B端产品经理养成记(1):业务场景

业务场景作为一种需求分析技术用途十分广泛。本文涛哥就和大家聊聊业务场景是什么,以及如何创建业务场景。

一、业务场景是什么?

所谓“场景”,本意是指:影视剧情中的人物在特定时间与空间内发生的行动。

而业务场景,意思是说:企业和商家需要在用户某个特定的环节中,适时提供给消费者可能需要的以及关联的产品或服务。

以“职场白骨精典型的一天”为例,那么业务场景包括:

  • 一大早,“阿姨帮”的家政服务人员来敲门、做早餐;
  • 小白们吃完早餐,用“滴滴”叫车去上班;
  • 中午,几个同事一边吃着“饿了么”的快餐,一边讨论项目方案;
  • 下班回家,“佳沃”刚送到新鲜便宜的蔬菜水果,“爱大厨”的厨师就已经上门了;
  • 晚饭后,享受完“河狸家”的美甲,又在“时光网”上预定了电影票和座位,心情美美的出门约会了。

业务场景,是商家和消费者,是企业和客户,是平台商和供应商之间的连接器。这种连接器在时间和空间两个维度上进行延伸,包含了人、事、物和相关要素的集合。

场和景可以拆开理解:“场”是时间和空间的概念,一个场就是时间加空间。用户可以在这个空间里停留和消费,如果一个人不能在某个空间去停留、消费,这个场就是不存在的。

“景”是什么意思?

景就是情景和互动。当用户停留在这个空间的时间里,要有情景和有价值的互动,要能带动用户的情绪和裹挟用户的意见,这就是场景。

比如,分众广告就是在空间上,也就是通过电梯、居民楼、电影院等等,建造出一个“生活圈”媒体,从而占领人们的生活圈。而各种短视频平台,则是通过时间,也就是通过轻松好玩的视频娱乐内容占领用户的时间。

二、业务场景的要素

一个业务场景总是可以通过“谁”,“在什么环境下”,“干什么&遇到什么问题”,“如何互动”,“有何价值”这样一个范式进行表述。

  • :识别参与者,用人或者系统描述;
  • 在什么环境下:识别上下文,用时间、空间和状态描述;
  • 干什么&遇到什么问题:识别完成的事情,用任务序列描述;
  • 如何互动:识别人如何与业务连接,用产品介质和服务形态描述;
  • 有何价值:识别目标,用价值描述。

前三个是End-user视角,而后两个是业务视角。

以大家熟悉的扫码点餐这一场景,业务场景和要素的映射关系如下:

产品经理,产品经理网站

通过场景识别,我们可以将需求和解决方案构想链接起来,形成初始的可验证解决方案。

1. 业务触点

前面我们提到了业务场景是人和产品交互的上下文。

这个交互的过程在时间和空间上具有连续性,而触点触点就是业务场景的起点,也是人切入场景的方式、模式和方法。

在扫码点餐的案例中,二维码充当了触点,除了二维码其他常见的触点还包括:

  • 搜索引擎:目前主流的搜索引擎推广有百度、搜狗、360;
  • 电商流量:电商流量也是O2O入口中比较重要的一种;
  • 与消费者的即时聊天:客服系统是引流客户的关键;
  • 地图导航入口:现在各大地图导航都植入了本地化的生活服务信息,是引流客户的重要平台;
  • 评价信息入口:这种方式电商平台用的比较多;
  • 促销入口:通过转发促销信息,让消费者可以获得更多优惠,进而起到引流作用;
  • 支付入口:如餐饮店里结账时关注店里的微信公众号可以得到优惠;
  • 广告联盟入口:最常见的就是各种互推广告;
  • 免费wifi入口:酒店、餐饮行业用的比较多,顾客想用wifi 就得先关注店里的微信公众号;
  • 上门服务入口:家政服务、家政。

对于企业用户来说,触点还包括:

  • 企业办公入口:如待办提醒、邮件提醒、工作电子流、会议等;
  • 员工管理入口:如考勤、绩效考评、总结汇报、员工团建、薪酬发放、招聘、培训等;
  • 业务入口:如签订合同、采购、入库、调配、对账、结算、支付等;
  • 用户服务入口:如到店、400电话、APP、门户网站、二维码等。

产品经理在充分考虑到用户时间与空间的立体化接触点后,还需要针对企业服务流中的每一个细节去挖掘其商业价值。

三、如何创建业务场景

1. 识别主题

首先是是识别主题,主题确定了业务场景中的上下文,也就是环境和状态。

可以通过利益相关者访谈、市场调研、头脑风暴的方式获取主题的相关信息。

以访谈为例,提问的内容可以是:

  • 你现在面临的问题是什么?
  • 如果这个问题解决了,你将能够做些什么?
  • 你在哪里遇到这个特殊的问题?在什么业务流程?
  • 你什么时候遇到这些问题?
  • ….

以某服装连锁门店CRM项目为例,通过市场调研和客户访谈,我们了解到客户需求是门店进行数字化改造,核心诉求就是提高客户到店转化率。

2. 判断角色和入口场景(触点)

接下来就是确定参与者。参与者是业务场景中行动的发起方,或者说“主动方”,术语“施动者”是对参与者的另外一个叫法。

参与者可以分为“参与者-人”,“参与者-计算机”系统两大类。而角色指的是“参与者-人”在使用系统过程中扮演的角色,常见的角色包括:

  • 公司管理者
  • 部门经理/主管
  • 部门业务员
  • 后台管理者
  • End-user
  • 开发商
  • 供应商
  • 合作伙伴

可以通过回答这样一组利益相关者的问题来分析场景:

  • “参与者-人”是谁?
  • 参与者的期待是什么?
  • 参与者主要任务是什么?
  • 参与者必须读/写/更改任何信息吗?
  • 参与者是否必须通知系统外部的变化吗?
  • 参与者是否希望被告知意外的变化吗?

针对主题六,我们可以获取到这样一组分析结果:

产品经理,产品经理网站

通过以上几个问题,我们可以确定几个业务场景:

  • 场景一:店长需要在店铺管理中了解相关的数据
  • 场景二:店长需要知道数据背后的原因
  • 场景三:店长需要采取相应的行动,包括下单采购新品、提高员工服务水平等。

3. 延伸场景,整理“角色”预期的步骤

常见的业务场景延伸技术包括用例图、价值流分析、用户故事等。

3.3.1 UML用例图

UML用例图是指由参与者(Actor)、用例(Use Case),边界以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的视图,常被用于描述参与者和参与者、参与者和系统之间的关系,是一种常见的业务场景分析技术。

用例图中涉及的关系有:关联、泛化、包含、扩展。

UML用例图

UML用例图有五种功能:用例图、静态图、行为图、对象图、实现图。

其中用例图用于从用户角度描述系统功能,指出各个功能的操作者(角色),本例中操作者包含店长和店员,其中店长涉及的操作功能如图:

行为图描述系统动态模型与对象组成的交换关系

UML行为图

3.3.2 价值流

价值流就是企业能为客户带来附加价值的生成和经营活动。从用户的的视角,用户是通过价值流持续获得商家和企业服务的。

本例中从用户从了解商家开始,用户在这个过程中的每一个环节都得到了不同的价值,这个链路就是价值流。

本例中,用户消费的价值流包括5个阶段:

  1. 了解商家:通过宣传广告或者促销活动发现商家,发现消费信息;
  2. 用户到店:通过到店接待、到店引导降低消费决策门槛;
  3. 商品挑选:通过浏览、比较、试穿活动提升消费体验;
  4. 支付购买:通过支付获得商品,提升满足感;
  5. 售后服务:获得商家提供的退换货服务,提高消费满意度。

3.3.3 选择和收集现有价值流的数据

我们需要分析每一个环节的数据,通过数据来发现其中需要优化的点:

1)了解商家

  • 用户是通过哪些渠道知道商家的的?
  • 每个渠道卡搭投入了多少资金?每个渠道带来的用户量是多少?每个渠道的投入产出比是多少?
  • 相同文案和设计的场景下,哪些渠道ROI更高?哪种文案的ROI更高?

2)用户到店

  • 用户到店数量?
  • 用户画像?

3)商品挑选

  • 用户行走路线?
  • 平均停留时间?

4)支付购买

  • 客单价?
  • 转化率?
  • 分类销售数据?
  • 分时销售数据?
  • 购买了A商品的用户有多少购买了B商品?

5)售后服务

  • 退货率?
  • 换货率?

3.3.4 分析数据流和提升用户体验

还记得我们的问题和目标吗?

我们需要提升店铺销售转化率。

门店销售转化率=购买商品的人数/到店总人数

而购买商品是一个综合体验,和价值流中的每一个环节都有可能有关系。如我们发现转化率和用户停留时间存在负相关性,那么说明很可能是商品品类、布局、新品数量、价格等几个方面出现问题。

如果说转化率和分时统计存在相关性,那么可以从行业周期,竞争对手等外部因素出发进行分析;如果说转化率和用户投诉数量存在相关性,则说明在一对一服务、上新质量上面除了问题。

总之,我们需要分析每一个环节的数据,通过数据来发现其中需要优化的点。

4. 针对需求思考解决方案

首先要思考的是:现有解决方案是什么?

常见门店管理系统通常包括:线下收银系统、库存管理系统、经营分析系统、线上商城系统、营销拓客系统。

针对前述门店业务场景,重点在于对经营分析系统的优化,系统要满足在价值流交节点上的相关数据统计和数据分析需求。

四、总结

业务场景是一种用于帮助识别、理解和记录业务需求的技术。业务场景的重点是图形形式捕捉业务和技术视图,以帮助理解用户关注点,它们将参与者和交互联系起来,并给出一个起点来确认特定的需求。

创建业务场景需要4个步骤:

  1. 识别主题;
  2. 判断角色和触点;
  3. 延伸场景;
  4. 针对需求思考解决方案。

可以通过访谈、UML用例图和价值流图识别和创建业务场景。这些技术可以交叉应用。

 

作者:涛哥,微信公众号:涛哥笔谈。前华为高级产品经理,PPV课数据科学社区发起人

本文作者 @涛哥

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