从需求分析到产品设计

业务需求衡量

• 流量相关数据：UV（用户访问量）、PV（页面访问量）、跳出率（哪些页面是用户跳出率最高的？）、回访比率（复购率、第二次打开APP等）、访问深度（是否被优惠活动等吸引）、访问时长
• 订单相关数据：下单订单数、总销售额（GMV）、客单价、毛利率、下单转化率、支付转化率、退货率
• 用户相关：DAU（日活）、NAU（日/月新增用户）、转化率、复购率

以流量业务为例

• 跳出率：高跳出率页面分析，包括活动也、登陆、注册、购物-支付流程等
• 回访比率：网站吸引力及会员忠诚度，流量稳定期相对较高，太高说明新用户量级不够，太低说明用户忠诚度不理想
• 访问深度与访问时长： 网站内容吸引力

分析思路：拆分和对比分析
转化路径：

曝光UV→点击UV→（店铺点击UV）→商品详情UV→下单人数→支付人数

GMV=客单价*用户数

• 客单价还分为用户客单价和订单客单价，需要注意区分

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基于人性的产品设计

• 隐形用户分析
  • 犹豫不决型用户（价格）
    • “加而不买”
    • 把购物车变成收藏夹
    • 如何鼓励消费者完成购买行为
  • 品牌导向型用户
    • 潮流粉丝
    • 关注商品的情感属性（尽可能放大图片）
    • 调动消费者情绪，促进冲动消费
  • 理性消费型用户（手机、电脑等）
    • 性价比之上 （页面包括产品硬件信息等，帮助用户尽快找到决定购买的决定性信息）
    • 价格筛选+效费比筛选（丰富的筛选平台）
    • 为购买行为找合适的理由
    • 如何提供用户用具决策的所有信息
  • 完美主义型用户
    • 挑剔
    • 试图做出完全正确的决策
    • 难以承受大量选择（页面商品排列等）
    • 如何减少用户可以接触的信息量
  • 知足常乐型用户
    • 不希望在购物上花费大量时间（价格升序降序、卖家信用、历史销量等筛选）
    • 如何让用户尽快接触到符合需求的选择

Case study：拼多多

产品定位

• 社交加电商购物模式
• 拼+多多

竞品对比

• 京东（线上百货零售公司）、天猫（b2c）、淘宝（c2c）
• 由于政策影响（电商法），未来c2c业务发展不会太好

用户画像——百度指数

• 周末下载次数多
• 三线及三线以下城市用户，工作不繁忙，有完整周末
• 女性用户多于男性用户
• 广东用户最多
• 年轻人较集中
• 利用活动折扣来吸引中老年人

用户群体

• 家庭主妇（价格第一，商品质量不敏感）
• 三四线城市刚参加工作的年轻人（积蓄较少）
• 退休老人（难以分辨商品质量，易受分享信息影响）
• 学生群体（消费能力有限）
• 价格敏感型用户（偏爱砍价）
• 被动触达用户（碍于面子参与拼团）

用户需求

• 基本型需求：可以找到用户所需要的商品并有良好的支付渠道完成支付购买任务
• 期望型需求：拥有良好的物流以及售后服务，让用户可以买的放心买的安心
• 兴奋型需求（用什么来刺激用户消费，占便宜心理等）：软件有大量的优惠能够让用户收益，此外能够如拼多多宗旨中提到的那样——让该软件能够成为一款拥有社交能力的新型电商软件，从而满足用户之间实惠分享以及社交化购物的需求

行业分析——艾媒咨询

• 网络零售以及移动购物市场的规模正在逐年增加，且移动购物的比重逐年增加
• 用户最希望得到的优惠方式为店铺红包以及签到领现金和限时抢购这三者
• 农村网民的数量正在逐年增加，数量已经达到2.09亿

产品设计：优惠活动

• 直接打折型
  • 这种模式有限时秒杀、品牌清仓/名品折扣、9块9特卖等，用户无需付出其他代价就可以享受折扣
• 助力打折型
  • 这种模式有砍价免费拿、助力享免费、帮帮免费团等，用户必须邀请其他用户一起来完成，自己不能独立完成任务
• 现金领取型
  • 这种模式有天天领现金、现金签到以及转盘领现金，现金领取和购物是分开的
• 抽奖型
  • 这种模式下能否获得商品全靠运气，有一定的彩票性质

产品设计：拼单购买

• （设置原价购买入口，使价格对比醒目）对于用户价格有所下降，而对于商家则是获得了销售量的提升

产品设计：商品推荐

• 千人千面，增加无目的浏览下用户购买商品的可能性

产品设计：砍价免费拿

• 人脉变现+沉默成本
• （限制每位用户发起拼团和参与拼团的次数，避免低成本的专门流量变现）
• （一开始砍价金额较大，用户已经花了很多人脉和时间，花费了较多沉没成本，用户会竭尽所能在规定时间完成砍价）