优秀产品经理如何精准发现问题（上）：收集反馈与搭建监控系统
优秀的产品经理，必须具备独到准确的发现问题的能力，发现了问题，解决方案很大程度上就呼之欲出了。那身为策略产品经理，有哪些发现问题的方法呢？
我通过日常实践总结了以下四种发现问题的方法：用户反馈、系统监控、效果回归、阶段性调研。
01 用户反馈收集
这是绝大多数产品经理都会关注的问题来源，诸多资料也写的比较详细，我们简单的总结一下：
要点：重视一些看似合理实际可以优化的反馈，如并发高丢单或反黄不合理等。
因为每一条数据的背后都是一个真实用户的情感表达，要有一颗敬畏的心。
具体方法：用户反馈处理步骤
收集用户反馈 —>分析用户反馈 —>整理撰写需求 —>落实产品改进
1. 收集用户反馈
渠道：内部：产品各端自带的用户反馈入口
客服收集到的信息（一般国人都会通过文字表述问题，只有情绪积累到一定程度才会动用客服，所以客服接到的问题一般都是大问题）
外部：各大应用商店的评论（App Store，小米，华为等），可用爬虫抓取到本地或者第三方工具进行收集,微博、贴吧等媒体渠道的评论
2. 分析用户反馈
处理：对数据进行过清洗和标注
- 了解数据格式、内容
- 剔除无效数据：空数据和无效数据
- 标注反馈，理解反馈所反映的背后的问题：有效的数据未必是有效的反馈（已知问题、不是问题 的反馈等 ，未知问题复杂问题需要进行用户回访进行具体问题定位）
- 整理：对数据进行分析和总结
3. 收集用户反馈的局限性
- 问题比较随机，难以反映产品全局现状
- 可能会反映一类问题，但是影响面和优先级难以确定
02 搭建系统监控
1. 什么是系统监控
系统监控是针对相对稳定的产品，通过对数字型指标的收集和观察，自动、实时的发现问题的手段，可以帮助我们解放双手。
2. 系统监控的实现方式
监控系统根据针对与可见的部分“白盒”和不可见的部分“黑盒”的区别，可分为效果监控和策略监控。
系统监控的方法分为：定义待监控目标 和 定义报警规则（阈值）
（1）定义监控指标：告诉机器我们要监控哪些指标
监控针对于白盒（可见的用户操作行为）黑盒（不可见的后台算法流程和内容等）
针对于白盒：称为效果监控，通过可以衡量用户体验的的核心行为表现数据指标来衡量效果
针对于黑盒：功能上：技术监控，比如各API状态
策略上：策略监控，选取能够衡量策略效果的指标（中间指标）作为待监控指标
举例：
- 今日头条：效果监控：首页推荐结果的点击率
- 策略监控：各类新闻的占比等（可能会受关键词分类策略影响产品偏差）
- 711：效果监控：单店日销售额
- 策略监控：促销产品影响面：由于促销策略导致的影响面变化
（2）定义报警规则：告诉机器什么情况下如何通知我们
报警规则：根据历史数据定义一个正常波动区间，超出波动区间就报警。
报警方式：告诉机器通过什么方式通知我们。
指标的重要程度和波动的幅度决定紧急性和响应的及时性，根据紧急程度决定通知方式。
界定波动区间：
如何界定正常的波动区间，这是数据敏感度的问题
- 处理历史数据，剔除不正常的噪点数据，生成一个正常的波动区间，监控之后的数据是否在历史波动范围内；
- 三西格玛理论：理论上，稳定的数据符合正态分布，波动范围在期望值±三个标准差之内，及μ±3σ。
评估指标的重要程度：通常使用四象限的方法，按照影响面和影响程度进行判定。
另外两种方法明天见~
作者：海燕是只蠢猫，微信公众号：双手伐孤木
本文作者 @海燕是只蠢猫 。
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