从携程的产品迭代上，看产品经理要如何高效发现问题

2017-09-07 10:10:00

文章分享了作者在工作中是如何通过发现问题，来推动产品的迭代发展的，希望本文能够对你有所启发。

面临的困境

去年6月份，我加入了携程机票前台产品团队。在携程工作一年多以来，发现很多产品人面临这样一个困扰：不知道如何高效的发现问题，很多需求都是老板或业务提出来。本篇文章旨在分享我是如何通过各种方式不断的发现问题，来推动携程机票产品的迭代。

解决方案

产品经理的核心职能之一就是发现问题，发现问题本质是提出假设和验证假设的过程不断循环。以我的工作经历而言，主要都是从事电商交易类的产品工作。交易类产品的转化，本质上是一个漏斗模型，每一步都有大量用户流失（越是决策成本高的商品，流失率越大）。因此用户决策所需的信息越是得到满足，转化率便越高。产品经理要做的就是不断提出假设，来对准这些未被满足的信息，并得到验证结果。假设提的好，验证的过程会很短，做事的效率会非常高。验证假设之后便可以设计解决方案，并依据ROI排定需求优先级，做最快速的迭代及数据验证。

如何提出好的假设？

先给结论：提出好的假设需要不断体验产品，对产品数据足够敏感，需要有足够的业务sense，需要有场景发散的能力。

1.体验&用户反馈&数据。

首先需要建立自己对于产品的信息敏感度和数据敏感度。

在你还不了解产品业务的时候，体验&用户反馈是你的第一利器。通过体验自己的产品、竞品，看用户反馈，可以建立自己对于所负责产品的信息敏感度（产品有哪些信息？如何归类？哪些维度会影响用户的决策？不同用户群关心的不同维度分别是什么？这些维度的权重？等等）；体验的问题一定要能够量化。

产品经理每天都需要看数据，具体看什么数据需要你自己定义。我负责的是机票预订流程，那么我会关注订单量、单uv收入、单票收入、每个页面的uv、停留时长、页面间转化率、各页面中用户主要点击分布、新老用户占比、复购率等等。这个阶段看数据的目的是：建立起自己对于产品的数据敏感度。知道什么样的数据才是正常，标准是什么，取数逻辑是否符合全公司统一的口径。有足够的敏感度后，在数据出现问题时，就能第一时间定位到问题点。

以下是两个案例：

案例1：从体验中发现问题，体验产品过程中发现机票填写页的头部价格展示有误导用户点击的可能性（见下图）。头部价格的展示是源于我加入携程之前的某一次填写页改版，拉取AB数据发现头部价格的点击率由X%上升到2X%，翻了将近一倍，同时填写页的停留时长增加了Y秒。原因是我们的设计直接把引导点击的箭头放在了价格旁，误导用户去点击（实际头部设计的作用是让用户查看航班详情）。基于此，便立项来解决这个问题。

（上线前）

（上线后）

案例2：从数据中发现问题，看数据过程中发现收益数据持续下降（注意这里已经分辨了数据是否正常）。影响收益下降下降可能有诸多方面的原因。要第一时间定位到问题，就要将影响要素从大到小排列，优先从影响大的要素开始查起。查看数据后发现，是因为机票中间页某产品选择率持续降低，便据此立项来解决这个问题。（敏感原因不上图）

2.业务sense。

其次，在建立自己信息敏感感度和数据敏感度的同时，产品经理需要不断深入了解产品业务，建立起足够的业务sense 。对大部分产品经理来说，业务sense是他们的核心竞争力。对业务的理解深度会直接构筑你的壁垒，壁垒有多高，你的不可替代性就有多强。业务sense+信息&数据敏感度，结合的好的人，遇到问题时总能第一时间找到问题的梯度方向，节省大量分析问题的时间。

了解业务需要不断获取信息&想法交流。对于机票产品，我的做法是：加入了许多航空、旅游业内群，关注大量航空业、旅游业微信公众号，各新闻客户端订阅旅游、航空相关内容推送、上市旅游公司财报，在知乎、脉脉等相关平台结识航司、OTA、供应商等业内人，不断交流想法。我虽然只在机票行业1年，但我相信我对业务理解的深度不会比干了3年的人低。

以下是两个案例：

案例1：基于业务sense快速发现问题，我想了解进入机票填写页的用户都是因为什么原因流失。

如果没有业务sense，那么我需要不断的去拉sql，看用户点击返回按钮后，在前面的页面都做了哪些事情，然后才能提出对应假设，这个过程效率非常低。但是基于对机票业务的了解程度，我们认为在填写页面丢失了一个非常关键的信息：机票退改签。于是我们直接提出假设，用户会不会是因为填写页没有展示退改签信息，而返回或流失的？于是就拉取了返回后用户在中间页的退改签点击，占了返回用户中的Z%。Z%的比例比正常机票预订流程中查看退改签的比例M%大非常多，到此便可以直接立项来看如何解决这个问题。

（上线前）

（上线后）

案例2：仍然是基于业务sense快速发现问题，我想了解进入机票列表页的用户都是因为什么原因流失。

先说结论，有一部分用户是因为查询无结果而导致流失。中国目前只有500个机场，城市覆盖率低，是很有可能出现搜索一条航线，但无结果展示给用户的场景的。这时候如果想单从数据上看出这个问题，是非常难的，因为用户可能根本没有操作行为。但是基于对业务和用户场景的了解，我们可以直接提出这个假设，用户可能因为搜索无结果而流失。实际数据结果也证明了这个结论，便可以立项来解决这个问题。

（上线前）

（上线后）

3.场景发散。

最后，在对自己产品和数据足够了解的前提下，更进阶的事情则是有场景发散思维，不仅局限在自己产品的流程中。这会缩小自己的视野，看不到行业的扩展和延伸。

以下是一个案例：

案例1：机票预订延展：机票预订完成页交叉推荐。机票本身的预订流程结束了，但用户的需求没有结束。用户还要考虑应该要怎么去机场，去机场前后我会住哪里，到目的地后我要去哪里玩，怎么玩……有太多的需求分布在用户坐飞机前后。因此，我们提出了是否可以在完成页面“留住用户，以完成页作为二次预订的起点，让用户继续购买携程的其他产品”，这个假设，并拉取了现有携程交叉数据来验证，发现现有交叉率仅有N%，非常低，便立项来解决这个问题。