围绕核心功能,产品经理如何设置产品的关键考核指标?

编辑导读:如果产品经理只是上线了一个一个的功能,却不知道有没有带来真正的价值点,久而久之就会变成产品工具人,也不会有很大的成长(www.77446.cn)。此时,围绕核心功能,设置产品的关键考核指标就显得格外重要。本文作者从产品考核指标的概念出发,对如何制定考核指标的关键要点进行了梳理总结,供大家一同参考学习。

首先,产品考核指标,不是产品经理的 KPI。产品考核指标是衡量产品上线后的效果,目的是为了有更有效的衡量产品和产品经理的价值。

不然,到季度汇报,老板问你,这个季度你做了什么?你说上线了 xx 个模块,xx 个功能。那老板一定不会给你高评价,对于产品经理本人,在职场中也就是个工具人,可被代替性很强。

我在文章《影响产品设计成败的 6 个关键点》,其中一点就要设置产品考核指标。那产品考核指标是什么?有什么作用呢?该如何设置呢?

01 产品考核指标是什么?

产品考核指标是辅助我们做产品决策的工具,并且可以衡量产品上线后的效果,避免产品经理凭着感觉做事,甚至不清楚自己做这件事情的意义和价值。

合理的考核指标,有 3 个作用。

  1. 效果评估的依据:比如说提升中奖粉丝虚拟奖品领取率,那上线后可以定性的分析数据结果。
  2. 产品迭代的依据:产品很少有一撮而就的,都是在迭代中成长,如果功能上线后,并没有数据上的提升,或者并没有解决业务团队的问题,那就还需要进一步迭代。
  3. 团队关系的润滑剂:项目成员会有研发、测试、设计等团队,配合产品完成方案,如果没有合理的考核指标,那兄弟团队也会觉得这个项目的价值有限,久而久之,对产品的信任也会减少,大家工作热情也会降低。有合理的指标,也是让团队有价值感,会更投入的工作。

产品考核指标对产品经理来说意义重大,但考核指标不是拍脑袋拍出来的,要有一定的制定原则。

02 制定产品考核指标的原则

产品考核指标的原则是什么?

通常情况,考核指标可以分为 2 个维度:

1. 反应产品效果的(定量)指标

常见的有各种类型的转化率、活跃度等, B 端工具类或支持类产品,可以和业务方沟通,获取效果数据。

或发布新功能,完成了业务闭环,比如完成业务闭环,解决了 xxx 的 xx 问题,让 xxx 角色开始线上使用,减少了 xx 小时的线下时间。或者解决了 N 个 Bug,某类用户可以正常使用,收入增加 xxx。

2. 反应产品问题的指标

比如说网页加载速度、微信群发速度等。

我们重点讨论下定量指标的设置原则,常用的有以下 3 种方式:

  1. 可量化、可执行、可计算。举例,我们不能制定考核指标是付费页面 pv 提升多少,而是付费转化率提升 x%。转化率公式=付费成功人数/付费页面 UV。
  2. 与需求直接关联。举例:考核指标是转化率,那访问速度可能就不是本次的关键指标。
  3. 可对比,与上次相比如何?这里要注意,要提前准备好上线前的数据,上线后可以直接观察。举例,还是以付费转化率为例,上线前客户付费转化 5%,上线后到 10%,效果提升 100%,通过对比可以反馈出产品的价值点。
03 如何制定产品考核指标?

产品考核指标,可以分为2 个维度:产品价值点和产品目标。

1. 要确定产品或功能的价值点

一般价值点可以分为用户价值和商业价值,满足其一即可。如果总结不出产品的价值点,那很大可能是产品经理自己拍脑袋想出来的需求,或者没有弄明白需求就开始做方案的产物。

举例:我们要上线新的用户分层方式,希望能帮运营更精准的触达,从而提升业务的转化率。

2. 可衡量的产品目标

要拆分出,哪些指标能体现这次需求的目的,是为了解决什么问题?这个指标如何获取、怎么计算?

那我们该如何确定这些指标呢?这些指标点,都展示在我们的业务流程图中。

举例:为了帮助运营提升业务转化率,我们要上线业务行为标签。通过更精准的用户分层,提升业务转化率。

推送流程如下:

考核的指标,可以拆分为:标签的准确度、同步到渠道的速度、推送的速度,以及最终的转化效果。

  • 标签的准确度:原来是根据活动等渠道,给用户做分层,维度、覆盖的用户数量和准确度都不好,准确率在 30%左右。通过行为给用户打标签,扩大了标签用户的人数和准确度,其中标签准确率达到 90%。(可对比性)
  • 同步渠道速度:每次大约会有 10w 用户同步,需要在 10 分钟之内完成。
  • 推送速度:10w 用户量,必须要在 5 分钟内推送完毕。
  • 转化效果:原转化效果大约会在 5%左右。由于推送转化效果,和推送内容、标签等相关,需要多观察几次,才能总结出效果。

本次的核心指标之一,转化率公式=产生业务行为的人数/推送人数。(与需求直接关联、可计算)

产品上线后,转化效果由 5%提升到 10%-20%,效果显著(可衡量产品价值)。

上线后,就会产生数据,那这些数据,我们该怎么处理呢?

04 指标数据分析

上线后会产生一系列数据,供产品经理分析和观测,我们把数据分为长期观测数据和短期观测数据。

  • 长期观测的数据:比如说日活、转化等,最好是做成数据报表,如果研发资源有限,可以做成每日提醒邮件也是可以的。
  • 短期类数据:如上面例子中的推送速度等,短时间观测一下,稳定后可以不在继续跟进。

拿到数据后,要做数据分析,

  1. 通过观察设置的数据节点,来判断有没有达到产品预期,如果不理想,检查下路径上是否有 bug,还是流程上设计上出了问题。
  2. 上线后的效果,与上线前做对比,有没有改观?
  3. 最后,要给相关的人员,同步数据表现和结论,切记切记。

最后一步很重要,产品需求变成可量化的结果,对整个团队都是很好的结果反馈。

05 总结

产品经理不能只埋头做功能,还要认真思考价值,特别是 B 端,要想好降本提效、业务赋能,有没有给公司带来价值,有没有给业务带来改观。都是需要我们通过考核指标来呈现。

产品数据思维,也是需要逐步培养的,不是说看了一篇文章,就能完全学会,还是要在平时工作中,多做多思考。

#专栏作家#

司马特小队,公众号:司马特小分队,人人都是产品经理专栏作家。8年+互联网资深产品经验,多年B端产品管理经验。具有多个从0到1的大型B端产品的孵化、重构、迭代经验;主要教授产业互联网产品相关的硬核知识点。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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