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搜索词能被划,产品需求能被划,那么你的难点呢?

2020-11-23 16:37:23 阅读(158 评论(0)

我们一直说的思维能力是后天可以培养和训练的特点。这也意味着我们可以借助前辈的经验站在巨人的肩膀上。这种可总结和重用的经验在业内常被称为思维框架。一个好的思维框架,首先要满足易学的要求。如果大多数人都掌握不了,那只是少数人的手术。让初读者感觉优雅,能用一句话解释清楚,就不用用用整篇文章重复了。其次,要满足易用性。框架之所以被称为框架,是因为它只是骨头,里面的血肉可以因为不同的人不同的理解而产生不同的效果。今天给大家介绍一个思维框架:矩阵思维。这里的矩阵不涉及数学概念。我第一次接触到它是在大学毕业季。当时我一直在为面试做准备,学到了很多应试招数。其中一种叫波士顿矩阵(BCGMatrix)。由波士顿咨询公司创始人首创。在传统的以营销为主导的企业中,波士顿矩阵必须有一系列的产品,无论是日用品消费还是制造加工。波士顿矩阵认为,产品战略管理可以从市场增长率和相对市场份额两个角度来衡量。市场增长率是企业销售、竞争对手实力和利润水平的综合指标。相对市场份额代表了企业在市场上的竞争实力。这两个都是可量化的指标,分别是X轴和Y轴,可以分为四个象限。企业的所有产品都将落在四个象限中。产品可以是洗发水,虚拟服务,APP。因此,这些产品分为高增长率-高占有率、高增长率-低占有率、低增长率-高占有率、低增长率-低占有率。在产品管理中,我们称高增长率-高占有率的产品为明显产品。从财务报告来看,它总能产生利润,但高增长往往意味着高投资。在某种情况下,这并不意味着自给自足。如果市场份额处于垄断或领先地位,企业就不必保持投资以保持高增长。此时,产品能源不断维持现金流,被称为现金牛。现金牛产品具有市场份额高、增长率低的特点。产品已进入成熟期,其特点是产生大量现金收入,远远大于维持市场份额所需的资金,是企业支持其他产品的后盾。低增长率-低占有率的产品称为瘦狗产品。这些产品是企业的鸡肋。其财务特点是利润率低、保本或亏损。这类产品往往实行撤退或整改策略。市场份额低、增长率高的产品是问题产品,吸收的资金总是多于产生的资金。虽然高增长率意味着未来市场潜力好,但如果份额不高,就要打个问号。如果你不投资资金,产品就会衰落。即使你投资资金,如果你只能勉强维持市场份额。所以它最终还是属于瘦狗产品。象限是动态的。明星产品的目标是成为现金牛座。问题产品需要摆脱泥潭,增加市场份额,所有产品都可能衰退为瘦狗。例如,老王是一家消费品公司的老板。他的主要产品是生发水。由于祖传秘方,他在市场上处于领先地位,但秃头男人太多了。近年来销量没有改善,未来也不会有。按波士顿矩阵象限划归。老王的生发水应该是现金牛。现在老王要开展养生枸杞、保温杯、佛珠手镯等新业务。老王用生发水赚的利润支持其他三种产品的开发。由于养生枸杞与生发水搭配营销比较好(别问我为什么),所以市场份额不断上升。老王一看有戏,便投入大量资金,将养生枸杞打造成明星产品,未来有成为第二现金牛的潜力。虽然保温杯与健康枸杞捆绑销售,销售增长相对较快,但市场份额不高,许多客户不购买。连中年男性都不喜欢设计风格。所以它现在是一个尴尬的产品,是改变设计,还是停止?至于佛珠手镯,客户更喜欢大金链,所以没有销量和份额。以上例子只是让大家对产品象限有一个大致的了解。这篇文章不是关于营销或产品管理,即使你不了解波士顿矩阵也没关系。因为这篇文章的主题是思维框架,我们专注于矩阵和象限。事实上,当我第一次学习波士顿矩阵时,我仍然对现金牛座和瘦狗的概念知之甚少。但我牢牢记住了矩阵思维和象限划分。何为象限?我们用两个量化指标将分析对象分为高、高、低、低、低、高四个象限,是矩阵思维的产物。在初中,我们称之为象限和坐标轴。在可视化中,我们把它理解为散点图。现在,我希望你能认为这是一种思维方式。这种思维方式一直伴随着我未来的工作。只要我注意,矩阵思维实际上有很多应用。电子商务SKU电子商务网站上有很多商品。这里不谈类别管理,而是从电子商务运营的角度分析产品。每个人都应该听说过爆款产品。在淘宝店的运营中,爆款产品意味着高曝光率和低利润率。当这个词第一次听到其他操作时,他们说很多热门产品不赚钱,往往是为了增加商店的流量。当很多人被热门产品吸引时,他们会去商店购买其他正常利润的商品。这里还将配合优惠券进行交叉销售,以提高收入。这种方法通常被称为带量。当你不知道矩阵思维时,可能只有带量的概念。学习矩阵后,您可以听到上述两个指标:曝光率和利润率。现在用它们来划分四个象限。高曝光率-高利润率的商品是电子商务中的明星产品,是一项重要的现金流业务。这里的曝光可以是淘宝站的店铺流量,也可以是独立电商平台的各种营销渠道。除明星产品外,还对应于高曝光率-低利润率的导流产品、低曝光率-高利润率的增长潜力产品、低曝光率-低利润率的鸡肋产品等。每种类型的商品对应不同的操作策略,潜在商品可以增加后期操作的曝光率,培养搜索权重;鸡肋商品应优化转化率。基于商品的操作逻辑在这里通过象限梳理清楚,避免无头苍蝇般的失明。矩阵思维的一个优点是分类和聚焦方便,可以指导策略。商品的象限维度不仅仅是曝光率和利润率。我们可以尝试曝光-转化率,分析商品登陆页面的效果,如高曝光-低转化率的商品,设计和文案是否存在问题?你也可以尝试利润率-回购率的象限维度来衡量商品的长期利润。虽然商品的利润较低,但用户会反复购买,所以它也是一半的明星产品。矩阵的维度非常灵活,我们应该学会从一个例子中得出推论。RFMRFM模型是客户管理的经典方法,用于划分客户价值。RFM主要依靠消费金额、消费频率和最新消费时间三个核心指标。我之前的文章介绍过这部分,这里就不多说了。上图是传统RFM模型的结构(这张图快腻了吗?),对应用户消费分层的八个象限,即立方体形态。不属于矩阵思维吗?它是的。矩阵思维只是一个思维框架,它不受固定形式的限制。我可以用两个指标划分四个象限,所以我不能用三个指标划分八个象限?我曾经遇到过一个数据操作,它灵活地使用RFM将其应用于企业端的操作分析。这是一个PaaS。它将企业客户在产品上的用户数量、深度和最新使用时间分层。写这篇文章是为了打破你思考中的墙。数量是否为4并不重要,只要象限合理可用。在阿里巴巴的绩效管理中,绩效管理将涉及两个评估:工作绩效和价值观。在这里,员工管理分为四个象限:明星工作表现强,价值观好;小白兔工作表现差,价值观好;野狗工作业务好,但价值观差;狗工作表现差,价值观差。另外还有一个细分叫牛,在四个象限的交汇点,属于价值观和业务都不错的骨干力量,第五个维度。它也是矩阵思维的应用,但应用于人力资源管理。管理模式没有对错之分,价值观也是一个难以量化的指标。即使是工作绩效,不同部门的标准也往往不同。因此,这种矩阵思维更多的是不同象限内部人士的管理策略,不涉及实际分析。说到经理,销售管理消除了价值观,我们可以单独展示员工的绩效。销售人员每天都要经营客户,如果你是销售经理,你会如何管理员工?这里不谈纯激励手段。如果我们想对销售人员本身做一些分析,我们不妨引入矩阵。拿卖家关心的两个KPI:看成单率和平均成单额。成单率是每月销售成功单数在所有访问中的比例,是工作效率和业务能力的体现。成单金额与客户价值挂钩。一个销售人员每天都有很多订单,他可能是表现最好的,但他可能不是最有效的。高成单率-高平均成单量的销售可以称为明星,它是销售管理的基准和KOL。这种矩阵思维是为了选择正确的人。与商品或用户不同,销售人员往往采用军事化的统一管理方法,矩阵是为了更加科学有效。高成功率-低销售和低成功率-高销售有潜力成为明星。这两个象限内的销售培训和总结方法可能不好,跟进不及时,客户分配不平等。早启动,晚总结,树标杆,老带新。如果一个销售人员擅长提高成单率,他可以在团队中作为大师进行推广。在销售管理中,经理往往更注重探索一套游戏,然后推广它。因此,销售矩阵管理就是聚焦方法论。以上是区域经理或销售经理如何抓住团队,这种方法也可以用来抓住客户。RFM模型是售后维护阶段的应用,售前客户获取也是如此。时间管理如何用矩阵思维对付自己?在许多时间管理方法中,建议使用两个维度:紧急程度和重要性。紧急程度是时间的限制。例如,如果一份工作即将到来,它的紧急程度很高,有些事情可以在一个月内完成,所以紧急程度很低。重要性是事件的影响或破坏。很容易理解重要性和紧急性的结合。下图列出了许多常见的工作和生活。这种划分方法有助于提高你的时间和项目管理能力。如果你手头有很多工作,不妨把矩阵划分为执行依据。至于重要程度和紧急程度的等级,可以是两分,也可以是P1、P2、P3、粒度较细的P4。古人云,轻重缓急,是几百年前矩阵思维在时间管理中的智慧体现。本文介绍了产品与用户行为相结合的案例。每个人都应该使用搜索,搜索是最直接的应用程序与用户的需求。无论是谷歌还是百度等搜索引擎,淘宝或JD.COM的商品搜索,甚至各种APP端的搜索框,都会收到用户输入的一段话作为查询,我们称之为query。query通常是一串文本,如波士顿矩阵、矩阵应用、美的空调、运动鞋、中山公园火锅等。你在搜索的时候有没有想过,如何判断查询结果的质量?因为每个query都会发现不同的结果,这些结果的质量会影响用户体验。用户搜索产品,然后服务器告诉用户没有找到,或者虽然结果返回,但结果页面的副本、图片或标题不令人满意,用户也失去了点击的欲望。所有这些都让人抓狂。当然,矩阵思维可以应用于搜索分析等看似抽象的问题。我们设置了两个指标维度:用户搜索后对结果的点击率和搜索词的查询量。前者反映了用户对搜索需求的满意度,后者反映了用户对搜索的需求。上图是一个虚构的数据分析培训网站上的用户搜索数据。我们可以看到Python教程的搜索结果最高,表明用户需求量大,但点击率不高。可能是用户对搜索结果不满意,即课程质量不满意,而R语言教程要好得多,可能是质量略高。另一方面,Oracle和PowerBI搜索量小,说明这部分用户基数有限,但PowerBI点击率好,可以考虑以后拓展这部分渠道。实际的搜索场景更为复杂,平台公司以搜索为战略入口,是一个系统的项目。标签索引、内容预召回、个性化推荐都会影响结果,以后有机会再谈。矩阵仍然是中小企业的一种简单有效的方法。KANO模型KANO模型是分析用户需求对用户满意度的影响的有用工具,反映了产品性能与用户满意度之间的非线性关系。以上段落摘自百科全书。简而言之,KANO模型认为,在梳理产品需求的过程中,产品经理可以通过“用户满意度”和“功能改进”两个维度来衡量功能分为四种不同类型的需求。用户满意度是指如果产品有这个功能,用户的喜爱就会增加。如果产品没有提供这个功能,那么用户的满意度就会下降。由于篇幅有限,计算过程被省略,这两个指标是通过用户调查的量表计算出来的。如图所示,Better代表用户满意度,Worse代表功能完善度。高满意度-高具有度的功能是预期功能,是产品集中投资的点。高满意度-低具有度是不提供这个功能的迷人功能。用户满意度不会降低,但如果提供,用户会非常喜欢。低满意度-高可用性是产品的必要属性。如果没有这个功能,用户会认为这是一个未完成的产品。这些功能需求属于用户的基本需求。无论这些功能做得多好,用户满意度都不会提高。低满意度-低具有度是无差异的功能,对用户来说是无关紧要的,俗称伪需求。KANO模型是探索功能/服务的优先级,产品经理通过矩阵实施抽象需求概念,因为它本身就是

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