第01期：如何从0-1搭建一款产品

更新于 2026-09-15

从0到1就是把业务痛点梳理成需求，进入项目启动、搭好基础框架；本期讲完整的从0到1搭建流程与关键节点。

1 定义

从0到1就是从没有到有的意思。从0开始，总结业务痛点，梳理业务需求，提出主要痛点的解决方案，进入项目启动，搭好基础框架，把最核心的的业务痛点1.业务痛点2，可能轮不上业务痛点3 解决了，那基本上就是到1了。在互联网中，从0-1即认为我们找到了一个别人没有满足的价值点，这个价值点作为突破口，最后生根发芽，能够让企业不断发展壮大。

2 如何做？

2.1 产品规划与设计流程

一个产品从0到1的过程中，从“决定要做什么”到“完成原型设计”交付开发为止，对应产品迭代周期的第一步和第二步内容。这两个步骤也是产品经理工作内容中很重要的一部分。如下图所示:这个两个步骤，大部分工作都由产品经理来主导进行。来详细划分一下，具体可以分为6个工作阶段。如下图所示：下面介绍下6个阶段需要做的工作内容。为了便于理解，每个阶段都加入一个示例（示例为虚构）。

（1）新产品如何判断？要干什么？行业、切入点选择

做一款真正的0-1产品，一定是基于自己对用户、场景和业务模式的独特认知。再设计产品，通过产品来验证自己的假设既然对一个新产品，新的认知这么重要，那么如何才能建立新认知呢？我们转一种容易理解的说法，其实就是做一个新产品需要做的判断，我总结有4个关键判断维度第一，市场该不该进第二，竞争形势如何第三，我们有没有机会点第四，产品差异化的满足方式我们下面会分别讲解。

市场分析，看看市场机会、规模；

首先来看市场该不该进。这部分主要是对市场的分析和判断，可以从两个维度分析，最终产出一个结论。

首先是市场规模，也叫市场容量，是指一个市场或行业的大小，通常用金额来计算规模，比如2020年中国云计算市场规模有1700亿人民币。通常来讲一个行业的市场规模可能在百亿、千亿或者万亿级别，比如大数据、生鲜电商这些行业都是万亿级的市场规模，再比如像医美、电竞这些都是目前千亿级别的市场。
第二个维度是市场增速，也叫市场增长率。是指市场规模在对比时间周期间的增长比例，是一个百分比，比如某个行业的是规模在20年是100亿，21年变成了130亿，那么市场增速就是30%。比如现在炙手可热的VR领域，目前的市场规模在千亿，但有机构预测每年的年均增速会在50%左右，也就是VR行业的市场增速
通常主流行业的市场规模和增速数据，可以通过咨询公司制作的市场调研报告得到，或者自己基于已有数据进行析测算
有了市场规模和增速数据，我们最终要进行判断，形成一个结论。也就是目标市场的趋势，可以从两个角度进行判断，
首先是通过数据看出来的趋势，结合我们前面的规模和增速数据，来判断是市场规模大，增速慢的成熟市场，还是规模小，增速快的新兴市场，还是增速为负的衰退市场。这样我们就知道了自己要做的市场是处在什么趋势上，进而可以判断要不要进入，如果要进入，后续的产品策略是什么样的
第二种判断市场趋势的方法是对标发达国家市场，因为在很多领域，发达国家已经跑在了前面，从发达国家的历史数据和经验，就可以大致判断出我们接下来的市场趋势，最典型的一个例子就是便利蜂在创业初期对市场的判断逻辑。
当时便利蜂团队的判断逻辑是，放眼全球，只要是人均GDP超过1万美元以上的地区，便利店行业都很发达，比如在东亚的韩国、日本都是便利店发达的地区。国内的高人口密度城市，和日韩是类似的，但人均便利店数量却极低。比如在日本，2000人左右就有一家便利店，而在中国的城市人口中，人均便利店数还不到这个数字的3分之一。因此，随着经济发展和人均GDP提升，国内的便利店市场是有巨大的增长机会的

竞争形势如何，看看玩家、市占率；

了解了目标市场的的趋势，该不该进入，接下来第二个点，就是判断市场的竞争形势，在这部分，核心是看清楚市场中都有哪些竞争对手，他们的规模怎么样，特点是什么，同时也要看行业中的价值链，上下游关系，让分析更加全面。为后续得机会点和竞争策略做前置准备。分析竞争形势可以分为3步

首先是选取对象，也就是找出在这个市场中的核心玩家。但要注意，选取核心玩家不仅仅是你产品的直接竞品对手，也要选取行业中价值链、上下游中的关键玩家，要通盘去分析行业的现状。比如我们在看在线音乐产品时，除了要看QQ音乐，网易云音乐等核心竞品，也要看在线音乐产业链中的其他角色，比如内容提供者唱片公司、独立音乐人的情况。以及内容发行产品，比如现在抖音就是很多独立音乐人发行作品的主要平台，那么这种现象也要放入到整体行业竞争分析中
核心玩家信息，也就是要针对直接的竞争对手进行分析，包含两部分
第一，要明确核心玩家所在的细分领域，以及规模，通常包含用户数和收入，会用产品的市场占有率来表述，市场占有率是指一个产品的销售量在市场同类产品中所占比重，比如每年考研培训市场规模是100亿，某个公司考研培训的年营收是20亿，那市场占有率就是20%
第二，不同产品的优劣势分析。可以从业务模式、内容资源、产品功能等不同角度，进行优劣势分析。比如，我们上面提到的boss直聘优先服务C端求职者的策略，对比传统招聘平台，就是一种业务模式上的优势；视频产品芒果tv的核心优势就是借助芒果台的独家内容资源；今日头条的优势就是在产品功能层面，使用算法来个性化推荐新闻。
最后形成结论，就是在目标市场里，主流的玩家都是谁，他们的情况如何，竞争策略是什么

我们来看一个例子，比如我们做一个在线新闻产品，在分析新闻产品的竞争趋势时，就可以按照上面三步来做，当然这里我们会简化一些细节信息，主要是看分析步骤和思路

首先选取对象，在线的新闻咨询行业中，最主要的几个核心玩家就是今日头条、腾讯新闻和新浪新闻，我们可以通过下载榜，第三方数据平台来获取到他们的活跃用户数，这三者是用户规模最大，比较主流的新闻产品。同时，短视频平台也在运营新闻垂类内容，和新闻媒体合作，制作新闻短视频，作为分发的主要渠道之一，这种新闻的同类或间接竞争产品也要列入分析范围内
接下来再来看不同产品的信息，第一是用户规模，通过搜索行业研究报告可以获得数据，目前新闻产品的月活跃总用户在6亿左右，其中今日头条月活2亿，市场占有率约30%，属于独占鳌头，新浪和腾讯新闻各约1亿，市场占有率大概15%，属于第二梯队，后面的产品月活都在小几千万，不在头部的竞争之列。同时还需要密切关注短视频新闻的增长趋势，以及对传统新闻客户端产品的影响
从产品优劣势的分析来看，三款产品都有不同的特点：
首先今日头条的核心优势是算法推荐，这也是字节跳动公司最重要的一个能力。今日头条通过个性化算法推荐，让用户可以持续看到感兴趣的内容，大大增加了用户的留存和使用时长，也帮助整个产品建立了差异化的优势
新浪新闻的优势是一方面是来自老牌的新闻门户网站，有多年新闻领域的积累。同时一个重要的优势是和新浪微博的打通，可以借助新浪微博上大量的的明星资源，以及时效性极强的新鲜事，这让新浪新闻在内容层面具有了独特的优势
而腾讯新闻的最大特点是丰富的独家资源，IP版权，这也是借助了腾讯公司丰富的资源储备。同时微信、QQ等大流量产品也给新闻产品进行持续的导流，让产品在获客方面具有天然的优势
最后，我们可以小结一下形成最终结论，在线新闻咨询行业目前最主要的玩家是用户体量最大的今日头条，具有比较明显的规模优势，市场占有率解决30%，他的独特优势就是强大的个性化算法推荐。第二梯队是新浪新闻和腾讯新闻，市场占有率都在15%左右，他们主要凭借着独有的内容资源优势，以及流量优势。剩下的玩家目前规模都不具有竞争力。此外，随着短视频的流行，短视频新闻在逐步成为一类重要的新闻形式，同时短视频产品也在成为一类分发新闻的主要平台

是否有机会点

分析完了竞争形势，看清楚了行业里的玩家都是怎么样的，有什么特点，下面就要发掘自己是否有切入的机会点。在这一部分，可以使用一个著名的营销理论STP来帮助我们找到潜在的机会点。那么我们接下来就先来讲讲STP。什么是STP呢？他是三个英文的缩写，分别是Segmenting，targeting和positioning，也就是市场细分、目标市场选择和市场定位。STP的核心目的是就是通过识别细分市场，找到细分市场中的机会，进而把你的产品和目标市场进行匹配，找到独特的产品定位。比如想想现在的饮料市场中，是只有一种产品叫饮料吗？是不是已经被细分成很多不同的市场，除了传统的碳酸饮料，现在还有主打茶类风味的茶饮料，补充能量的功能饮料，健康营养的果蔬饮料，0糖的苏打水饮料等等，这些就是对原本饮料大市场的细分那么具体怎么通过STP来做细分呢？就和他的名字一样，分为三个步骤：

第一步：市场细分。就是把一个市场按照用户需求，使用习惯，购买行为等因素进行分类，按我们刚说到的饮料市场，就是把饮料分成碳酸饮料，功能饮料，果蔬饮料等等品类的过程。我们可以理解为每一个细分市场都是一类有着不同需求的用户群体。那如何划分细分市场呢？
我给出常见的几个市场细分常见的维度：
1、按地理细分：国家、地区、城市类型：比如12线、低线城市，以及气候等等
2、按人口属性细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭情况等等
3、按行为细分，又可以分为两类
使用行为：对产品的使用经验、频率，产品使用场景、品牌忠诚度
需求和利益：用户的具体需求，或希望得到的利益，比如质量、价格、品位等。

第二步：目标市场选择。在完成了市场的细分后，就要选择要进入的一个或多个子市场。也就是明确产品要服务哪一类用户，满足他们的什么需求。那为什么要选择目标市场呢？不能全部都满足吗？这要根据你的资源和能力来定，要找到能最大化发挥出你优势的目标市场，提高成功率。通常选择目标市场的策略有以下几种

无差别市场：就是把整个市场作为自己的目标市场，不考虑市场的差异性，主要考虑他们的基本共同需求，用一种产品吸引可能多的消费者。比如早期的可口可乐，就是同一种产品销售给世界各地的用户，不会为不同口味偏好，不同诉求的用户提供差异化的产品。
多元化细分市场：是指选择几个细分市场，根据每个细分市场的特点设计不同的产品或营销方案来满足不同需求。比如现在的汽车企业，会根据用户需求设计不同产品，比如省油经济的紧凑型轿车，商务接待的行政级轿车，适合走山路、户外运动的越野车，以及用来跑比赛的赛车等等。不同的汽车企业会从整个市场中，根据自身能力特点，竞争策略来选择不同细分市场。再比如星巴克，如果从整个饮品市场来看，他除了满足咖啡用户的需求，也推出了茶类饮品，满足茶类用户的需求
单一细分市场：就是选择一个细分市场来推出产品，满足这个市场的用户需求。比如法拉利就是主要满足运动跑车这个细分市场，他不会满足家用，山地越野这些细分市场需求

三种目标市场策略各有利弊。无差别市场虽然容量大，同时产品单一，可以最大化保证质量，降低生产成本，但是面对提供针对性产品的竞品时，可能会有局限性。使用多元化细分市场的策略，好处是更好的满足不同用户的需求，但由于复杂性更高，会增加产品的设计和管理成本；而针对单一市场的策略，好处是可以集中发挥优势，单个市场突破，但因为细分市场天花板底，品种单一，一旦用户需求有变化，或有强劲的竞品进入，可能会遭受的风险也会比较大因此，选择细分的市场选择目标市场时，需要考虑企业面临的各种因素和条件，比如可投入的资源，目前的优势能力，目标市场的竞品情况等因素，综合判断，再进行目标市场的选择第三步是进行市场定位。也就是针对前一步选取的目标市场，让产品在目标用户心智中的占据一个位置，建立产品的定位。也就是让你的产品特色能够充分的被用户认知，一个产品可能包含多种关键要素，比如功能、视觉样式、价格、包装等等，而市场定位就是要强化或放大某些产品因素，从而形成与众不同的独特形象。定位说白了就是要告诉你服务的人群，为什么要选择你。比如，同样为电商产品，拼多多的定位是突出优惠、性价比，手机淘宝定位是好逛，逛淘宝，而天猫则是突出品牌、自营。最后我们来看看按照STP理论，拼多多是如何找到市场机会的。

第一是要对电商行业进行细分，首先由于用户所在城市不同，消费能力和购买习惯会有一定差异，因此要针对地理位置进行市场细分，区分一二线城市用户，消费能力高，对品牌品质有要求；三四线用户品牌意识不强，注重性价比；五线以下和农村用户，消费能力偏弱，喜欢低价的商品；再从用户年龄上，又可以区分青年，中年和中老年，他们的消费能力，购物诉求和习惯又有所差异，可以再进行划分
接下来是针对不同细分市场的选择，这些交叉的细分市场中，来自三四线的务工人员，低线城市的小镇青年，以及中年和中老年家庭主妇成为了主要的目标用户人群，因为这几类用户的特点是，注重性价比，价格敏感，愿意付出时间获取优惠，而且目前市场上的电商产品没有完全满足他们需求的，有巨大的增长空间，因此拼多多选定了这类市场作为目标市场
最后的产品定位，拼多多就是主打“低价”模式，很好的满足了目标用户的需求。用户心中的建立了心智，就是在拼多多买东西非常实惠，9块钱包邮的卫生纸，还包邮，这种低价在其他产品中是找不到的。因此，拼多多就成功的把性价比、低价这样的定位植入到了目标用户心中，这也就是目标用户为什么选拼多多的理由

差异化的满足方式

到这里，我们完成了在做一个新产品判断时的前三步，这个市场该不该进，市场中的竞争形势是这么样的，我们是否有机会点，如果通过前三步，我们可以找到潜在的机会点，那么最后一步就是最终确定产品差异化的满足方式。差异化的满足方式是指你的产品，对比竞品有什么不同。那他和上面的通过STP确定的市场定位是什么关系呢？市场定位是更加宏观的，产品在用户心中的心智认知，是最核心的卖点特色，进一步推演出可以得出差异化的解决方案，差异化的解决方案是反过来支撑产品定位的。比如上面的例子中，拼多多要想把低价的定位建立起来，从解决方案上就用低价商品+拼团购买，同时还有红包返现，这就是它对线上购物差异化的满足方式下面，我来介绍三个常用的找到差异化解决方案的手段第一，如果是切入不同的细分市场，通常是按照需求和用户群的细分，提供解决方案，这个比较好理解。需求细分就比如淘宝最初以卖衣服切入，那么京东就以卖3C产品切入，两者满足了用户的不同需求。而用户群细分则是在同一细分市场下，划分了不同的用户群，比如大部分长视频产品都是做网剧，主推网剧，芒果tv就利用自身的资源特点主打综艺，主要满足看综艺的用户群第二，在同一个市场，对需求的认知不一样。这种情况通常是在同一个目标市场，看似一样的用户需求，但一些产品挖掘到了更深层次的需求，因此提供了不同的解决方案。最典型的例子就是智能手机和功能手机，看似是满足的用户需要手机的需求，功能机认为用户对手机的需求是打电话，发短信。而智能手机则是认为用户是需要一个可以满足多样化需求，具有扩展性的随身工具。因此他们提供的解决方案就完全不同第三，同一个市场，同一个需求，但满足的方式不一样。也就是对于同样的一个用户需求，产品提供的功能解决方案不同。比如针对少儿英语产品，都是满足用户提高英语能力的需求，产品可能通过1对1在线直播课，小班在线直播课，真人老师录播课等不同的解决方案。这些不同产品形式就用差异化的方式满足同一用户需求看完了三种产品常用的差异化手段，最终就可以形成一个结论，就是我要切入哪个市场，解决什么问题，用什么手段

keep案例

我们以健身产品keep为例，来看看keep是如何应用这套方法，最终确定切入的市场和产品定位的第一步，确定这个市场该不该进。keep的创始人在创业之初，分析整个健身产品市场时，通过对标发达国家，发现了国内用户健身频次和发达国家的巨大差异。在中国，大概有 60% 左右的人是每周去运动的，每日运动的人几乎很少。而在美国，以每日和每周为运动单位的人其实已经占到了总人口群体的 90% 左右。这就意味着基本上每个人都会有运动的习惯，而且运动的频率要比中国多很多。所以在这点上时keep创业团队的判断是有机会可以把一个国人的运动频率从以周为单位，提升至以日为单位。同时，也参考了另外一个发达国家的数据：在发达国家中，整个体育产业大概占整体 GDP的3%左右，而国内只有0.7%。因此当中国的经济进一步发展时，这个体育产业的所占比例一定会有很大的提升，最少有两到三倍的提升空间。这在keep创业团队看来，是一个很巨大的市场机会明确了市场的潜在机会，第二步keep创始人也分析了目前在国内体育行业的竞争形势，发现了一个现象，就是在中国的体育产业中，体育用品大概占了 70% 左右，而体育服务只有30%。但是在美国其实 60% 以上的是体育服务，而不是体育用品。什么叫体育用品？就是指大家穿的这种运动的鞋、服装。但是体育服务产品是很少的，也就是提供体育竞赛，场馆，培训等等非制造类的项目。再聚焦到keep团队想做的线上运动健身产品市场，更是相对的蓝海，没有成熟或者成气候的竞品出现，因此这个市场的机会是比较明确的，创始团队也比较坚定的要进入这个赛道接下来是判断切入的机会点，同样keep团队也是对市场进行了分析和定位首先是对目标市场的细分，keep团队分析了运动市场的用户，把用户按照运动健身的时长和经验分成了不同层，从没有运动健身经验的小白用户；到刚开始尝试运动，还在学习方法的新手用户；再到运动了2,3年以上、有丰富经验的用户。他们对于体育服务类产品，尤其是线上健身app的需求点和需求程度是不同的。那么如果要切入一个细分市场，如何选择呢？第一个反应是不是首选的用户一定是那些在健身房里每天疯狂运动的健身达人，因为他们对运动健身有强烈的需求，而且频次最高。当时keep创始团队也是这么想的，觉得要做健身产品看似应该首先服务对健身频次最高的用户。但是，经过分析发现，这些人可能已经有超过两三年甚至 5 年以上的健身习惯，是很难去改变他们原有健身习惯的，他们已经有了很完整的健身方式，就算不够科学，通过一个新的线上健身产品也很难去扭转他们的习惯。如果产品是希望帮助用户解决怎么去运动的问题，针对一个小白或新手用户，需求就比较简单，能够帮助他们从零开始，进行增肌，减脂、塑型，让他们从不会健身到入门，满足对运动的基础诉求，就够了，也就是解决0-60分的问题。而不是80分到100分。结合到在线健身产品比较轻的性质，这就是一个非常好的切入点明确了目标用户，那么keep产品的定位也就比较清晰了，就是帮助小白用户解决如何运动的问题，简单、易上手，提供完整的解决方案，这些就是需要根植用户心中的产品特点确定了市场的机会点，那么产品如何出差异化呢？需要用什么样的方式满足目标用户需求呢？首先用户的需求比较明确，就是在帮助指导下，自己能够完成运动健身。目前的解决方案还不够好，没法完全满足需求。因此按照我们讲到的方法，keep要做的是在同一个市场，针对一个需求，提供更好的解决方案。那么针对目前用户需求满足情况，经过分析，keep团队总结出用户目前存在的三个主要痛点

第一是金钱：小白用户为满足增肌、减脂等不同健身诉求，健身房是最主流的解决方案，但健身房其实是很贵的，比如一张健身卡的年费在3、4千，有一定的付费门槛。同时一年中，可能因为各种原因，坚持不下去，没去几次健身房，这种情况核算下来的单次健身成本是很高的。如果需要健身指导，请私教价格就更高了。这也是阻止很多人去健身的一个门槛
第二个是时间和地点，去健身房，路上要花时间，keep创始人举了一个例子，如果你住在北京北二环，有一家健身房在北五环，是免费的，你会去吗？大概率是不会去的，因为时间成本太高了。路上往返要花去1个多小时，很难坚持。同样的道理，因为健身房固定的地理位置限制，再加上搬家了，出差了等等其他因素的影响，坚持锻炼的难度大大提高了。
第三个是没有小伙伴。没人陪同也是健身的一大阻碍，因为运动本身是枯燥的，需要一些动力。但在传统的健身方式中，如果没有固定的伙伴陪同，坚持的动力会大大降低

那么针对这些用户的需求，keep是如何满足的呢？几个关键点，第一就是免费，免费的策略就可以降低门槛，不要让用户有那么大的心理负担，不需要提前支付几千块去开始运动。其次就是利用移动app的优势，可以打破时间和空间的约束，同时app中的健身内容也主打短时间、碎片化。通过这样的产品，用户随时打开手机，随时都可以去锻炼。比如上班累了，就可以打开手机app，花10分钟跟着视频做一个颈部的放松拉伸，这对小白用户是否非常友好的。同时还要具有一定的社交属性，原本在健身房你只能跟着十几个人，二十几个人练，或者自己训练。通过一个互联网的载体，可能你同时跟几万个人，几千万个人一起去运动，这样的动力其实来得更强。这就构成了keep 在最早期时的三个产品差异化策略这样，免费，移动互联网碎片化，以及社交属性就构成了keep产品在早期的差异化策略

（2）产品定义

讲完了keep的例子，我们再回到0-1做一个产品，当我们建立了对用户独特的认知，确定了市场切入点和产品差异化解决方案。我们下面来说说产品的定义，也就是要开始正式的产品落地流程了。针对0-1的产品，可以分为两大部分，第一个版本以及后续迭代版本先来说第一个版本，可以分为4个关键步骤第一，确定核心功能：这也就是根据我们上面通过分析判断建立的独特认知，来明确出第一版本的核心功能，是上下承接的关系。只有落到了实实在在的功能上，才能实现前面分析过程中，想要去验证的假设。比如上面keep的例子中，免费、短时的教学内容、多人互动和社交功能，就是在前期版本实现的核心功能。通常第一个版本会上线产品MVP，也就是最小可行产品，仅仅包含最核心的功能，用最小的成本，来验证认知和假设是否成立。所有的拓展功能、辅助功能能不加则不加，这样一旦首个版本的功能或方向有问题，可以以最小成本调头第二是定义产品MVP的核心指标，这些核心指标就是用来验证产品是否符合我们当初的设想，要能验证产品提供的最核心的用户价值，在一些情况下，也会一起验证是否能达到业务价值目标。这两类指标的具体寻找方法和我们在指标体系那节课讲到的方法一样，常用的用户价值类指标会包含留存，使用频次、时长，满意度等等。业务价值类指标，主要包含营收，转化率等等。第三步是要找到MVP的用户，要找到MVP的测试用户，首先是要明确用户是谁，再来确定去哪找到他们。前面提到了，产品MVP目标就是验证产品的核心功能是否能满足用户需求，因此MVP版本的目标用户，一定是产品的最核心的目标用户。比如接着前面KEEP的例子，因为选定了要服务健身小白用户，那么在选择用户时就要寻找有健身诉求，但缺乏健身经验的用户，而不是找来很多健身达人，这样才能测出产品的真实数据。基于这个前提，剩下的就是如何找用户的问题了，常用的渠道很多，比如公司内部有用户池的话，可以通过内部导流；或者找到目标用户的聚集地，比如社交媒体，论坛，进行招募，再或者进行定向的付费投放。但核心是要保证用户的精准在第一个版本正式面向大量用户上线前，可能会有各种使用体验、稳定性问题，可以先先进行一轮小规模的测试，来确保产品的体验和易用性。通常的方式有可用性测试和内测

可用性测试我们在前面的课程详细讲解过，在产品上线前可以招募是几人到几十人，到现场来测试、使用产品，产品经理则可以观察用户在核心功能和流程的使用体验。
内测则是让一些种子用户来提前使用产品，测试体验，收集问题和反馈，如果遇到了重大的稳定性或体验问题，可以控制影响范围，在正式上线前优化解决

这样，按照这4个步骤，我们就可以把最初对市场和用户的认知，转化成了一个产品，并且有明确的测试目标、验证计划。我们再来通过一个小例子串联一下，假设要做一款背单词产品，我们认为市面上目前产品的背单词形式都不够高效，希望通过美剧、电影的视频片段来记忆单词，更加符合语境，容易记忆。主要的目标用户是大学生。那么在定义产品时，

我们就可以首先设计一个只包含核心功能的MVP版本，包含一个系列单词，比如4级词汇，但要有核心的视频短片背单词功能，以及单词的复习逻辑，这样就可以形成一个完整的背单词闭环，来测试用户的反馈
第二步要明确MVP的核心指标，因为产品主要测试的是对用户的价值，用户能不能持续的使用产品，持续背单词，因此指标可以设定为用户留存，日人均背单词数，背单词完成率
MVP目标用户就可以定位到大学生，可以通过在其他大学生学习产品中进行广告投放，获取第一批的用户。同时在上线前，也可以通过招募体验用户，来现场进行产品可用性测试，确保产品基础的使用体验，避免发生用户压根不会用，或者用不下去的情况

（3）具体流程、功能模块是啥？

工作内容：前面确定了本次要做的具体需求范围、模式。本阶段要设计出产品业务流程以及各个子流程。并且针对流程进行功能拆分，为了使流程走通，需要包括哪些功能。

业务流程设计：设计业务主流程、子流程设计；
功能模块拆分：需要提供的功能模块拆分，列出功能列表

（4）页面、交互、原型

工作内容：有了流程、有了功能列表。本阶段开始具体的页面设计，并且将设计成果进行记录。原型是前面所有阶段工作成果的综合体现。

页面、交互设计：设计功能的页面流程，交互规则；
原型设计：线框图原型，记录设计细节，标注规则详情；

（5）UI、UE

工作内容：上阶段为止，功能已经能够满足需求了，也就是开发完成后，是“能用”的了。本阶段解决的是“好看，好用”的问题。

视觉设计：针对眼睛功能，文字，板式，色彩等；
用户体验设计：整体感受，包括功能、交互、视觉、触觉、听觉等；

以上5个步骤完成之后，产品设计的主要工作就完成了，可以交给技术团队进行实施了。

（6）从0到1的上线监控和业务决策

产品完成了MVP版本上线，就可以拿到用户数据和反馈，进行业务决策了。针对关键指标的表现，我们就可以判断和原本的认知是否一致，如果一致，那么恭喜你，判断对了，就要加大资源投入，开始后续的版本迭代。如果和认知不一致，数据指标或者用户反馈上都和预期有差距，这时会有两种情况：

第一种是整体方向没问题，并且问题已经能够定位清楚，那就解决问题继续验证。比如在上面背单词产品的例子中，发现完成率不达预期，用户并不是在看视频环节就退出了，而是在后面的单词练习环节退出，进一步分析数据可以看出，每个单词目前有6个练习题，有30%的用户都是在第3题退出。那就可以怀疑是不是练习题太多了，比较枯燥，用户坚持不下去。而视频的完播率可以到80%以上，说明用户对这种形式是认可的，原本产品的核心判断应该没错，就可以把问题解决掉之后继续验证
另一种情况是核心认知有问题，方向出了问题。比如单词视频的完播率极低，通过大部分用户反馈发现用户觉得这样背单词太慢了，效率差，浪费时间。这时候就要重新考虑当初的判断是否正确，如果确定了判断错误，那就不能在错误的方向上继续迭代，那样只会越做越错

此外，还有一个要注意的点，就是后续对MVP以及正式产品的迭代一定要通过产品手段解决问题，而不是通过运营手段拉升指标，那样没有解决根本问题。比如像O2O行业的红包补贴，就是通过运营手段就可以持续的花钱补贴用户，来拉升留存。这种是一种有效的提升指标的运营手段，但是不能忽视了产品本身的留存问题，肯定是在某些节点对用户的需求满足的不好，或是需求场景本身的限制，产品经理要从产品的角度来思考根本的解决问题

（7）注意事项

从“决定要做什么”到“完成原型设计”这个过程，还有一些重要的事项，强调一下。本节这几点都以下图为例：

每一步都需要“依据”

产品设计工作要有原则，要有依据。每一步工作的主要目的，就是能够获得足以支撑下一步工作开展的“依据”。反过来，每个步骤的工作，都需要基于前一步的结论开展。工作中，要充分考虑前面工作的结论。在团队内部达成一致的认知。这样才能支撑产品设计工作顺利进行。

“依据”可靠性不是100%。

寻找依据只能是尽量接近真相。不可能说经过市场调研后，做的某个产品一定会成功。收集的信息越全，对决定越有利。但是是尽量接近正确，不是100%可靠！举两个场景的例子。场景1：小李说：“我爸在某公司担任主要领导，所以我选择做针对此公司的B端产品“。人脉资源也是独特优势，这个“依据”可信度可能是80%，因为确实有很多优势因素。剩下的20%，比如小李他爸退休或突然调离。场景2：小张说：”我有一腔热血，我能加班，所以我选择做针对某公司的B端产品“。这种“依据”可信度可能只有40%。你懂的！

3 举例1、数据类产品

3.1 项目回顾

本部分从项目背景、项目开展、项目结果、未来规划四个方面展开。

（1）项目背景

该项目主要是基于一个自研的新技术进行产品建设。这个技术的能力可简单描述为：采集用户在Web页面上的行为数据，然后在将数据映射成视频，实现”录屏器“效果。该技术具备的能力及优势使其具备广泛的应用场景，比如说行为质检、用研等。我们发起这个项目的目标是为该技术寻找具体的业务场景，进行技术和产品价值验证，最终实现商业化成功。

（2）项目开展

在整个项目开展过程中，我做的工作可分为两部分：产品商业化探索和产品设计。在实际工作中，这两部分事情是交叉进行的，但为更方便梳理和总结，对每个部分分开阐述。

商业化探索

如何进行产品商业化探索，实际上，问题的核心点是确定用户价值和商业价值。对问题进一步拆解，确定用户价值需要确定“人货场”三个因素，即产品通过提供什么样的服务为什么用户解决了什么问题；确定商业价值需要确定市场现有规模及未来前景、竞争对手情况这三个因素。只有充分了解用户价值和商业价值，才能知己知彼。围绕这六个因素展开商业化探索工作。了解该技术能力。通过与技术交流、行业分享和资料学习等方式大致了解该技术的原理和能力，以及各能力可应用的场景用户调研，了解用户需求。通过与内外部用户访谈、产品宣讲和资料搜集等方式进行调研和了解。对调研到的需求进行分析归纳，发现需求主要分为两类：①是用户行为分析，用于业务赋能，②是行为回溯，用于留证、质检等。竞品分析。寻找各技术能力对应的竞品，进行访谈、试用、功能拆解等。根据竞品分析，一方面知道该技术现有已商用的场景，可证明有市场需求，另一方面了解各场景下竞品的解决方案上述3个工作是对产品可能的商业化方向进行大致调研，需要在进一步聚焦细化。在经过多次用户调研后，对各场景下用户需求进行拆解，使其更加清晰，各类需求间相互独立。对所有调研内容进行梳理后，得到下方这张表。最后，确定商业化方向为行为分析，主要基于以下几点考虑：公司未来发展战略为大数据方向；现有意向客户都对用户行为分析更感兴趣；发展非行为分析方向的产品，需要商务介入进行推广，客户成功与否不可知。因此，为了更快速的验证技术与产品价值，在综合上面3点后，确定了以行为分析作为产品定位。具体来说，通过对用户行为进行可视化与数字化，帮助客户全面了解与分析用户行为，实现数据驱动业务增长。客户使用产品时，无需在进行数据采集工作，只需要基于业务需求定义数据指标就可以进行用户行为分析。关于产品定位的探索过程，可看看之前写的一篇文章：关于对产品定位探索的复盘但是在复盘的时候发现：

对6个因素进行分析时，遗漏了对市场规模和未来前景这两个因素的分析
在用户调研时，调研对象覆盖面不全，比如没有对技术员进行调研（debug能力）

另外，目前的产品定位颗粒度仍然比较粗，不管是后续的产品设计还是真正的商业化输出，都需要对产品定位进一步细化，找到具体的产品切入点。市场上行为分析类产品这么多，需要给客户选择你而不是选择其他产品一个理由，这个理由就是产品切入点，他是产品能力的集中体现，是护城河，所以必须足够“尖锐”。基于上述想法，已有初步的细分方案，但是需要在深入调研进行验证（SWOT分析等），这是未来一段时间的工作重点。

产品设计

在该部分，主要工作是根据产品定位进行产品设计，设计思路为：①业务调研，梳理业务现状，总结业务问题；②建立产品画像，对需求分析进行归纳演绎，将用户需求转化为产品需求，捋清产品脉络；③梳理产品整体方案，基于业务理解，抽象提炼产品功能模块，确定优先级；④产品功能设计，推动产品上线与迭代。我们先以公司贷后催收部门作为试点场景，围绕该业务场景进行产品设计。

业务调研 通过用户访谈、实地观察等方式对贷后部门展开调研，梳理催收业务当前现状和问题。贷后部门的主要业务目标是提高催回率，那么可通过梳理案件催收流程，对流程进行拆解，来找到影响催回率的核心因素。根据调研结果梳理出的业务流程如下所示：当贷款逾期时，案件入催（将一笔逾期贷款称之为一个案件）。首先由催收系统自动跑批代扣用户银行卡余额，代扣不成功时，案件流转到分案引擎系统，由其按一定的规则将案件分配给催收员，催员在电催工作台系统上作业，经过多次催收后还未催回的案件外包出去或走法诉途径。由上可知，逾期贷款的催回主要通过系统自动代扣和催员电话催收两种方式完成，而系统自动代扣的可操作性不强，其是否代扣成功完全取决于用户银行卡里是否有余额，因此影响催回率的核心因素在于催员电话催收这个环节。然而在真实业务场景中，催收员的实际工作行为是不可知、不可控的：第一，目前只是根据业绩完成情况进行考核，但到底是什么导致了催员业绩差异并不清楚；第二，催员所有的工作都是在电催工作台上完成的，但是催员如何使用工作台、各功能使用情况、是否需要提供额外功能或案件信息支持等都是不清楚的；第三，催员经常会反馈一些催收过程中遇到的系统操作问题，产品或技术人员需要了解问题发生时的具体场景才能定位和解决；第四，催收行业是一个政策严监管行业，催员需要严格遵守合规质检条例，目前通过人工巡查和录音质检方式进行，但催收行为是否违规并不清楚。以上类似情况还有很多，显然，管理层无法全面了解到催员的实际工作行为，存在管理盲区。
建立产品画像 通过分析典型用户的需求，弄清产品为什么用户提供什么服务，解决了什么问题，从而捋清产品脉络，建立产品画像。客户问题诊断：从调研结果中提炼三类典型用户角色，对这三类用户需求进行分析，将用户需求转化为产品需求，推导产品方案设计。根据上述对典型用户画像的分析发现，他们的诉求是了解催员的工作行为，在往深层挖掘，为什么管理层想要了解催员的工作行为，这就和部门目标相关，即提升催回率，也就是说，管理层想要的一款能够衡量催收效果的工具产品，这款产品既要能全面刻画催员工作行为，进行工作流程优化与效能提升，又要能结合实际业务数据对案件催收流程做全盘管理。产品画像建立：结合上述分析结论和产品定位，确定做一款员工工作行为分析与回溯的产品，通过对员工工作行为数字化帮助其全面了解和分析员工工作情况，衡量催收效果，最终助力客户数据驱动业务增长产品的关键价值点是对员工行为数据分析与应用，业务规划路径为：先将员工行为数字化、可视化，构建员工工作场景画像，实现对员工工作情况的全方位考察，最后结合业务数据考察催收流程中各环节各影响因素的表现情况。
产品整体方案 根据业务规划路径，进一步抽象和提炼产品功能模块。一般来说，数据分析类产品信息架构搭建时，首先需要基于业务理解完成数据指标体系搭建，找到核心构成因素，确定各构成因素的分析方法，根据分析方法确定对应的产品功能模块，最后通过工作流程和核心痛点串联各产品模块。但是在搭建的过程中，要考虑标准化问题，毕竟贷后只是我们产品的其中一个客户。首先，对催回率这个核心指标进行拆解，如下图根据上述指标体系，可将影响催回率的因素分为3类：案件、催员、行为对用户的分析方法有：用户画像、用户分群等对行为分析的方法有：行为路径等对案件的分析可以采用分布分析方法等：√ 对数字分区间分析（不同逾期阶段、逾期金额）√ 对字段分类型分析：不同类型案件（首催、库存、本人、三方）对整个催收路径可以采用漏斗分析方法围绕上述3因素和分析方法，可将产品划分为四大模块，各模块对应分析了一类或几类因素对催收效果的影响情况：通过dashboard展示核心指标变化和各类因素的基本情况、通过行为分析了解各类因素的变化规律和特征、通过网站分析考察催收工具的使用情况、通过用户分析了解各催员在各因素上表现的基本特征。具体如下：dashboard：展示核心指标变化和各类因素的基本情况行为分析：通过行为回溯对催员工作行为进行可视化展示，直观了解催员的催收行为；通过工作分析了解催员基本工作情况；通过行为路径了解催员的行为规律和行为模式；通过漏斗分析找到案件流转过程中“转化率”较低的点；通过分布分析了解案件、话务、行为、催员的分布情况；通过归因分析找到催收过程中催员哪些行为对催收成功的转化贡献情况网站分析：通过页面分析可以了解到工作台上各页面的基本访问情况；通过热图分析来观察功能页面中具体功能的大概使用情况；通过页面点击分析则可以精确知道各功能模块的点击占比，点击人数等数据信息用户分析：通过用户分群对具体共同特征的用户进行分类作为各类分析模型的筛选条件；通过用户画像了解各催员的基本情况确定了产品主体功能之后，需要确定各功能的优先级。根据调研发现，管理层第一诉求是全面了解催员的工作行为，并且实际业务分析中主要缺少催员的行为指标，在结合我们的技术核心是将数据映射为“视频”，所以在实现思路上，首先以行为回溯为切入点，将员工的行为数字化、可视化，在根据业务和方法论分析提炼员工行为规律、工作情况等，最后对整个催收流程数字化，过程指标与业务指标相结合，分析各环节的表现情况。产品设计完成后，单独或组合运用一些分析功能，就可以实现数据反哺业务发展，一个典型的使用场景是，通过用户画像建立进行个性化匹配待催收案件，进而提高催回率。进一步设想，在更远的未来，待数据丰富之后，实现自动化和智能化，比如目前一个痛点是电话接通率很低，无法人为判断一个案件是否接通，而我们可以利用数据预测案件的接通概率，催员可以根据案件接通概率进行催收工作，这将减少催员拨打无效电话的工作量。当然，从标准化角度思考，明确贷后催收只是其中一个场景，通过分析该场景，我们可以得到该数据分析产品的功能模块可能有哪些，哪些是通用的，哪些是定制化的；在数据处理层面，数据指标定义、元数据管理等如何进行标准化、可配置化，这些也都是需要考虑的；完善技术方案，因为目前数据采集方式是全埋点，且支持web端，对于一些采集不到的数据，是否加入其他技术方案来补充源数据缺少问题。
功能设计及实施 根据优先级，进行具体功能模块设计，并协调资源推动产品上线和持续迭代。在设计模块时，需考虑的因素有：用户是谁，功能模块的价值是什么，该价值是否与使用该模块的用户目标相一致，完成这一目标的操作路径是什么，是否有没有考虑到的异常情况等，最后在结合相关产品设计规则完成产品功能设计。将设计好的原型先与业务方对齐，在拉会召集技术人员确定实施细节，会议结束确定人员安排及排期，进行项目进度把控。

（3）项目结果

项目立项时，目标是在半年到1年的时间内，产品达到商业化状态。如何将目标转化为可衡量指标，那么需对目标进行拆解，可分为两个方面：①产品功能健全度

②用户价值体量，可通过接入的客户数量来衡量。目前项目结果如下：

产品功能健全度：产品完成了4次大版本迭代，60%的功能上线，线上正常运转
客户接入情况：已接入4个客户，还有几个部门也有接入需求（产品路演后接入意愿表达）

总的来说，经过这大半年，产品商业化进度条达到70%左右。

（4）未来规划

仍然分为两个部分：商业化探索和产品设计商业化探索上，

纵向上，进一步细化产品切入点，以及对应的市场规模和前景，通过SWOT评估各切入点价值
横向上，评估其他商业化方向的可能性和机会点等

产品设计上，

基于业务场景，进一步进行产品细节方案设计
持续跟踪现有上线功能的表现情况，收集用户反馈，进行迭代优化

3.2 思考与总结

当初机缘巧合加入项目组，回首参与项目以来的大半年，走过很多弯路，一切都是摸索着前进的，这个过程让我学到了很多东西，不仅是产品经理专属工作技能的补充和完善，更是一些潜在的软能力的提升，收获颇多。

（1）首先，总结项目中遇到的困难

产品商业化探索时，由于缺少相关经验和知识储备，导致踩了很多坑，浪费时间与精力。后来通过实践摸索（多沟通，多复盘）+一些方法论的学习（书籍、课程）才知道该如何去思考这个问题以及解决方案是什么
项目进度把控能力欠缺。在推动产品上线的过程中，有时候不能如期交付，除客观因素（人员变动）外，主观因素主要是本人非技术出生，导致对开发工作量评估不准确。后来通过①找技术大佬帮忙一起评估和②细化开发工作、制定目标及定时check来增加对项目的控制力，可以更好的定位到项目延期风险问题

（2）其次，总结在项目中的收获

对产品工作认知加深。参与到这个完全从0-1的项目，使我更全面了解产品经理的整个工作流程，对每个环节有了更深的体会与理解
产品工作技能提升。比如沟通能力，B端产品必须要多和业务方打交道，才能知道他们的需求，此外，在做商务推广时，锻炼了对不同的人将不同的话的能力；比如学习能力、逻辑思维能力、发现问题的能力等

最后，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。继续前行吧！

4 举例2、以BI产品为例

4.1 产品规划——做正确的产品

（1）了解业务背景确定产品的定位

要做一款正确的产品，首先我们需要知道什么是正确的、好的产品。一个好产品，应该有三个属性：有效用、有利润和可持续。所谓的有效用指的是对于用户主观感受上来说，这个产品是有价值的；有利润指的是，对于我们的商业主体来讲产品是有利可图的，这里的有利可图可以是直接获得收益也可以是成本的降低，而可持续呢，讲的是说我们的有效用和有利润一定是一个可持续的过程，而不是一个一锤子的买卖；最后我们基于这三个属性就能做出一个贴合市场需求的产品。刚刚讲到什么是一个好产品，那么我们接下来就看如何去做一个正确的产品。要去做一个正确的产品，我们要从两个步骤去做。首先，我们要了解业务背景，确定我们产品的定位，第二，就是我们要从MVP入手去进行产品的建设。在去进行产品的背景了解和定位确定时，我们先要弄清楚四个问题：我们为什么要做这个产品？这决定了我们的战略定位用户价值和企业价值是什么。我们去做一个产品一定是有价值才会去做，而不是说老板让我们做，所以我们要做。我们解决的谁的什么问题？这决定了我们的用户属性、用户规模，以及我们最终需要解决用户什么问题。用户当前是怎么去解决这些问题的？这决定我们在建设产品时需要考虑用户的替换成本。说到替换成本呢，我们就要说到另外一个经济学概念，叫做“厌恶损失”。所谓的厌恶损失，指的是当人们面临同样数量的收益和损失时，认为损失是更难以接受的。而我们的用户价值=新体验-旧体验-替换成本，所以替换成本越高，我们就会认为损失也越大，那么最终用户感受到的用户价值就会越低。所以替换成本是一个不得不考虑的问题。我们如何占领潜在用户的心智去超越竞争对手？这就到了我们的终极问题，我们的定位以及如何去占领用户的心智。只有我们的定位是准确的，才可能去占据用户的心智。但究竟如何占领用户的心智呢，市面上有一本非常有名的畅销书叫做《定位》，书中说“人类是排斥信息的，人类的心智不仅排斥与现有的知识或经验不符合的信息，他也没有知识或者经验来处理这些信息”。所以如果新的产品想要进入用户的大脑，我们就需要和原有的替代产品去建立联系，与已经在潜在客户的心智中存在的品牌去建立关联，用户才会去接受你，你才可能去占据用户的心智。举个简单大家又容易理解的例子，为什么情侣吵架的时候总是觉得对方很不讲理，总是没办法说服对方？因为每个人不仅排斥信息，而且每个人的知识和经验体系是不一样的，你要去说服他，你首先要了解他已有的知识体系，你说服他的内容需要与他已有的知识体系去产生联系，他才可能跟你产生情感上的共鸣，所以我们讲产品经理为什么要有同理心，其实也是一样的道理。接下来，我们以一个BI的产品的实际案例来看一下我们是怎么去了解业务的背景，并去确定我们的产品定位的。首先我们去进行了大量的调研访谈，大量的数据分析，我们发现业务在数据上的使用场景，主要为看数据、分析数据以及问题的追踪。而他们当前已有的解决方案呢，主要是人工取数和Excel的线下分析。在这个过程中面临的问题一方面是依赖于排期的人工取数的效率很低，另一方面则是Excel只能承载106万行的数据，而我们的用户最大需要500万行的数据来进行分析，这时候Excel是没办法去完成的，所以现有的解决方案在效率和性能上都提出了挑战。总结起来可以有如下几点：

数据获取周期长
缺少自助化的分析工具
不知道从哪里获取数据
不知道有什么数据

其实说到这几个点，我相信很多同学所在的公司都面临同样的问题，尤其是第三点和第四点，简直就是业务同学共同的难题，大家基本都经历过不知道有什么数据，不知道从哪里获取数据的尴尬时刻。那么我们了解到了业务背景，接下来我们就可以去对我们的目标用户进行画像分析了。我们在分析的过程中发现，我们的服务对象主要有数据开发人员、分析师和业务人员。数据开发人员，他们的特点是技术指数特别的高，而数据分析师，他们的特点是分析思维指数很高，而业务人员他们的特点是他们对业务的理解更加深入。基于这样的一个背景，最终确定了我们产品的定位是：一个面向我们全集团的大数据报表和自助分析平台。一方面我们要提供可视化的报表的能力，另外一方面我们要提供自助分析的服务能力，我们希望通过提供这两方面的能力，帮助我们的业务人员快速通过数据进行决策，打造我们集团数据驱动的文化，助力人人都是数据分析师文化的打造。到这里了，我们就确定了我们的产品的定位。确定产品定位之后，我们的第二步就是从MVP入手去进行产品的建设了。

（2）从MVP入手

首先什么是MVP，我们都知道MVP是最小可行性产品。但到底什么是最小可行性产品呢，我们来看一个网上的例子。我们的终极目标是去生产一款能够帮助用户舒适快捷的到达目的地的小汽车，那么什么才是我们的MVP产品呢？当大家看到前两幅图的时候可能会觉得第二幅图的一个图就是我们的MVP产品，但是当你看到第三幅图的时候，你才会发现，其实这里的第一个才是真正的MVP产品，因为他才真正是最终目标小汽车的雏形，并且他是一个能够真正跑得起来能解决用户问题的一个产品。而第二幅图的第一个车有什么问题，第一，不是小汽车的雏形，意味着未来我们的产品还要重构；第二，他跑不起来，解决不了用户的任何问题。所以所谓的最小可行性产品他一定是简单直接、切中要害，直指用户痛点，并且他要为用户输出核心的可以依赖的确定性的服务的一个产品。我们知道了什么是MVP产品，那么接下来我们就要去看如何去设计我们的MVP产品。在进行MVP产品建设时，首先我们要做的是去提炼用户故事。提炼用户故事主要包括三个步骤：第一，确定我们的典型的目标。

第二，针对这些典型的目标用户，我们要构建特征鲜明的一个画像。什么是特征鲜明，特征鲜明就是你所构建的画像是贴合当前产品的场景的，而不是说只要讲到用户画像就是性别、年龄等等。

第三，我们要去明确用户的痛点和需求，对他们的痛点和需求有一个完整的场景的定义。最终基于这三个步骤，我们就能够提炼出一个完整的有代表性的用户故事。接下来我们来看一个例子我们当时是怎么去找到我们的MVP用户并提炼出我们的用户故事的。首先我们要找到我们的MVP用户，要找到他们其实是有一些判断标准的。首先痛点非常迫切，所以愿意与项目组共建，去花时间精力尝试不完美不成熟的产品。第二个呢，就是态度上，他能够积极地给予你一些反馈。那我们能够如何去找到我们的MVP用户呢？这里有两个点，第一我们可以基于数据。比如说，以我的产品为例，我可以去看数据，哪些业务的需求特别多，解决的时间又特别长，哪些同学专门去负责接需求，又疲于奔命的。那这些用户就一定是我的目标用户了；第二个点可能会有一些虚，我们可以多交朋友，多聊天多去观察多去思考找到我们的业务痛点和机会。我们来看一下当时我们找到的一个MVP用户的情况。他们当时情况，第一业务现状非常的糟糕，包括数据人员少，等待需求响应时间长，数据获取慢，不知道去哪里获取数据。第二，他们数据建设非常的不成熟，数据不足以支撑业务，同时所有报表都依赖定制化开发，缺少研发人员，无人响应需求，报表需求积压严重，需求响应时间长达半年。基于这样的一个现状用户自然很痛，用户的改变意愿是非常的强烈的，他们非常希望能够提高报表建设的效率，希望能够摆脱数据需求的这种等待。这样我们的用户故事基于我们的MVP用户就提炼出来了。我们的第一个用户故事，其实在我们提炼的时候，出现了一些偏差。本来我们的用户包括数据人员、分析师以及业务人员，但是我们当时在提炼用户故事的时候出现了一个偏差，我们只提炼了数据人员的用户故事，这也导致后面我们踩了一次坑。但是我今天不想略过这个坑，因为只有把这样的坑展示给大家，大家才能重视前期的所有准备工具，才不会像我这样踩坑。我们当时给数据人员提炼的用户画像是：懂技术懂底层数据，技术指数非常高。他们的痛点是重复的接业务需求，总在做零碎的数据需求，不停的帮用户找数、取数、分析、建看板，自身价值得不到体现，自身能力也得不到提升。他们的目标和预期是希望能够快速帮助用户完成数据看板的搭建，完成数据分析和数据导出。基于此，我们的第一步产品规划其实就基本上完成了，我们确定了产品的定位也提炼出来了我们的用户故事，那么接下来我们要进行产品的设计了。

4.2 产品设计、正确的过程

产品的设计，我们一般会走三个步骤。

确定产品整体的框架功能
画出产品的用户体验地图
细化产品整体的方案细节

我们当时基于我们的前期的调研设计出了整体的产品框架，主要包括三大功能。第一是门户，可以去查看有权限的报表；第二是分析，可以开始自助分析和报表开发；第三是取数可以开始进行临时的取数。这个0.1版本上线之后，我们发现我们的数据人员在上面使用的非常得好，他们做出了自己的看板，反馈了非常多的一些问题，然后也表示对这个产品的满意。但是我们在对于数据的观察过程中发现有一类用户上来之后很快就流失掉了，几乎没有留存，而且这一批用户的占比还比较高。所以我们接下来就对这些用户进行了分析，然后我们发现这一批用户其实就是业务用户，他们的画像呢，就是不懂代码，但是懂业务；他们的目标和预期都是通过数据分析得到结果去指导业务。但是，他们在到我们的平台上去使用产品的时候却出现了一些问题。我们来看一看我们的用户体验地图。首先，我们产品的整体的行为路径其实是比较长的，从门户到制作报表到连接数据源、制作数据集、制作报表。但是我们的触点却只有两个，一个是门户，一个是这个门户上有一个新建分析的按钮。那我们再来看用户的情绪，我们发现，首先业务用户进入到我们的门户以后由于门户上他可能没有任何有权限的报表，所以他进来以后呢，是一个白板。那这个时候，用户可能就是一脸蒙逼了。接着，他看到这个页面上有一个分析入口，那么他很开心说我可以点这个分析入口去进行报表的建设，可是他点了分析入口之后弹出一个弹窗，让他去新建数据源，这些数据源包括Mysql、Hive等等，可是业务用户他甚至都不知道Hive这些数据源是什么东西。所以呢，用户在这个过程中就是一个走向很绝望的过程。所以很快用户就流失掉了。那我们在这个过程中，也发现了一些痛点和机会。比如说在门户上，我们没有任何的指引对新手非常的不友好。第二个就是我们的链路过长，对于业务人员来说，连接数据源和制作数据集难度太大，不属于他们的角色任务。然后第三个呢，就是我们明明有大量的报表，可是我们因为没有提供一个入口去存放和申请权限，所以导致很多用户上来以后看到的是一个白板，或者是很多用户都会重复的自己去建设直接看。最后是我们的图表制作模块，也没有任何的指引，交互边界也不够清晰，已经没有办法扩展。因为这些痛点，用户的价值感很低，自然留存也很低。但是是痛点其实也是我们的机会。增长黑客里面有一句话说：没有留存，你的产品是没有活路的。所以我们开始了一场产品改造的大战。其实在上面我的用户体验地图中已经找到了一些痛点和机会了，接下来我们要进行更详细的用户调研和分析，去验证和挖掘需求。首先我们向用户征集了大量的反馈，然后我们开展了吐槽大会去收集用户需求。吐槽大会是什么情况呢，就是我作为产品经理坐在最前面，一群用户坐在下面去吐槽，然后我还不能够去反驳，因为我老板就坐在我旁边，如果我反驳的话，老板就会说：哎呀，你不要反驳，好好听着。这个过程还是很煎熬的，如果内心不够强大，脸皮不够厚是不行的。最后，我们还去开展了一些问卷调研，同时我们也对我们的产品自己去进行了一些体验，从体验中去发现问题。最终，我们又提炼出了我们的第二个用户故事，也就是业务人员的用户故事。我们发现他们的画像是不懂代码，他们的痛点是不知道自己要的数据在哪里，不知道如何获取数据，想要的看板迟迟不能上线，重复繁琐的线下Excel分析数据。同时，我们又对于我们整体的产品的模式去进行一个分析，发现我们更多的是一种传统的数据分析的模式，是以研发同学为主导的。研发同学去进行数据准备、报表开发，而业务人员在这个过程中，只是对于数据进行一个验收，如果验收通过了，那就进行下一个需求，如果验收没有通过打回去研发重新开发。这样造成的结果就是需求反复沟通，报表重复的去开发。所以我们基于对研发人员和业务人员的角色画像的理解，开始了一个全新的自助数据分析模式的探索。而在这个过程中，我们把研发人员和业务人员基于角色完全分离。研发人员的主要任务就是进行数据的准备，他把数据准备好之后放到一个地方，而业务人员获取到这个数据并且去进行自助分析的探索。最终在这个过程中，我们的业务人员获得了分析的主导权，可以及时基于数据洞察业务问题，而我们的研发人员回归到了自身的航道，去做更有价值的数据挖掘等相关的一些工作。到这里了，我们就完成了整个产品的框架的再次分析，那么我们接下来就是对产品进行一个整体的产品框架上的调整。为了解决找数据素材难的问题，我们提供了一个数据超市的功能，让研发同学做的数据能够直接放到超市里面，让业务同学能在这个数据超市里面快速的找到他想要的数据。为了解决找报表难的问题以及重复开发报表的问题了，我们去提供了一个报表超市的模块，让用户直接来报表超市尝试去检索报表就能够找到自己所想要的报表。为了解决分析难的问题，提供拖拽式的交互方式，提供近30种常用图表组件，提供上卷下钻、一键同环比分析等功能，解决用户数据分析难的问题。而且在这个过程中用户不需要写任何的脚本，而市面上其实还有很多BI产品还在让用户通过写脚本的方式去实现这些功能，那对用户来讲，其实难度就特别大，而我们就想尽力去避免让用户写脚本的方式。到现在为止呢，其实我们又完成了产品的整体的框架的调整，我们其实也知道我们真正的1.0版本需要怎么去进行改造了，但是我们前面讲到我们的用户留存低，仅仅是进行产品框架的改造，是不是能够达到用户留存提高的这个效果呢？所以我们还需要去看看这些框架层的改造能不能提高留存，所以，我们需要帮助用户找到他的Aha时刻。Aha时刻指的是新用户第一次认识到产品的价值，从而脱口而出:”啊哈，原来这个产品可以帮我做这个”的那个时刻.这是一个非常重要的时刻，只有找到这个时刻用户才能够认识到产品对它的价值才能真正留存下来，那么我们具体是怎么做的呢？首先，我们对于用户首次登录提供了新手指引，去解决用户首次登录的认知问题，并且让不同角色的用户进来以后他就能够找到自己角色的功能切入点；第二个就是我们增加了门户的演示报表，我们会把我们每次迭代新增的任何一个可视化功能都融入到我们的门户报表。同时，我们门户的演示报表中会有使用手册的指引，那用户进来之后，看到这个比较酷炫的演示报表，他瞬间就很惊喜，接着他还可以按照手册的指引去完成他的一些关键行为，比如说完成一个自助分析，比如说完成一个看板的建设。那在这个时刻用户就会脱口而出说：Aha，原来这个产品能够帮我实现这样的一个可视化的效果，能够帮我完成这样的一个分析的效果。这个时候呢，其实就是我们帮助用户找到了他的Aha时刻，留存自然就能够提高了。接下来我们再来看，基于1.0版本我们的用户体验地图是什么样子的，我们可以看到整体的行为路径其实还是很长的，我们增加了报表超市、数据超市以及报表管理等等的模块。但是我们再来看我们的触点，我们会发现每一个模块都有了他自己触点，用户可以基于触点去切入到他们需要的产品模块。那我们再来看我们用户的情绪，首先用户进入到门户以后他就直接能够看到新手指引以及演示报表，这个时候用户看到一个非常炫酷的一个报表，非常激动，这个过程就是我们增强了用户的使用动力，整个情绪是非常惊喜的状态。接着，用户按照我们的产品的指引进行报表的探索，在这个过程中会有一定的难度，所以用户的情绪会有一定的下降但又不至于太低，慢慢的，当他摸索出该如何去进行报表的建设，并且完成关键行为的时候他就会非常的激动。而且我们在这个过程中通过一些指引以及交互上的优化减少了用户使用的阻力，力求用户激动指数的最大化。最终用户完成了自己的关键行为，并且把这个看板分享给其他的用户的时候，他的成就感得到最大化，他的激动指数也会达到一个峰值。（激动指数是一个从0-100的数值，简单来说代表了用户有多大动力在某个时刻完成某件事情，因此很形象的叫做激动指数）到此时此刻我们基本上就完成了1.0的建设。在1.0的建设过程中，我们从MVP内核开始不断地去迭代优化小步快跑，小范围的试错去为用户提供好的产品，成就我们的产品。在互联网产品当中有一句话叫做效率为王，天下武功，唯快不破嘛。所以我们一定要小步快跑不断地去迭代去优化我们的产品。那在这个过程中，我们会注重两个点，第一个是需求的推进，另外则是需求的筛选。在推进方面，我们当时用的是敏捷开发的方式，两周一个迭代，小步快跑，不断地和用户沟通不断的去调整优先级。当然这种方式对于产品经理来讲，其实非常的累，尤其是团队比较大的情况是很累的，我当时就我一个产品经理，17个人的团队，那段时间基本上可以说是疲于奔命的。第二个呢就是需求的筛选。一方面需求是来自于我们的用户，另一方面的需求其实是来自于产品，来自产品经理对产品的宏观把握。最终，我们整理出大的需求池，并通过KANO模型就能够去对于需求优先级进行分析。那其实在这个过程中呢，我们还要始终记住产品体验的五层，围绕着我们的定位，在我们的产品范围之内去进行产品的开发完善和优化，绝对不能走偏或者是超出我们的产品范围。到这里我们就讲完了整体的产品功能的0-1的过程了，那功能完全上线之后，是不是代表真正的0-1完成了呢？其实我们产品的0-1不仅仅是功能的完善，还包括用户的留存和增长。因为你的产品如果没有用户增长或者没有留存，那你的0-1其实也是很失败的。所以，我们在这里还要讲一讲运营拉动产品的增长。我们当时用了四种方法：第一个是体验，我们先自己用起来，项目组就是我们自己的第一批用户，我们自己觉得好用了，用户才会觉得好用。第二个是衡量，我们用数据去衡量我们的产品，我们一直在喊数字化，数字化就要从我们数据部门自身做起。关于这一点我看到市面上有一些有趣的现象，就是有一些做数据产品的，他去衡量别人的产品，但是他却忘记了，自己作为一个产品，也是需要被衡量的。那如果你不去衡量自己产品，你怎么去实现增长呢？第二个就是我们会关注NPS和满意度第三个就是用户关系的维护，我们会去扩大种子用户的规模，去维护种子用户的关系去不断地获取用户的反馈。第四个是生态体系的建设，建立数据完整的生态体系。BI产品作为整个大数据平台中的一个产品，我们向下要去跟中台打通，让中台能够去支撑我们的整个产品的体验。那向上呢，我们是最接近用户的，我们不仅要向用户去提供好用的体验，同时我们也要建立数字化的思维体系去培养我们的数据人才。最终呢，我们向用户收集到了用户反馈1100多个，用户反馈完成了600多个，80多个迭代，1300百多个系统需求，完成了2000人培训。那这里就有一个很有趣的数据就是1300百多个系统需求，其中600个是用户反馈的，所以还有近700个需求，其实是产品经理基于自己的对产品的宏观中关微观的一把握而规划的需求。截止到现在，我们完成了用户故事的提炼，进行了用户体验地图的刻画，对于需求优先级也进行了不断地探索，并且进行了用户运营。这个时候，我们就能够完成用户模型的建立了，用户模型是产品现有用户以及潜在用户的偏好和行为反应模式。当你掌握了用户模型以后你才能分辨需求的优先级，才能预判产品迭代后用户行为变化，而不会说产品上线后无人使用，潦草收场。可以毫不夸张的说，这个产品我做了2年半，我基本上能够准确预判任何一个功能上线后用户的反应模式。

4.3 资源整合—合适的人和正确的文化

最后到了第三个模块，我们来讲一讲整合资源。整合资源，主要是合适的人和正确的文化。但是实际上合适的人和正确的文化，从来不是一上来就会有的，除非你非常的幸运。比如我，我觉得我就是一个很幸运的人，我的团队基本上都是合适的人，而且大家都是积极向上非常具有能动性和积极性的这样的一些同学。但如果你的团队没有这么理想化的话，你应该怎么去做呢？首先，我们要达到目标一致，不要吝啬向整个团队传达产品的使命愿景目标，要让大家看到未来，从而去提高大家的能动性和积极性。第二，我们要明确产品的价值。在产品大的愿景的前提下，明确产品设计的目标和价值，要让团队每个人都知道做这件事情的价值，能够解决用户什么问题，能够带来怎样的价值，而不是产品让我做我就做了。第三是主人翁意识，要让团队的每个成员感受到自己的价值所在明白自己的重要性，并培养每一个人的主人翁意识。最后是开放，就是不要害怕质疑和争吵，我们要让团队的同学为了打造更好的产品去争吵和质疑产品经理，有一个开放的环境。我们当时基于这些方案，打造了一个优秀的最具凝聚力的团队，团队获得了重点项目、优秀团队、中心标杆项目等多个荣誉。那最后，我们也基本上实现了人人都是数据分析师这样的一个愿景。当然，其实也没有所有的人，但是我们至少实现了大部分。我们最终累计用户达到了10万，月活用户4万，用户满意度92%， NPS 94%，ROI 2400%，这其实是一个比较高的数据了。至此，我们的0-1就完全完成了。

4.4 结语

最后，我想用梁宁老师的一句话来做一个结尾。产品能力是训练一个人：判断信息，抓住要点，整合有限的资源，把自己的价值打包成一个产品向世界交付，并且获得回报的一个过程。我希望我们所有的产品、运营，以及正奋战在建设产品路上的小伙伴们，都能够向世界交付你的价值，并且获得回报。参考文献：

从0-1搭建产品具体怎么做:
(万字) 如何从0-1搭建产品(上): https://mp.weixin.qq.com/s/ye08PCA_xRYdXOq-UoJq7A
(万字) 如何从0-1搭建产品(下):https://mp.weixin.qq.com/s/Y2v2nCDFste8j6OO1mxu-A
举例: 数据类产品:
举例: 以BI产品为例 :https://www.woshipm.com/pd/5232529.html
举例: 社区类产品:https://www.woshipm.com/it/5671740.html
举例: CRM产品:https://www.woshipm.com/pd/2286643.html
举例: B端产品(实战):https://www.woshipm.com/pd/5575555.html
什么是从0-1? :https://zhuanlan.zhihu.com/p/124292277
从0-1搭建产品包含的阶段:https://zhuanlan.zhihu.com/p/166442241
产品从0-1需要做哪些工作:https://www.zhihu.com/question/50227753

→ 产品兵器库 · 第01期（原始飞书文档）