产品优化Product optimization

 

产品优化Product optimization
生产优化是对产品进行更改或调整以使其更理想的实践。
产品具有许多属性。例如,苏打瓶可以具有不同的包装变化、风味、营养价值。可以通过进行小的调整来优化产品。通常,目标是使产品更理想,并增加营销指标,例如购买意图、可信度、购买频率等。
多元优化是产品优化中最常用的方法之一。在此方法中,指定多个产品属性,然后对使用者进行测试。
由于不同属性之间的复杂交互作用(例如,消费者经常将某些风味与包装颜色相关联),因此使用数学方法(例如通常用于工业过程优化的联合分析)是有问题的。
最近,公司开始采用进化优化技术进行产品优化,进化算法(遗传算法、强化机器学习)用于优化产品、概念和消息传递。

 

产品优化是一个热门话题。它可以为团队提供真正的价值。然而,许多人把优化和产品发现混为一谈。这是我写的更早的。精益创业运动的埃里克里斯最近也试图澄清这一点混乱

我的理论是,已经出现了大量的新工具来帮助公司进行产品优化,特别是A / B测试工具和服务,而且正如工具供应商通常所做的那样,他们一直在积极地推动这些工具,甚至是为了产品发现,在这个过程中混淆了多家公司。

我很快将有另一篇文章讨论我们如何使用实时数据原型和A / B测试来发现产品。但是,这不是产品优化。一旦我们发现适合产品/市场,我们就会进行优化,但在此之前,更大的目标是发现适合企业的产品。如果我们这样做,那么以后我们可以优化。

尽管如此,在适当的时候,产品优化可以对企业产生重大影响,尤其是对中型和大型公司,产品优化通常起着几乎不变的作用。在本文中,我想强调一些有效产品优化的关键。

但是首先,想象一下典型的“主页重新设计”或“漏斗改进”项目。如果你和大多数公司一样,这些都是公司最具政治性的项目,因为有数十个利益相关者,每个人都有自己的观点。相对较小的技术变化通常会被市场营销人员、高管、设计师和产品经理之间的来回交流所淹没。

几个星期甚至几个月之后,某件事才被批准,而且通常,新的页面会发布,事情并没有真正好转。但有这么多的小变化和妥协,很难知道什么起作用,什么不起作用,但这并不能阻止人们坚持自己的观点,什么是错误的,所以周期继续。毫不奇怪,这些项目在一家公司中是最没有意思的。

让我来描述一个不同的过程,一个具有几乎恒定的实验,我们尝试一次改变一个,快速地将它们部署到用户的子集并测量结果。每一个实验都表明,被测试的新想法要么比当前页面更好,要么更差,或者没有什么不同。有时团队会得到预期的结果,有时也会感到惊讶,但他们会不断地测试和学习,并专注于页面的目标。

那些采用数据驱动的文化、快速测试和学习的公司可以稳步前进,将情感和观点排除在争论之外。正如Grace Hopper (最初的软件开发人员之一)喜欢说的那样:“一个精确的度量值胜过一千个专家意见。” “

因此,有了一个更合理、更有效的优化流程的愿景(是的,在一些公司确实存在),下面是我在产品优化方面学到的经验教训:

  • 定义实验。就KPI的前期工作和每个实验的目标达成一致,每个测试都应该提供一个明确的答案——新想法更好,新想法更差,或者新想法没有影响。
  • 一次换一个。通常一次测试一个变更。有一些方法可以一次测试多个更改,但对于大多数公司来说,这是一个比它的价值更麻烦的问题。保持简单,让整个公司都能理解。
  • 尽快获得统计上显著的结果。我们的目标是尽快运行实验并获得有意义的数据,但我们也不想在出现错误时冒险使用我们的收入或品牌。因此,我们从只有很小一部分流量看到实验开始,如果一切顺利,我们通常会上升到50 / 50的比例。通常我们做一周的实验。在线计算器可用于确定您必须在给定流量下运行A / B测试多长时间才能获得具有统计意义的结果。请参见
  • 留意奖品。a / B测试工具与web分析一起使用,我们绝对需要分析,但许多团队都过分依赖数据。这里的关键是衡量什么是有意义的。很多时候,我们对一个页面做一些小的改动,然后在这个页面上获得显著的结果——但重要的是有多少人获奖——这可能是购买一个项目,或者对一个邀请作出响应,或者其他什么,但是请记住,在给定的页面上点击,只有当它实际上带来更好的结果时,才意味着什么。
  • 拥抱数据。您必须接受这些数据,并深入了解您要测量的内容和注意事项。在决定测量什么时使用判断;收集有助于您做出业务决策的数据。我鼓励产品经理和业务智能人员手动完成分析,直到您对数据有了深入的了解。一旦您对数据有信心,即可自动执行报告。
  • 当心常见的陷阱。如果你不注意,有几个常见的陷阱会扰乱你的测试结果。第一,实现操作性能可以发挥很大作用。确保测试的响应性反映实际情况。另一个常见的问题是,许多测试本来只需要一两天就可以获得足够的数据,但最终却需要运行至少一周,这样您就可以考虑到每周的趋势和流量高峰。另一个常见的悲伤来源是自动机器人击中你的网站。一种好的技术是连续运行模拟/模拟测试。这将使您对数据有信心。
  • 区分新访客和返乡访客。虽然有许多类型的测试,每种测试都有各自的考虑因素,但我想在这里指出的一个问题是,需要将新的访问者和返回的访问者分开测试结果。他们的行为可能不同。
  • 真理的来源之一。有一件事没有帮助,那就是让公司的所有利益相关者争论数据是否正确。通常,只要数据方向正确,您仍然可以从中受益。但是,请确保公司中有人愿意支持这些数据,并且其他人将接受这些数据。
  • 如果有疑问,拿出来。团队经常会遇到麻烦,因为许多测试实际上并没有带来太大的变化,如果有任何明显的差异,而且因为大多数想法至少有一个人在为它辩护,所以团队经常会将这些变化推给每个人。但是如果一个测试没有明显的帮助,就不要启动它。你将保持网站精简和清晰。
  • 注意收益递减。当心局部最大问题。在某个时候,你可能会达到报酬递减的地步。更进一步通常需要更大的改变,甚至可能需要一轮产品发现。虽然上面的规则2说一次只做一个改变,但有时候你会想故意打破这个规则,尝试一些更有戏剧性的事情。

几个重要的注意事项:

  • 用户体验的作用。用户体验设计的作用仍然很重要,但是对于产品优化工作来说,UX团队所需的工作量和技能是不同的。总的来说,它的参与程度要低得多。请记住,您通常一次只做一个设计更改。设计师可以提供启发性的建议,但这并不像他们在设计一个全新的流程。大多数情况下,我们使用设计人员进行产品发现,而不是优化。
  • 市场营销的作用。对于这些类型的团队,产品和营销之间的协作必须密切。如果您的产品优化团队是一个专门的团队,请考虑拥有一个专门的营销成员。

对于这种类型的产品优化,有许多工具以及最近的托管服务来促进这种测试。还有几个全服务公司可以帮助您运行这些测试。只需搜索“A / B测试工具”。” “

无论您是自己开发此功能,还是许可商业工具或服务,我希望您能尝试一下。它实际上是产品组织(以及现代营销组织)的核心能力之一。

 

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