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产品体验洞察:AI时代,产品经理的剩余价值

AI 时代,产品经理可以利用 AI 的能力进行处理、分析和优化数据,然而AI无法取代的是产品经理对体验洞察的能力。所以,体验洞察能力对产品经理是非常重要的。那么,怎么获得产品体验洞察呢?一起来看一下吧。

AI 时代,产品经理可以利用 AI 的能力进行处理、分析和优化数据,AI 无法取代的部分是产品经理对体验洞察的能力,这依赖于我们人类所特有的同理心以及对于业务的深刻理解。

不过实话实说,绝大多数产品经理对于用户体验的感知是很弱的。

这一部分原因来自于企业组织架构本身的问题,产品经理常常被定位成需求承接方,主要对接销售/业务/客服等内部对象,无法接触到真实的用户,能依赖的只有数据埋点上对于用户行为的监测。

产品体验洞察:AI时代,产品经理的剩余价值

用户使用产品的感受无法传递给产品经理

另外,产品经理并没有一个直接有效与用户在使用场景上建立联系的工具,这导致对于用户用的“爽不爽?”、“满不满意?”、“愿不愿意推荐?”……这类用户态度和感受知之甚少。

长期以往,产品经理对于产品发展的话语权只会越来越小,这类型产品经理也必然会面临 AI 的取代。

既然发现问题了,我们应该正视它,想办法去解决它。

当然用户怎么想这件事,也不能靠产品经理臆想出来的。

一、产品体验调研的困境

当下,产品体验调研在很多公司面临的挑战大同小异,主要表现为以下 4 类常见的困境。

产品体验洞察:AI时代,产品经理的剩余价值

产品体验调研的 4 类困境

1. 无法挖掘目标用户需求

现状是:传统产品满意度调研往往维度单一。

其次在用户的调研上不知道他们有什么特点?要如何触达他们?具体问什么内容?如何去提升回复率?以及如何利用这些数据进行产品体验的改善?

2. 无法有效收集用户反馈

现状是:用户使用产品的渠道越来越多源,非信息化的方式进行反馈收集,很容易造成数据质量上“失真”。

同时,事后回忆式的所获取调研数据,用户在填答时其实已经遗忘了大部分真实的场景体验。

3. 无法打通端到端的监测

现状是:公司内部不同部门、不同员工存在极大的数据壁垒,按周期调研耗时长、反应慢。

尤其是对于实时性比较高要求的体验反馈,得到数据时早已错过了最佳的行动时机。

4. 无法形成体验行动闭环

现状是:用研同学拿到数据后,缺少往后面环节推进的原始动力。用户体验结果难以和企业内部的改善机制强联合。

天然属性上,产品经理是更适合这个职能,TA 有能力把体验调研获取的用户需求和抱怨,在产品的方案和后续迭代过程中,有效地执行和落地。

讲了这么多,希望产品经理可以转变的是:能够在工作中找到一种可以主动地持续地与用户产生联系的方式,获取到产品体验洞察。

接下来我就手把手教你通过「产品体验洞察-FARS模型」,结合「浩客XM」用户体验调研工具,进行实际的案例操作,让大家即便在 AI 时代,依然可以发光发热!

二、产品体验洞察-FARS模型

那要怎么来解决呢?怎么获得产品体验洞察呢?

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产品体验洞察-FARS模型(©龙国富原创)

为了便于理解,我构思了的「产品体验洞察FARS 模型」,是从“业务、用户、体验”三个维度出发,三个维度分别的对应关系是,业务→功能、用户→行为、体验→结果和感受。

  • 功能(Feature):产品的功能场景是什么?
  • 行为(Action):用户旅程是如何经历的?
  • 结果(Result):目标任务的达成情况如何?
  • 感受(Sensation):用户体验的整体感受如何?

FARS 模型提供了产品经理在进行产品体验洞察上的完整思考框架,还原用户在特定场景中使用产品的旅程,并从最终的目标任务结果感受情况来推论,产品给用户带来的价值(功能价值&情绪价值)

举个例子。

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假设我是某航司小程序的产品经理,最近对产品进行了一轮迭代升级,需要对产品改善进行体验洞察。依据 FARS 模型,业务上首先可以依据产品功能制定计划表。

接着,在行为上,清晰地认识自己的用户、明确需求产生的场景。根据「投放用户、显示页面、弹出时机、弹出策略」的思路匹配用户在使用产品的路径上进行策略的设计。

然后,找到满足特定条件的用户之后,建立对话关系,弹出「体验调研的问卷」,获取用户的态度和感受,甚至是需求背后的深层原因。

这就是 FARS 模型在配合产品经理具体工作的实践思路,结合「浩客XM」用户体验调研工具,具体的操作步骤,接着往下看。

三、实操案例

我选择某航司小程序中「改签或退票」模块进行产品体验洞察操作演示为例,操作会分成 4 个步骤。

Step 1:创建账号&追踪代码部署

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我需要在「浩客XM」进行一些基本的账号注册和应用信息完善。完事之后,进入「应用设置」模块,在 SDK 代码的 Tab 中,获取到「追踪代码」。

这个代码是要发给你们技术小伙伴的,只需要粘贴在指定的位置就可以,几分钟的事。

追踪代码部署完成之后,刷新页面会看到应用名称旁边的小圆点,会变成「🟢」,这就代表「追踪代码」已经可以成功在产品上运行了。

这个工具的好处是,后续你在做产品体验调研的时候,只要在问卷上直接设定需要的调研策略就可以,是不需要再麻烦技术小伙伴的,这才是真的省心省力!

Step 2:「改签或退票」场景问卷设计

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「改签或退票」在产品功能体验调研需要从结果、体验以及未来改进上设计,问项分别是:

  1. 你认为xx航司在改签或退票审核速度如何?(非常慢→非常快)
  2. 你对改签或退票服务是否满意?(非常不满意→非常满意)
  3. 你认为我们还可以提升的地方?(开放性,选填)

你可以根据自己实际的业务或功能进行问题的设计,这个工具支持设置多个问题&分页填答,同时也可以进行题目跳转逻辑的设定。

在「改签或退票」我主要关心的是“审核速度”和“服务满意度”两个维度,这两个方面是在之前被用户多次提及的。产品迭代后的版本,可以通过这个问卷获取到用户对于新版本改善后的体验感知。

Step 3:投放设置

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问卷设计好之后,接下来就是要让问卷在目标用户在特定的页面出现。投放设置:只有经历过「改签或退票」场景的用户才会成为调研对象。

在企业视角:场景触发的调研用户对于使用产品的记忆新鲜且真实,基本只有在使用路径上经过某个场景,才会被纳入到调研的范围,这样保证是围绕具体场景展开的,同时在数据质量上也具有可信度。

用户选择了在 2023 年 1 月之后注册的用户,他们在获得「改签或退票」审核后的结果页上,会触发弹出该问卷。

注意:由于是小程序环境内,弹出页面采用了“网址匹配通配符”。

产品体验洞察:AI时代,产品经理的剩余价值

用户同时满足多个评价、问卷投放规则时,随机弹出一个。发布投放后更改投放规则,不重置投放(不对已提交用户投放)。

在用户视角:及时(实时)的调研,也会让用户感知到企业对于用户意见的关心,自然用户积极性高,反馈问题也就更接近事实、更有针对性。

浩克提供的能力可以做非常多的组合,可以依据不同的业务需要,自定义产品体验调研的策略。

Step 4:实时收集用户体验数据

产品体验洞察:AI时代,产品经理的剩余价值

实时收集用户反馈,可以从单个用户或整体用户不同视角切入,分析用户对于产品功能的体验反馈。

产品经理比较常面对的情况是:开发者/ Boss 对用户态度/喜好/感受有疑问时,你可以透过用户真实反馈回来的情况,不是我怎么想,而是用户怎么想。

根据产品场景化调研结果,给相关部门策略调整提供具有说服力的量化依据。

其他更多高阶能力,你可以自己再去玩玩看。

收集好了体验数据,还需要有一个机制,让洞察和行动形成良好的循环。

四、产品体验行动闭环

借助 FARS 模型只是获得框架性思考和诊断的能力,并不能为产品治病。还需要从体验环节开始,形成「体验→反馈→改进→追踪」的行动闭环。

产品体验洞察:AI时代,产品经理的剩余价值

产品体验行动闭环(©龙国富原创)

在采集获取用户体验数据之后,产品经理再把用户的声音进一步转化为产品的问题、技术的问题等等,反馈到各个内部业务单元(环节)。

对于不同的环节,其业务目标是不一样的,相应的绩效指标也是如此。把体验数据和运营数据进行“横纵面”分析角度的切割,开展内部的讨论和方案的制定。

再来,是建立责任人制度。例如,针对每一项体验改善,都要明确其第一责任人,目的是当该问题发生时任何人都能够迅速找到责任人,从而为解决问题节省大量的责任推诿时间。

最后,落地改善后需要进一步定义监测的范围以及指标追踪,与用户体验数据调研形成闭环,更好地构建出色的用户体验计划。

五、写在最后

体验管理体系导入企业,是一个长周期且高难度的事情。

我认为产品经理作为其中一个关键节点,通过单点切入,可以直观快速让管理者看到成效,给管理者足够的信心在企业内部全面推行体验管理。

相比一上来就是全面体验管理导入的做法,这样局部成功逐步引导全面体验管理进展的工作,帮助团队和 CEO 设定了预期,也避免由于计划进展缓慢而可能产生的急躁情绪。

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另外,以“货”为中心正向以“人”为中心转变。对于产品经理的未来职业发展而言,抓住了用户的情绪,才能真正获得商业上的成功。

我是一个人工智能的乐观主义者。当涉及到理解世界和做出决策时,人类一定要参与其中。这将有机会,让我们重新思考用户体验,使其尽可能有效地传递爱与温暖。

我认为只要产品经理具备洞察用户需求的能力(包括思维力和工具力),能够在企业当中执行落地,为用户创造愉悦的体验,让我们的生活越来越美好。

即便 AI 来势汹汹,产品经理还是不可被取代的!

专栏作家

龙国富,公众号:龙国富,知识吧专栏作家,CxHub主理人。致力于终身学习和自我提升,分享用户研究、客户体验、服务科学等领域资讯,观点和个人见解。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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