2019你不得不看的九大产品经理把脉产品运营的心得

2019你不得不看的九大产品经理把脉产品运营的心得

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1、你不得不看的九大产品经理把脉产品运营的心得  产品的生命周期内产品经理/运营经理在不断的思索、分析、定位产品的目标用户群,哪些才是产品的真正用户。  通常,一个产品要经历市场调研、需求分析、产品设计、产品开发、产品上线运营到产品优化的过程,而整个过程都是在围绕用户寻求最佳的解决方案。  现实情况是,产品的生命周期内产品经理/运营经理在不断的思索、分析、定位产品的目标用户群,哪些才是产品的真正用户。本文分析一下自己在运营过程中的心得。  产品开发之前,产品经理必须要考虑,产品做什么功能?怎么做?为什么要做?,其中

2、,为什么要做是要重点思考的问题。但是,大多数产品经理在产品策划的前期,直接根据公司领导的想法或产品委员会决策的方向投入到产品的功能规划上面,每天在想产品要做哪些功能,通过市场调研、问卷调研、头脑风暴等多种形式收集了众多用户需求,未经深入分析就选择了优先级较高的几个需求当作真正需求定位了产品雏形,自始自终没有考虑为什么做这个产品?为什么要做这些功能?哪个功能是核心中的核心,就是说没有这个功能就没有这个产品。  这样做的后果,首先,产品功能太多,不能聚焦;第二,找不到真正的目标用户;第三,没有抓到目标用户的真正需求

3、,最终的产品无法抓住用户。  我们去考虑做一款产品的时候,首先要考虑为什么要做?产品的用户是谁?只有找到真正的用户、真正的需求,机会才能变成产品、产品才能变成商品,最终取得产品的成功,不然,一个不具备商业模式或没有击中真正用户需求的产品投入市场,会带来一系列的问题,比如,在产品运营的阶段,即使投入大量的资源、通过多种营销手段推广产品,也会走向很尴尬的境地,用户量迟迟上不来,分析数据也找不到真正的原因。  真正的原因就是产品本身,正所谓产品为用户而生。  产品上线之后,常规做法就是采用多种方式尝试运营,寻求最好的

4、运营方式,投入最少的资源带来更多的用户。那么,运营的根本就是用户,如何更精准的找到用户成为关键,我们根据产品的定位先找到最核心的用户群,再根据用户的属性把用户划分为不同的角色,最终分别向几种角色推广产品。比如,一些通话类工具型应用,通常会根据用户性别、年龄、受教育程度、职业、省市分布维度进行分析,再加上用户的消费ARPU值、通话时长、通话频次的维度将用户分为N种不同的角色,再次这些角色结合产品的核心需求分析选出最具产品诉求的几种角色,进行精准运营。  细化用户群是深度运营或窄带工具型应用运营的必经之路。  “自

5、我实现预言”也叫“自证预言(self-fulfillingprophecy)是一个心理学名词。意思大致是以没有确凿证据的预言为契机,唤起一种新的行动,这种行动最终使起初的预言变为现实。通常,我们对产品的用户群体有过一个大致的判定(一个预言),比如,话费更便宜的IP类通话应用,我们会把用户定位到中低端用户,且通话量较大的一些行业,比如房地产、销售人群,之后的营销活动就针对这些人群(如线下房产中介门店推介、线上微博RTB广告人群选定),当我们进行到一定的节点之后进行用户分析发现,我们用户真的是以此类人群为主,(实现

6、了自己的预言)然后继续加大对该人群的营销投入,不断的循环,如果没有其他因素介入的话,我们自己就很难跳出这个循环,这种谬误会将我们带入深渊。所以我们要多维度的去思考用户行为,打破循环,开拓视野,找到真正的目标用户或发现潜在的其它用户群。  再牛的产品经理也是人,我们不是神,能真正的把握一款产品、准确的把握用户需求是不容易的,在产品运营的过程中,需要有试错的勇气,通过试错找到真正的方向,逐步的提高产品经理的嗅觉。不过,试错并不意味着没有风险,没有边界,第一,产品功能上的试错,不要一味的去增加功能,陷入到通过功能去满

7、足用户多样化需求的误区,这样做很可能会让产品失去灵活魂,让用户更加困惑;第二,运营资源的无限投入,再多的钱也不够去砸、再多的人也不够去投入,一定要讲究效率,有资源风险的意识。  试错没有错,但始终要清楚自己的产品为谁而用,产品的核心价值在哪儿。  话说我们正处理一个大数据时代,移动互联网的发展将带来更多的碎片化数据,在大数据的熔炉里提炼出真正的仙丹,这将考验每一位产品文章/运营经理。  首先,局部数据的分析会影响结果,比如,北上广地区的用户特征与中西部省市的用户数据会存在差异,任何一个区域的分析结果并不能说明客

8、观原因,一定要结合产品去分析数据背后的意义、数据直接呈现出来的结果背后又能说明什么。  第二,数据的结果并不一定就是这个产品的结论,比如,非大众类的一些窄带产品,从后台的数据去分析,发现70%用户集中在19~29岁之间,就认为产品的目标用户群是19~29岁的年轻一族,其实,加入更多的维度再分析发现大相径庭,比如,引入产品的注销率/退出率后发现,产品的粘性极低,用户试用后的注销率也同样高

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