳转的页面个数等。
如果想做到更加精细化，甚至可以统计用户点击任务中每个按钮之间的键程长度以及点击的次数等，这个取决于公司用研的投入产出比。
举一个大部分APP的通用案例-登录注册：
用户进入APP之后，跳转到引导页，然后注册页面，输入手机号，获取验证码等等。其中，用户还会碰到各种问题，比如手机号输错，验证码获取延迟，验证码输入错误，密码设置不符合平台规则，手机号被注册过等，无形中会增加用户完成任务的步数，体验下滑。
操作步数一般受产品设计以及业务本身属性影响，所以在交互路径优化时，需要在用户走弯路时及时给予提示，或者将问题直接化解。比如在注册某些APP时，直接获取手机的本地手机号，这样就避免了手机号输入错误的尴尬。
一般来讲，用户不会全部按照我们的理想化行为路径去进行操作，中途会遇到很多用户的跳失。
所以，大部分情况会是像下面这样：
任务达成的用户的平均交互深度>平台设计的最短交互路径深度>流失用户的平均交互深度
这基本是一个恒定的不等式，我们只能努力通过产品的优化，让两端的“>”都无限趋近于“=”，才能达到较好的用户体验。
通常可以通过完成任务的时长来进行判断,更准确的说是用户的业务处理时长，这个要把用户完成操作之后系统的响应时长给排除。
业务处理时长因人而异、因事而异，有些人业务熟练，就能很快达成；有些事较为复杂，就需要花费更多的时间。这更多被主观因素影响。
所以，我们大部分时候看人均时长，看新老用户的人均时长，然后再看时长的整体人群分布比，来评估任务整体完成耗时水平的差异，从而做进一步的优化。
比如进入一些APP产品之后，新手会看到一层半透明的蒙板层，去引导你怎么去玩转里面的功能，这个就是在帮助用户快速上手，不会满屏幕找入口。
不要让用户想，不要让用户想，不要让用户想。
重要的事情说三遍，让他跟着你设计的洋流漂洋就好。
目前我们很难有直接的定量指标，大部分只能通过用户对每个功能点的定性反馈来评判；我也很期待未来手机APP可以记录用户的表情变化，对脸部表情进行识别和打分。实时同步情绪变化，来判断用户是否遇到了困难或者不开心，进而可以进行定向优化。
当然，未来技术成熟，可能法律法规依旧是不容许的。所以，大部分时候，这类检查只能做一对一的焦点小组访谈了，很难进行大数据的采集分析。
但是，我们依然可以通过一些常识性的体验，找到评判的方法。比如我们使用APP时闪退，打开一个页面时等了10多秒，购买产品付款时提示我余额不足等，这些都会给我们在完成任务时带来糟糕的体验。
我们可以把这几个大致分为3类：
错误类：包括网络报错，加载失败，APP端闪退崩溃等；我们可以把的各类错误的影响人数，以及影响次数作为核心指标进行衡量，比如报错的接口名称、操作系统、网络状态等都是常见的下钻维度。时效类：比如加载时长，审核时长，后端的接口返回时长等；我们可以把一些关键页面的平均加载时长，重要接口（被频繁调用）的返回平均时长作为核心指标进行衡量。业务类：比如验证码输入有误、手机号被注册、优惠券不能使用等；我们可以把用户在完成任务时，统计返回的各类业务提示进行分析，来看看通常用户在走到那一步给卡壳了。产品能不能做起来，取决的因素有很多，战略方向、竞争格局、服务质量、产品体验、运营活动等都会影响产品的成败。
希望本文能够帮助各位产品经理建立自己的数据体系，带上度量标尺，更好前行。
最后，如果看完后啥也不记得，请记住这张表，期待大家能做出让用户、公司、自己满意的三赢产品。
囧囧有神（个人微信公众号：jspvision，囧神产品观），人人都是产品经理【2018年度最受欢迎】专栏作家，起点学院导师，成均馆大学企业讲师，混沌大学创新翰林。10年互联网经验，产品运营专家，TeamLeader。
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