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年薪20萬(wàn)的產(chǎn)品經(jīng)理和年薪50萬(wàn)的增長(zhǎng)黑客,差距在哪里?

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 最近五年我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)新用戶增長(zhǎng)率從40%一路跌到5%左右。用戶總量已經(jīng)開(kāi)始接近天花板,接下來(lái)就是產(chǎn)品之間展開(kāi)廝殺的時(shí)刻!有人問(wèn):產(chǎn)品經(jīng)理,未來(lái)十年,你會(huì)不會(huì)失業(yè)

年薪20萬(wàn)的產(chǎn)品經(jīng)理和年薪50萬(wàn)的增長(zhǎng)黑客,差距在哪里?

來(lái)源:數(shù)據(jù)猿 作者:張溪夢(mèng)

有人問(wèn):產(chǎn)品經(jīng)理,未來(lái)十年,你會(huì)不會(huì)失業(yè)?

這種職業(yè)焦慮可不是空穴來(lái)風(fēng),它甚至戳中了很多產(chǎn)品人內(nèi)心的痛點(diǎn)。任務(wù)重、要求高、收入不及預(yù)期以及越來(lái)越多新人涌入這個(gè)行業(yè),這都讓產(chǎn)品經(jīng)理壓力倍增!

其實(shí),又何止是產(chǎn)品!整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)都在面臨著巨大的壓力和挑戰(zhàn),最近五年我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)新用戶增長(zhǎng)率從40%一路跌到5%左右。用戶總量已經(jīng)開(kāi)始接近天花板,接下來(lái)就是產(chǎn)品之間展開(kāi)廝殺的時(shí)刻!

以APP為例,用戶在使用時(shí)間上呈現(xiàn)出明顯的“馬太效應(yīng)”:排名前20的APP占據(jù)了大家使用時(shí)間的79%,其中頭部的APP全部屬于BAT;而其他幾百萬(wàn)個(gè)APP則要競(jìng)爭(zhēng)剩下的21%的用戶使用時(shí)間。這就不難解釋產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)焦慮感,產(chǎn)品已經(jīng)越來(lái)越難做了!

首先是人口紅利、流量紅利的褪去,其次是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇,最后用戶越來(lái)越挑剔、用戶體驗(yàn)被提到了前所未有的高度。那么,產(chǎn)品經(jīng)理該怎么辦?

一、產(chǎn)品經(jīng)理的下一個(gè)方向是什么?

最近兩年我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)特殊的新興職業(yè),叫增長(zhǎng)(growth)負(fù)責(zé)人;而實(shí)際上,負(fù)責(zé)增長(zhǎng)的人往往就是負(fù)責(zé)產(chǎn)品的人。那么,產(chǎn)品經(jīng)理和增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人到底有什么區(qū)別呢?

(一)視野范圍的轉(zhuǎn)變

我以前接觸到的產(chǎn)品經(jīng)理,首先是要做用研、理需求,寫(xiě)PRD、畫(huà)原型,最后還要做好項(xiàng)目、推進(jìn)工程實(shí)施。而負(fù)責(zé)增長(zhǎng)的人往往有一個(gè)更加廣闊的視野,不僅要考慮產(chǎn)品本身,還要考慮產(chǎn)品和用戶的整個(gè)生命周期。

(二)工作能力的升級(jí)

相比于產(chǎn)品經(jīng)理的用研、原型、項(xiàng)目等能力,增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人需要一個(gè)更加復(fù)合的能力:一是市場(chǎng)營(yíng)銷或者運(yùn)營(yíng)的能力,二是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的能力,三是數(shù)據(jù)分析的能力。

(三)薪資待遇的提升

這幾年產(chǎn)品經(jīng)理的薪資區(qū)間在不斷波動(dòng),總體有上升但是幅度不大;但是增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人的薪水上升的速度非???!根據(jù)美國(guó)幾家核心招聘網(wǎng)站的近期行情,增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人薪資遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于產(chǎn)品經(jīng)理。

圖1:增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人的薪資遠(yuǎn)高于產(chǎn)品經(jīng)理

在產(chǎn)品精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的今天,從傳統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理升級(jí)為增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人,我們大有機(jī)遇!

二、如何培養(yǎng)增長(zhǎng)的思維?

既然增長(zhǎng)那么重要,那么產(chǎn)品經(jīng)理該如何去做增長(zhǎng)呢?正如上面講到的,做增長(zhǎng)需要有一個(gè)更加廣闊的視野,就產(chǎn)品論產(chǎn)品是不行的!

(一)像增長(zhǎng)黑客一樣思考

風(fēng)靡硅谷的增長(zhǎng)黑客(Growth Hacker)理論提出著名的海盜法則–––AARRR,從用戶獲取、激活、留存、變現(xiàn)和傳播五個(gè)角度介紹了全新的增長(zhǎng)框架:

圖2:增長(zhǎng)黑客的海盜法則

因此,產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該從用戶生命周期與企業(yè)業(yè)務(wù)全流程來(lái)思考產(chǎn)品,找到產(chǎn)品的每一個(gè)增長(zhǎng)點(diǎn)。這套增長(zhǎng)體系獲得了Facebook、LinkedIn、Airbnb等硅谷巨頭們的重用,建議所有的產(chǎn)品經(jīng)理都好好學(xué)習(xí),并從宏觀角度來(lái)看待產(chǎn)品。

(二)在協(xié)作中實(shí)踐MVP

AARRR的實(shí)施需要跨部門協(xié)作,產(chǎn)品經(jīng)理需要和市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)、工程技術(shù)和數(shù)據(jù)分析等團(tuán)隊(duì)有著良好的配合。

圖3:LinkedIn增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)

全球最大的職場(chǎng)社交平臺(tái) ––– LinkedIn ––– 內(nèi)部有兩大組織,分別是增長(zhǎng)(growth)團(tuán)隊(duì)和變現(xiàn)(monetization)團(tuán)隊(duì)。增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)用戶增長(zhǎng),由產(chǎn)品負(fù)責(zé)人帶隊(duì),整個(gè)團(tuán)隊(duì)由產(chǎn)品、工程、分析、市場(chǎng)和設(shè)計(jì)等部門支持。通過(guò)這種組織架構(gòu),LinkedIn管理層實(shí)現(xiàn)了對(duì)各條業(yè)務(wù)線的管理,也加快了產(chǎn)品和用戶的增長(zhǎng)速度。

這也和MVP(最簡(jiǎn)可行性產(chǎn)品)概念不謀而合,從最初的產(chǎn)品需求提出,到產(chǎn)品落地上線,再到后期的用戶行為數(shù)據(jù)分析。產(chǎn)品經(jīng)理需要借助數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證我們的假設(shè)或者需求,并且不斷迭代或者修正,從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和用戶增長(zhǎng)的目的。

三、從零到一做產(chǎn)品增長(zhǎng)

無(wú)論是直覺(jué)判斷,還是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng):這兩者我認(rèn)為都不可或缺!產(chǎn)品的早期需要更多直覺(jué)判斷,后期則需要精益化的分析。這就像“治大國(guó)如烹小鮮”,產(chǎn)品經(jīng)理需要根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品迭代、一步步促進(jìn)增長(zhǎng)!

(一)用戶是誰(shuí)

不同類型的用戶,其價(jià)值需求和行為規(guī)律有很大的差異,這些因素直接影響到產(chǎn)品規(guī)劃和工程實(shí)施。所以產(chǎn)品經(jīng)理首先要搞清楚:你的用戶是誰(shuí),他們從哪里來(lái)?

圖4:借助GrowingIO單圖分析用戶不同屬性

以一個(gè) To B(面向企業(yè)客戶)的產(chǎn)品為例,用戶自身屬性(行業(yè)、職位、地區(qū)、訪問(wèn)來(lái)源等)決定了用戶的價(jià)值需求,而用戶的設(shè)備屬性(操作系統(tǒng)、瀏覽器、設(shè)備型號(hào)、屏幕大小等)直接影響其操作體驗(yàn)。一個(gè)不清楚用戶是誰(shuí)的產(chǎn)品經(jīng)理很難說(shuō)是合格的,只有通過(guò)數(shù)據(jù)知己知彼才能做出優(yōu)秀的產(chǎn)品。

(二)用戶的體驗(yàn)

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)也被提到了前所未有的高度,重點(diǎn)路徑的轉(zhuǎn)化效率、用戶行為的細(xì)節(jié)軌跡,這些數(shù)據(jù)都是衡量產(chǎn)品用戶體驗(yàn)的重要指標(biāo),產(chǎn)品經(jīng)理需要格外重視。

圖5:GrowingIO轉(zhuǎn)化漏斗記錄用戶的流失情況

舉個(gè)例子,某電商產(chǎn)品的訂單從“開(kāi)始支付”到“支付成功”轉(zhuǎn)化率非常低,才25%,為什么轉(zhuǎn)化率這么低,產(chǎn)品經(jīng)理需要思考剩下75%用戶在支付過(guò)程中出現(xiàn)了什么問(wèn)題。我們抽樣支付失敗的用戶,通過(guò)觀察其行為的細(xì)節(jié)軌跡來(lái)探究原因:

圖6:Growin用戶細(xì)查記錄的用戶訪問(wèn)路徑

通過(guò)用戶細(xì)查路徑,產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)現(xiàn)這個(gè)用戶在支付環(huán)節(jié)點(diǎn)擊了4次“獲取驗(yàn)證碼”,最后離開(kāi)支付頁(yè)面。產(chǎn)品經(jīng)理很奇怪,就去親自體驗(yàn)了一把支付過(guò)程,才發(fā)現(xiàn)點(diǎn)擊獲取驗(yàn)證碼后好久都收不到驗(yàn)證短信。這就是所謂的用戶“怒點(diǎn)”,如果一款產(chǎn)品里面很多類似情況,用戶體驗(yàn)可想而知。

當(dāng)我們的產(chǎn)品功能越來(lái)越復(fù)雜、用戶越來(lái)越多的時(shí)候,產(chǎn)品經(jīng)理一定要學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)測(cè)和衡量用戶體驗(yàn),并在產(chǎn)品迭代優(yōu)化中不斷改善用戶體驗(yàn)。

(三)用戶的使用偏好

在產(chǎn)品分析的過(guò)程中,產(chǎn)品經(jīng)理需要對(duì)產(chǎn)品的視覺(jué)、交互、內(nèi)容、功能等拆分,分層次用數(shù)據(jù)分析用戶的使用偏好。在這個(gè)過(guò)程中,產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該熟練使用圖表或者相應(yīng)數(shù)據(jù)可視化工具來(lái)輔助自己。

圖7:GrowingIO熱圖顯示用戶對(duì)內(nèi)容的偏好

產(chǎn)品經(jīng)理可以借助熱圖,對(duì)產(chǎn)品的視覺(jué)和內(nèi)容層次進(jìn)行可視化分析。在上面博客頁(yè)面熱圖中,用戶點(diǎn)擊偏好最多的是分類“線上公開(kāi)課”和導(dǎo)航“產(chǎn)品功能”,而右側(cè)欄目點(diǎn)擊量很少:這樣產(chǎn)品經(jīng)理就可以有的放矢進(jìn)行頁(yè)面優(yōu)化。

圖8:GrowingIO不同功能用戶使用時(shí)間堆積圖

除了視覺(jué)和內(nèi)容,產(chǎn)品經(jīng)理還要關(guān)注用戶對(duì)不同產(chǎn)品功能的使用偏好。除了橫向的偏好比較,還應(yīng)該關(guān)注縱向上的趨勢(shì)變化。借助這些可視化數(shù)據(jù),產(chǎn)品經(jīng)理需要分析產(chǎn)品的價(jià)值高低、驗(yàn)證用戶是否認(rèn)同我們的產(chǎn)品功能。

(四)如何讓用戶心甘情愿留下來(lái)

打造一款優(yōu)秀的產(chǎn)品是所有產(chǎn)品經(jīng)理的夢(mèng)想。優(yōu)秀產(chǎn)品的核心是滿足用戶的需求、為用戶提供價(jià)值;而重要的衡量指標(biāo)就是留存度。

圖9:GrowingIO留存圖顯示兩種不同用戶的留存度

我們的產(chǎn)品經(jīng)理做了很多的留存分析,發(fā)現(xiàn)在GrowingIO產(chǎn)品內(nèi)成功創(chuàng)建過(guò)看板的用戶群體(橙色),他們的留存度顯著高于全體用戶(綠色線條)。于是我們做了一個(gè)產(chǎn)品細(xì)節(jié)改進(jìn),在產(chǎn)品左上角顯著位置添加“新建”按鈕。

圖10:GrowingIO在顯著位置添加“新建”按鈕

這個(gè)新建按鈕很好的引導(dǎo)新用戶去搭建自己的數(shù)據(jù)看板,吸引這些用戶回訪、分析自己的數(shù)據(jù),從而極大促進(jìn)了用戶的總體活躍度和留存度的增長(zhǎng)。

無(wú)論是產(chǎn)品的增長(zhǎng),還是產(chǎn)品經(jīng)理的成長(zhǎng),都不可能一蹴而就!在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天,產(chǎn)品人應(yīng)該用更加開(kāi)闊的視野來(lái)看待產(chǎn)品,用更加精益化的思維來(lái)分析用戶,用更加高效的工具來(lái)促進(jìn)增長(zhǎng)!

未來(lái)十年,一定是精益化的十年。增長(zhǎng),可能成為你的下一個(gè)出口!


本文作者:張溪夢(mèng),GrowingIO聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO,前LinkedIn商務(wù)分析高級(jí)總監(jiān)。美國(guó)Data Science Central 評(píng)選其為“世界前十位前沿?cái)?shù)據(jù)科學(xué)家”。

注:本文由 GrowingIO 投稿數(shù)據(jù)猿發(fā)布。

歡迎更多大數(shù)據(jù)企業(yè)、愛(ài)好者投稿數(shù)據(jù)猿,來(lái)稿請(qǐng)直接投遞至:tougao@datayuan.cn


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