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    互联网思维之痛点思维剖析
    讲师:王长震      浏览次数:2548
    痛点思维,顾名思义,是痛苦的点,是用户在使用产品或服务时抱怨的、不满的,让人感到痛苦的接触点。 转化到产品上来说,就是产品的原始需求中被大多数人反复表述过的一个有待解决的问题或有待实现的愿望。 人们通常把钱花在两件事情上: 1、对抗痛苦上。 2、追求享乐上。 两种痛点 1、 明显感到痛的点:渴望有一种产品或服务帮助他们解决问题,说明会有一种强悍的产品出现。例如,

    痛点思维,顾名思义,是痛苦的点,是用户在使用产品或服务时抱怨的、不满的,让人感到痛苦的接触点。 转化到产品上来说,就是产品的原始需求中被大多数人反复表述过的一个有待解决的问题或有待实现的愿望。

    人们通常把钱花在两件事情上:

    1、对抗痛苦上。

    2、追求享乐上。

    两种痛点

    1、 明显感到痛的点:渴望有一种产品或服务帮助他们解决问题,说明会有一种强悍的产品出现。例如, 打车软件。胜出关键是解决方案是否有优势。

    2、 不那么痛的点:比如用户已经习惯于已有的方式,没有感觉到痛,需要你创造一种新的解决方案来优 化他们的体验。因为没有更好的方案给到他们。例如,ipad。

    人类对终止疼痛的渴望促进了对产品功能的需求,强调用户的痛点而不是强调用户的喜好或需要也是为了 说明一点:顾客是人。 他们通过经历去感受世界,他们能感受到什么事物在挑战或干扰他们,不管是某些经历还是长期要做 出的应对,但人们却常常想不到解决痛苦的方案。这就是建立在痛苦上的需要。

    在体验经济大行其道的年代,所有公司都竭力为顾客提供极致的体验和服务,试图让消费者在每一个环节 都满意。然而,在面对顾客反馈的种种不满事项时,如排队时间太长,背景音乐太吵,公司能接受的支付卡有限等,公司应该思考是否要消除顾客体验中的所有痛点。

    痛点是一切产品的基础

    痛点之所以痛,是因为用户不满意,那么用户为什么不满意呢?因为还有一些需求没有被很好满足。

    例如:去星巴克喝咖啡要排队,那么用户的快捷需求就没有被满足;吃香蕉要剥皮,就是方便需求没有被满足;iphone用一天就没电,就是使用手机维持正常生活的需求没有被满足。

    所以,即使再好的产品,也有被诟病的地方,而解决一个又一个产品的痛点,才是产品永恒的追求。

    在互联网里,抓住痛点的产品很多,他们所抓的都是用户没有发现,但是一旦发现后就会觉得确实贴心的地方,超级课程表APP:上课经常忘记课表,师兄帮帮忙:解决学习,找工作,交朋友问题,创建校园互助社区。

    任何一个成功的产品必然能够击中用户的某个或几个痛点,如果用户对产品本身没有切身需求,那就说明 用户不会成为稳定用户。

    移动互联时代的到来让我们享受了历史上最多的免费服务,而在免费的背后,最重要的就是把用户体验做 到极致,吸引用户最核心的是产品。如何迎合用户的需求?在众多主打小众用户的APP里,创业者们普遍 的做法是只强化一个核心功能。而如果能将这个核心功能做到极致,显然,我们的产品已经成功了一半。

    要想准确找到痛点,业内主要有两种方式:

    1、 使用数据分析方法

    2、 通过场景寻找用户的痛点

    不要相信用户的嘴,要相信用户的腿

    产品经理们总是很喜欢说“我们的用户认为……”,但是,你的用户是否真的这么认为呢?诚然,有不少用 户是这么认为的,但是有更多的用户压根就不是这么认为的。用户在给你反馈以后说:你们太差了,我要 卸载掉你们!接下来,我们真的失去了一个用户。

    例如,你在追女朋友时,你的女朋友总是喜欢说:你很差。然后又喜欢和你在一起,不是吗?

    对于用户而言,除了严厉的反馈你真的需要在意外,用户的行为才是真的需要你解读的。 例如,用户说你的一个功能设置得简直太棒了,然而后台数据显示用户使用这个功能的比例很低,那么这 个反馈才是值得相信的,该数据才是最值得挖掘的。

    因此,我们需要注意的是:

    1、 用户行为数据必然不真实,且必然不完全。

    2、 用户行为数据展现的结果必然不绝对。

    3、 在统计用户行为数据之前要进行用户行为数据清洗和整理。 因此,我们要跳出被用户评价牵着鼻子走的情况,而应该转过头来看用户的实际行为。

    不要靠感觉,要靠数据

    案例: 著名数据挖掘家塞林格被索贝斯请到亚马逊,组建了一个名为“亚马逊实验室”的数据挖掘开发 与研究团队,由索贝斯直接带队。主要目标是:分析亚马逊公司的数据,想出提高营收,增加利 润的新方法。最后,他发现亚马逊公司可以依靠卖广告赚钱。当时,索贝斯听到这个想法时感觉 “简直糟透了。”但是,他作为一名优秀的管理者,并没有阻止研究继续下去。塞林格进行了小范围测试,结果证明显示广告居然是亚马逊有史以来最赚钱的项目。当时,至少收入了10亿。 因此,塞林格从索贝斯那里学到:做生意要靠数据,不要靠感觉。

    数据分析因互联网而起,互联网的数据分析将人为的感性判断转化为定量分析,在提升客户体验上发挥了重要的作用。

    而我们要关注的不是数据如何产生,而是数据产生后我们要解读哪些数据。

    团队在做数据分析时,最重要的是要弄清楚我需要什么样的数据。要怎么做到数据的详细和细致呢?基本 需要8个纵向的分析数据。

    1、 固定的报表

    2、 即席查询

    3、 多维分析(OLAP)

    4、 预警功能

    5、 统计分析

    6、 预测分析

    7、 数据挖掘建模分析

    8、 优化分析

    用放大镜将痛点放大100倍

    把我们找到的痛点变得更痛,并且让我们的用户意识到这个痛点让人痛彻心扉了,我们的产品就算是成功了。

    例如:小米手机的产品并没有达到颠覆的境界,却依靠细节的微创新,真正解决了消费者的痛点,让消费者本身可以忽视的痛点成为消费者的关注点。

    如何让用户对看起来不痛的点感觉很痛,也是一门学问。

    1、 要在场景内唤起用户的痛感,这种痛感在恰到好处的处理下,会让用户的替代感格外强烈;

    2、 要让用户在痛的时候记住这款产品,拥有使用时的感观。

    例如:APP产品“大姨妈”。用户可以记录经期开始的时间和结束的时间,以及每个周期产生的不同症状,按自己的意愿记录生活习惯。并据此提供营养、健康、美容等信息。

    让用户由“痛”变成“痛快”

    用户如果是痛的,我们要做的不仅仅是止痛,还要让用户有快感。

    成功的互联网产品,无不是满足了一个或多个让用户痛快的地方。如微信的语音功能,满足了用户“惰性”的特点。

    很多人不明白为什么已经解决了用户的痛点,但是依然没有留住用户。

    用户流失的原因有两种:

    1、3分钟效应:也称60秒效应。如果在3分钟之内用户无法找到产品的亮点,或者说他急需解决的问题 你无法解决,就可能会直接把你删除,或把你的产品无限期打入“冷宫”。这是产品自身的问题,需要做出根本改变。

    2、用户在某个特定时间内确实没有需求。那就需要通过不断运营让用户在需要的时候想起你。

    所以,必须让用户觉得你的产品不仅仅能够解决他本来要面对的问题,还能够给他更好的感觉,即问题本 身是一部分,另外的一部分则是发挥空间。

    从用户的角度看,一款优秀的产品必须是贴心的,这一点实际是对人性化的高阶要求。只有将产品设计得 更细致和人性化,让用户感受到服务的便利周到甚至亲切,才能保证产品的成功,进而维持产品的生命力。

    人们使用产品的终极目标是为了使用时的愉悦感,因此我们在做产品设计时,应该假设用户是“傻瓜”。“傻瓜”都能用的产品才是好产品;而“傻瓜”都觉得这个功能用起来很顺畅,很有感觉的时候,就是产品成功的时候。

     
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