當我們在糾結于用戶喜歡什么樣的產品時

汪超駿

一位做數據統計工具的朋友曾分享的一段話：“在我們監測到的版本迭代中，只有不到10%的版本產生了積極的數據變化。”難道絕大部分的迭代都是無用功嗎？

仔細想想，我認可了這一結論。

在創業的前半年，我們大約上線了12個版本，發布了100多項新功能或者優化，但用戶核心的使用數據并沒有明顯的提升。我翻閱了當時的版本計劃，在這半年中，我們對整體UI進行了3次調整，發布了許多用戶喜歡的小功能，但對核心功能的優化進展卻比較慢。正因為如此，很多新用戶還沒開始體驗我們設計的小功能，就流失了。

我意識到，“做什么”可能比“怎么做”更重要，花時間定位有價值的問題，才能避免做無用功。

如何定位有價值的問題

首先，我們要思考一下什么是有價值的問題。一個問題是否有價值，有兩個衡量指標：

1.關鍵度：目前解答該問題的必要性有多大；

2.解答度：針對該問題，目前可以解答的有效程度。

以關鍵度和解答度為軸，我們得到一個價值矩陣。

很顯然，一個有價值的問題，應該是既關鍵又能被有效解答的，也就是位于矩陣的右上角。這里有一個常見的誤區：我們經常傾向于處理自己能夠解答的問題，解答度可能足夠高，卻容易忽略其關鍵度。

《成為喬布斯》書中曾講到喬布斯創辦 NeXT 的經歷。為了成就 “The industrys next great company”，喬布斯在產品上傾注了大量心血。他將完美主義發揮到了極致，在 NeXT 電腦中添加了很多超越時代的設計：鎂合金立方體主機、能讀寫的光驅、能夠播放音樂等。這些設計工藝復雜，使得第一代電腦售價超過3 000美元，而同期的Mac僅售2 500美元。結果，第一代 NeXT 電腦只收獲了400臺/月的銷量，遠低于公司原計劃 10 000臺/月的銷量。

很大程度上是因為，當時 NeXT 面對的主要客戶是高校、科研機構，他們對于價格非常敏感。雖然 NeXT 在設計方面給予了極高的解答度，卻忽視了更關鍵的問題：相對于設計，這類用戶更考量價格因素。

關鍵度低的問題，即使解決得再好，從受益者的角度看（用戶、顧客、外界環境）其價值仍然為零。產出有價值的成果，正確策略是：先定位關鍵度高的問題，然后嘗試解答。

如何定位關鍵度高的問題

1.多問幾次 “所以呢？”

面對問題，直覺經常在短時間內幫我們作答。但對于復雜情況，直覺回答的問題有時位于較低的層次。需要多問幾次“所以呢”，挖掘本質的本質，才能定位關鍵度高的問題。

比如，我在重構一個排行榜設計時，快速發現原設計的問題是：沒有向用戶展示排序規則。在直覺的引導下，我迅速在文檔中寫道：需要明確展示排序規則。然而，在設計稿完成以后，我再回頭檢查時隱約覺得設計依舊不夠合理。于是，我開始分析自己最早寫下的問題，發現“沒有展示排序規則”是一句很籠統的描述，沒有定位到關鍵問題。

我問自己“所以呢”，得到：所以用戶不能得知排序規則，無法形成激勵。此階段我明白了問題所在。再問：所以呢？如果用戶明確了排序規則，能達到激勵效果？回答：目前排序機制不能有效激勵用戶，需重新設計排行機制，激勵更多用戶。

如果不是多問自己幾個“所以呢”，我可能在思考表層階段便采取了價值不高的方案。

2. 建立模型，整體思考。

對于系統性的問題，只要建立全面的模型，就很容易看出哪個環節的問題更為關鍵。我之前思考過這么一個問題，對于“健身工具 + 社區型”的 App，如何提升社區活躍度？如果僅從社區的角度，可能認為內容發現機制是目前最關鍵的問題，因為內容發現機制能刺激“生產-消費”的循環（如圖所示）。

但如果梳理整體流程并建立如下模型，就能看出，App 事實上是由訓練和社區兩個循環構成，而社區中很大一部分流量來源于訓練打卡。也就是說，如果不優化訓練到社區的流量漏斗，針對社區機制的優化，就只能作用于少量用戶，影響力有限。所以，訓練漏斗才是提升社區活躍的關鍵問題。

僅擁有一畝地，無論如何努力，其產量也無法無限制地提升。開墾荒地增加田地面積，才是提升產量的有效手段。

3.利用極限思維，排除關鍵度低的問題。

面對多項問題難以分辨關鍵度的情況，我們可以在其中幾項中填入極限值，或者設想某項問題已經得以解決，思考可能的結果，就能排除關鍵度低的問題。

比如，關于“健身社區應該服務于內容沉淀還是關系沉淀”的問題。似乎這兩者都比較關鍵，但究竟哪個方向更好，并不容易分析出來。這時候可以利用極限思維。試想一下，假如某個方向已經做到了極致，看看是否滿足預期。

假設已經將內容引導做到極致，社區就能夠沉淀足夠有價值的內容并吸引目標用戶嗎？答案是否定的。即使做到極致，用戶受限于專業度，只能針對基礎的健身問題（比如，如何減脂、如何瘦腿）展開討論。最終，內容同質化嚴重，無法吸引用戶持續消費。所以，內容沉淀可能并非關鍵問題。

如何提高解答度

有時候，我們定位了關鍵問題，卻不知如何著手。因為關鍵問題通常比較復雜，很難在短時間內找到答案。在定位高關鍵度的基礎上，我們可以對問題進行分解，提高解答度。

比如，對于手游留存率是核心指標之一。如何提升留存率很關鍵。但此問題難解答，因為產品改進難以直接提高留存。所以，我們需要先分解：總體留存可以分為新玩家留存和老玩家留存，再針對這兩項留存，逐步展開，找到與之相關的所有因素。然后再針對分解后的問題，給出解決方案。

新用戶留存，可以優化視覺體驗，提供更好的第一印象；或者設計更好的引導流程，幫助用戶學習、掌握玩法。

對于老用戶：可以持續推出新的副本來刺激活躍度；逐步提高等級的上限，刺激玩家挑戰；或者增加好友系統、工會系統等幫助玩家建立聯系。所以，提高解答度的一個有效方法就是對問題進行一步步分解，直到可以解答的程度，然后針對分解后的問題給出解決方案。

如果給我1個小時解答一道決定我生死的問題，我會花 55 分鐘來弄清楚這道題到底是在問什么。

綜合來看，要避免做無用功，首先要定位關鍵問題。因為所謂產出，均以結果為導向，對于價值不夠大的問題，即使過程中投入足夠多精力，也無法產生太大的意義。