今天给大伙推荐的话题是商品迭代的数据衡量。今天主要内容分为四个部分。第一部分是推荐我个人对商品和商品迭代的怎么看。第二部分会给大伙推荐为何要坚持衡量每次商品的迭代。第三部分是今天讲的主题内容“怎么样做商品迭代的衡量”，会介绍大家摸索出来比较系统化的一套办法，通过数据来衡量迭代，最后会对整个推荐的内容做一个小结。 第一个问题，啥是商品？啥是商品迭代？ 对于“啥是商品”，这个问题我相信每一个人可能都有我们的理解和我们的认知，就像1000个人眼中，就有1000个不一样版本的哈姆雷特。对「商品是什么？」这个问题，大家每一个人都会有我们的认知。我我认为：商品是一种准则化的问题解决方法。所谓准则化的问题解决方法： 第一，商品是「解决方法」，要解决问题的。作为商品经理事实上每时每刻不在想大家要解决用户的什么问题，或者说用户到底痛在什么地方，痒在什么地方？然后大家商品提供的解决方法应该可以非常不错地把这个痛点、或者痒点给解决掉，这使大家商品的价值所在。 第二，商品还是一种「准则化」的解决方法。举例，比方说说若干年前贝尔创造了电话机，第一是解决了人与人之间远距离交流问题。解决方法通过电话与电话线，把人的声音从一个地方传输到另外一个地方，让另外一个人听到，如此大家就可以通过电话进行远距离的交流。这里面的「准则化」包括两个方面：一方面是需要抽象，即把远距离交流这个需要做了抽象，抽象成大伙可以通过声音这个媒介来做远距离交流，同时忽视掉无关以外的其他四个感官；第二个方面，是解决方法的准则化，将声音的跨距离传输用以下技术策略加以解决：用一根电话线，把两个地方的两部电话机连起来。其中一部电话机采集声音，把声音转化成电信号，通过电话线传输到另外一部电话机上，再借助听筒把电信号还原成声音。通过如此一个准则化的解决方法，满足了整个远距离交流的需要。 以上例子是准则化的问题解决方法。是我对商品的一个观念——任何商品都是某一个或多个问题的解决方法，并且这种问题的解决方法经过抽象、准则化的一种解决方法。 除此，商品还是一种商业模式。作为一种商业模式，非常重要的一个点是要可复制、可规模化。谈到商业，中国有一句古话叫“在商言商”，大家从商业的角度看商品，不可能随便做一个东西，就可以叫商品。企业的进步中起到重要用途，需要通过商业模式从客户手中获得现金收益，为企业的存活和进步提供资金支持。商业模式中非常重要的两点是要可复制和可规模化。 讲到这儿，有些人可能会有疑问”客户体验去什么地方了“？在听讲坛的嘉宾也有非常多出身设计师，或是设计师出身的商品经理，可能大伙对这块会感觉到不爽。但是我个人的一个看法，客户体验是非常重要的一件事，但是和前面两个方面相比，客户体验更像是锦上添花。客户体验是商业模式中的可复制、可规模化的构成要点之一。假如单单看客户体验，事实上它并没那样要紧，中国有句古话“皮之不存，毛将焉附。”脱离了解决问题，脱离了商业，单独只提客户体验的话，是站不住脚的。当然客户体验尤为重要，是大家每一个商品经理和设计师，与商品线上的每一个人需要努力去做的，但是要放在整个商业模式中去看。 下面，我推荐一下产品研发和商品迭代，我觉得产品研发是一种过程，这个过程的目的是为了探寻和发现三样东西。第一是要解决那些问题；第二是用哪种解决方法去解决这个问题；第三是寻求商业上的成功，要可复制、可规模化，可以为公司带来预期的收益。截止现在，大多数网络商品采取的产品研发方法是用迭代这种方法去做的。 之所以迭代开发被广泛使用，我我认为是由于产品研发是一件高风险的事情，而迭代的开发方法，可以帮大家把失败风险控制到一个适当的范围内。大家可以投入比较小的本钱，尽快地获得到用户的一些反馈，来验证大家的商品是不是符合市场需要。假如符合，就坚持往下走，探索新的方法。第二个是迭代的方法可以帮大家加速整个产品研发过程。所谓加速是让大家找到适合的问题、适合的解决方法和缩短商业上的探索周期。 以上是我个人对商品和商品迭代的怎么看。下面和大伙推荐“为何要做商品衡量“。 对于网络公司，特别是创业公司来讲，每一天都面临着存活重压。对于大公司，要分析公司如何长远的活下去，可以在这个市场上获得一个更好的成就。以小公司为例，生死线是什么呢？在资金投入人的钱花光之前，达到商品-市场契合点（商品-市场契合点，描述的是一种状况，在这个状况下，商品的用户可能非常快的增长，假如没达到商品-市场的契合点，之前需要做非常多的探索工作）。 产品研发的过程，即大家的商品迭代事实上是做实验的过程。 大伙回想一下，中学、大学做过的实验，非常重要的一个环节就是验证试验结果。对于商品迭代，大家也同样需要关注每一轮实验（迭代）的结果是不是达到大家的预期。但是商品团队与研发团队，由于进度重压比较大，有时候可能会无意的去避免掉验证的环节，这个时候非常不应该的。 推荐两个数据，一个来自微软，一个来自亚马逊。
在微软团队内部公认比较OK的想法，真正推行将来：大约有三分之一块到了预期成效，三分之一的想法没产生明显影响，还有三分之一反而会起到了负用途。亚马逊大约有60%到90%的想法，是没办法改变他们的商品的。所以，关于商品验证环节上，大伙不要过于盲目自信，应该从扭曲力场中回到现实了。
大伙知晓大家商品经理有一个非常重要的能力，就是把现实扭曲成一个大家想象的样子。当然这不是一个坏事，商品经理假如没这个能力的话，是没办法做好商品的。大家需要第一在头脑中将将来的现实世界扭曲成大家相信的样子，并以此为基础构建出整套的解决方法，才可以产出商品设计稿，最后才能交给商品的研发团队去做。假如没这个能力，没这个想像力，事实上是做不了商品的。但是假如只是盲目的沉浸在我们的世界里不走出来的话是会害掉大家。所以这个时候候做商品会分阶段来，在想策略、研究问题、做事情的这一阶段，大家要充分借助大家现实扭曲的这种能力，但是真正等发版上线这个事情做出来将来，大家要回到现实看一看数据到底是如何的。所以坚持对每次迭代做衡量，来验证大家的想法。 怎么样衡量商品迭代？ 关于怎么样衡量，大家做过调查，非常多出色的团队，都在坚持做这个事。大伙在平时的的工作中，也都有一些我们的这种心得，也都概括出来了一些办法。那样大家是和非常多团队一块去研究，交流了将来，大家也是概括了一套相对全方位一点的办法。这个办法的核心是拷问大家五个问题，然后通过数据回答。这套办法，可以让大家比较全方位的衡量每次改版的真实成效。 这五个问题是 ●新功能（或改进的功能）是不是足够受用户欢迎？●用户会不会重复使用大家新功能（或改进的功能）？●这次迭代对对用户留存的整体影响怎么样？●假如改版是为了优化某个使用步骤，那样这个步骤的实际转化的比例是不是得到了提高？●深入了解用户到底在怎么用大家的商品，与改进的（或新增的）功能？ 在正式讲衡量办法之前，简单推荐一些基本数据方面的定义。假如大家的商品经理之前完全不知道数据衡量的话，那样第一需要了解一些数据指标。
假如把地球看成一个APP，用户就好比地球上的人。每年出生1.4亿人，现在70亿人活在世界上，已经累计死去1080亿人。其中出生人数就像是新增用户，现存70亿人口等同于活跃，累计死去的人意味着流失，“人活七十古来稀”的定义与留存周期类似，大家生育繁衍又与商品的口碑传播非常像。如此，大家可以一一对应这些用户生命周期中的定义：新增（Acquisition）、活跃（Activation）、留存（Retention）、传播（Refer）等，对于网络商品而言，还有一个商业变现（Revenue）的环节。这五个环节，就构成了大家常说的AARRR用户生命周期模型。 1. 新功能（或改进的功能）是不是足够受用户欢迎？ 关于迭代衡量系统的办法，第一要分析新功能是不是受青睐。商品发版将来，这个版本的活跃用户数怎么样？发版后的一些新功能是不是受青睐？假如用一个指标概括，这个指标叫功能活跃比（使用某个功能的活跃用户占同期活跃用户数的一个比率），这个指标是可以反应新功能是不是受青睐，不可以从这一个面去看，仅仅从这一个面衡量是不足的。 2. 用户会不会重复使用大家新功能（或改进的功能）？ 第二个方面，是看新用户会不会重复使用，假设这个商品经理长袖善舞，通过各种方法让用户尽量导到新功能上去。假如用户用起来不爽的话，第一天导过去用了，第二天再导过去用了，第三天发现这个商品有bug，体验也不好，用户就不需要了。不需要了代表用户同步使用率会降低。但是真正要落实到数据上去衡量的时候，同步使用率是比较难衡量的。由于用户会有流失，因此重复使用率要和留存与活跃比放在一块去看，才可以得到一个才相对客观结果。 3. 这次迭代对对用户留存的整体影响怎么样？ 第三个方面是新版本对留存的影响。那样这个一般现在主流的这种商品数据解析，或者用户行为数据解析的平台，事实上都有相应的模式和相应的功能都直接看。
从留存的方面去看，如图，红线是两个版本的分界线，红线以下是老版本，红线以上是新版本了。上线新版本后，发现用户的留存率有明显的提高。说明改版提高了用户留存。假如没变化，或者留存率降低，则说明没达到大家预期的成效。 4. 假如改版是为了优化某个使用步骤，那样这个步骤的实际转化的比例是不是得到了提高？ 下面需要看实际转化的比例是不是提高了。例如一个内容类商品，会发布UGC或者PGC内容，可以是文章、图片或者是视频。大家的预期是用户看着感觉好并会推荐到其他的社交平台上去，通过查询从阅读到推荐再到推荐完成三个步骤，比较解析改版之后实际转化的比例是不是有提高。假如没提高，则需要大家去找背后是什么原因。 5. 深入了解用户到底在怎么用大家的商品，与改进的（或新增的）功能？ 最后，假如你的老板找你要商品改版结果，给他看用户留存率与实际转化的比例这些数据也就够了，但是对于大家商品经理来讲，还要进一步多去挖掘一些数据，以便大家知晓后面版本的这个迭代需要从哪几个方面深入？首要关注的是什么？已经发布的或者是改变的功能，它的使用状况到底怎么样？可以从活跃、留存率两方面去进行拆分。再进一步，大家还要去关注什么呢？比方说说用户在打开应用的时候，都干了什么。假如版本改动比较大，用户进入应用将来做的事，是不是发生一些变化？大家需要把改版之前的一个时间段和改版之后的一个时间段做一个对比，对比主如果找差异。假如改版前后差别不大是一种状况，假如改版前后发生了一些变化，这个变化是不是是大家预期的，是需要去解析的。 除去打开应用之后做了哪些，还要解析的是用户在离开应用之前做了哪些，也就是说用户是在哪一个环节结束了应用的使用。如此，往往能发现一些问题。比方说说一个web商品，用户通过搜索引擎到首页，然后就结束了。这个时候候，需要大家从商品的角度去解析，看看在首页文案的引导，按钮的摆设，颜色、布局等方面，是不是需要进一步优化。 最后就是要对迭代改进的功能或者新增的功能进行重点关注。做法是看用户在使用改变后的功能之前都做了哪些，是从什么地方来的。另外用了这个功能将来，又做了哪些。也就是把这个功能放在用户的使用场景或者放在用户的使用路径中，来认识用户的来龙去脉。 到此为止，大家需要从大的统计指标上去看一下整体改版的整体状况。包括用户在使用功能的一些整体表现，作为商品经理，做到这一步，依然不够。大家还要进一步查询用户的整个使用路径。说到这儿事实上在以前讲商品数据解析方面的时候，事实上我有点不太好意思讲这个的。由于我感觉这个事看上去有点LOW，要一个一个查询用户的使用的路径，看看他第一步做什么，第二步做什么，我感觉这个事看上去有点LOW的，所以有点不太好意思讲。直到后来碰到一些来自百度的商品经理，他们就提到在平时的的工作中，非常重要的一个部分就是查询用户使用路径，甚至会定出计划来。比方说说圈定100个用户，可能花上一周或者两周的时间，把100个用户的使用状况查询一遍，拟定相应计划。通过这种方法，非常大程度上可以弥补大家对用户的认知不足。 小结 到这儿，大家对整套办法做一个简单的回顾。刚才讲到：假如想借助数据来做好商品迭代的衡量，需要看：新功能是不是受青睐；用户是不是想重复的使用，这两个分别对应的是商品的功能活跃比和重复使用率；第三个要发现新版本对留存是不是产生影响，是不是根据大家的预期提升了商品实际转化的比例；第四是需要深入地了解用户到底在怎么用大家的商品，包括行为路径统计信息与对个别用户详细使用记录的查 以我个人的经验，假如大伙可以根据这套办法进行每次商品的迭代衡量，第一你非常可能会发现非常多改版并没按预期那样产生足够积极的成效。第二，对于每次迭代，你若是根据这些办法做一些解析，可能会从中间概括出一些非常重要的认知和经验。 概括 回顾一下今天我讲了三个方面的问题，第一个推荐了我个人对商品和商品迭代的一些认识与一些怎么看。第二个是从我个人对商品的一个认知引出了我我认为为何要做商品迭代。无论是对公司，还是商品经理个人的职业生涯，将来预期是一个好一点的进步。第三个方面和大伙推荐了商品改版衡量的一套系统化的办法。那样基本上是靠回答这几个问题，来拷问大家改版衡量的成效到底怎么样。
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