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文档简介

做产品方案的时候,我们经常会走进死胡同或者跑错路,最后不管是开发还是市场,对结果都不满意,产品自然就成了背锅侠!但是往往我们出方案的时候,多想一些问题,或许结果就不一样。跟新人交流的时候,发现一些能力需要能够单独训练,有意识的去理解一些东西,长期积累就会有自己的一套解决区分真伪也就是老生常谈的真伪需求的能力;在产品经理的行业里,经常会开展需求的评审,需求的界定,看这个需求是否是真的有效。行业:外卖行业案例:打包费审核的功能功能出发点:解决商家乱设打包费的需求解读:如果从这个角度来讲,打包费审核完全没必要,未必所有的商家都乱设打包费,仅仅个别现象及时设置了打包费审核,后台审核了,也没方法解决,除非后台做强制性的更改或下架商品的功能商家添加商品时打包费又两个选择[收打包费][不收打包费],打包费为行业标准,1元/份餐品;开放设置(大型连锁或者知名品牌能够认定为不需要通过打合适定位的能力,这个说的有点虚,用通俗的话来讲,在国内想要做一个App有大量的抄袭模仿对象,各大知名厂商已经做了很多的研究,剩下的就是模仿和创新。能不能找到合适的模块去开展创新,这个就比较重要。案例1:外卖行业,推荐商家功能出发点:外卖行业的推荐商家,很多事按照细分的行业来做的,比方说美团跟饿了么的[必吃菜品][品质联盟]这些,但是对消费者来说,这真的是我想要的选择么?解读:从消费者的心理出发,我去找吃的,可能出于几点找新鲜:看看这附近有什么新鲜的店铺开业或者新的口味,外卖一个月都是那几家,早就腻了找实惠:外卖分量不够,10块钱管饱的那种最好速度快:能告诉我最快的是哪家么?这两天身体不舒服,想吃点口味淡的我是####人,我想吃点重口味的所以,从这类具有标示性的标签入手,会更有效果。此类功能类似于一点点的餐牌设计以及lofter的标签设计,将商家分配不同的标签跟消费者的消费场景对应上,交叉开展推荐。比方说一个商家有很多种口味,那对应的消费者人群也会多,消费者通过对应标签能够快速找到对应的商品,对消(配个截图,此功能已实现,后续看数据情况,再做追踪)顺便说一下,之前饿了么有个版本放大对餐品的显示,做餐品的推荐,后来又改回来,具体是什么因素,不确定,案例2:荔枝FM飞机稿就干脆做一个交互飞机稿,当时做的时候有以下几个因素:体验不好,最古老的版本体验非常不爽(详情能够戳这拉雅听,刚开始也没有荔枝FM那样火。2.数据整理:在当时做荔枝FM的飞机稿时,主要做的是数据层的整理,把繁杂的内容数据变得有序可循,让用户和博客能够更快找到合适自己的内容对于合适的定位能够理解为:每个事物或许有自己固有的长相,但或许我们找到合适的逻辑后,只要抓住根本,那最后怎么玩,还是大家说了算,打破陈规,才更好玩。为什么音乐软件就一定要有那么大的播放界面;为什么订餐软件就一定要宣传店铺,不能是商品?这个就老生常谈了,解决问题的能力表达在对系统的掌握程度和开发自由度两个层面,产品经理实质是提供解决方案的,任何需求到手后,我们需要分析如何快速解决该问题。案例1:招聘面试流程出发点:销售类岗位开展招聘时,都是一大批一大批的个求职者,所以提高效率,对求职者和公司都是最大的需求我们梳理了核心的问题面试人员取号面试人员查看各岗位当前排队情况及投递请求企业招聘人员查看简历并选择是否面试,对面试的人开展初步评论叫号及数据导出针对以上四个问题,设计出如下流程(省略取号的环节,主要核心的流程是企业的发送通知循环以及面试后的符合不符合操作循环):从流程图能够发现,核心逻辑并不复杂,解决了通知求职者来面试的需求以及对求职者开展评价需求即可;除此之外还能够做一些其他的功能,如求职者能够看到当前排队情况,根据实际情况开展简历投递,防止出现大量等待情况,可预知自己还要多久能够面试,在这时间内是否能够投递其他公司,开展多项选择;对于企业解决各种纸质简历分辨不清,电子档简历,电子记录每一个求职者和操作,能够清楚知道今天面试记录,电子档案,更清楚,提高双方的效率。对于数据,很多人应该不会陌生,如何从杂乱的数据找到规律,怎么处理数据之间的关系?一级页面到二级页面的流失率和转化率每个页面转化功能的设计及数据统计数据解读最近在做小程序相关的项目,把**的数据统计贴上来:visitpv:访问次数visituv:访问人数visituvnew:新用户数staytimeuv:人均停留时长(浮点型,单位:秒)staytimesession:次均停留时长(浮点型,单位:秒)visitdepth平均访问深度:(浮点型)accessstaytimeinfo:访问visituvnew:新增用户留存visituv:活跃用户留存pagestaytimepv:次均停留时长entrypagepv:进入页次数exitpagepv:退出页次数产品经理从拿到需求开始就需要对需求开展分解,判断到底什么样的方案能够解决此问题,并结合当前系统的一些功

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