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服务类产品设计要点个发展阶段和不同的推进节奏

1月13日 不回头投稿
  2015年各种O2O爆发,一时之间各种服务类、上门类O2O层出不穷。而对于O2O这种模式的产品,在不同的阶段需要有着怎样的推进节奏?这篇文章给你解答。
  服务类O2O的三个发展阶段
  O2O是互联网行业,从线上落地线下,一个很好的切入点。连接人与服务,是互联网向第三产业渗透,并改造的第一步。服务,归根到底,还是要落实到人。有了移动设备这种跟人融合的连接器,使这种趋势到达奇点。
  作为服务类O2O产品经理,首先要对行业发展有基本的判断。先说说我对O2O产品的发展趋势的认识,以及在产品迭代节奏的建议。
  第一阶段:信息化
  找到资源不平衡和错配的点,从地理位置,时间和服务类型等维度,把离散的服务资源进行信息化整合,实现资源的优化配置。
  这个阶段,一方面,对外要整合资源,通过相对低成本的方式,找到服务者和消费者,并用互联网作为工具,连接服务者和消费者;另一方面,通过内部搭建信息平台,制定服务标准,通过改进各种策略提高服务效率。效率和标准化成为这个阶段的关键词。
  例如,滴滴打车在最开始阶段的需求点,就是将出租车的服务资源和消费者的打车需求,根据地理位置和时间维度,通过司机的抢单,进行匹配,并通过补贴,打赏等策略,平衡供给和需求。
  第二阶段:个性化
  通过第一阶段积累起来的用户行为数据(包括服务提供者和消费者),可以让服务更加针对化,个性化。根据用户的个人特点,提供最适合用户的服务,而不是千篇一率。产品的体现上,就是要让用户用最短的时间,找到最适合自己的服务。
  例如,滴滴出行的产品中集合了出租车,顺风车,专车等服务,都可以达到一个打车的目的。如果能通过数据分析发现,某个用户叫专车的频率明显高于其他服务,而且一般都需要高档商务车,那么启动软件的时候,就应该默认给显示专车服务的页面,并且车型默认选择商务型。
  第三阶段:智能化
  人是复杂的,对用户的描述应该是多维度的。仅仅通过一类服务的数据,是无法对每个用户进行全面的画像,也就没有办法实现最终的智能化:让服务主动去找人。这就需要各个O2O平台的数据,通过某种方式进行融合,并进行多维度的分析。
  通过连接人和服务,最终要达到的目的,是人和人之间的连接。O2O平台的可感知程度会随着智能化的提高,逐步降低,最终化为无形。
  还是滴滴的例子。如果通过全平台的用户数据分析,发现用户在某个商业区吃完饭以后,经常打车去音乐酒吧,那么系统就可以在用户打车的时候给出跟用户喜好相符的酒吧,评价高,距离合适的推荐,并且给出适当优惠。这样就是让需求去找用户,而不需要用户再打开美团之类的应用,自己寻找。
  产品推进节奏
  O2O产品所谓的三个阶段,不是分先后顺序的,不是达到第一层次才能练下一层的功夫,而是需要同时推进,只不过业务发展阶段不同,重点不一样。
  作为产品经理,必须在产品体现上源于业务而高于业务,否则产品和研发就成了救火队员,永远让业务赶着跑。
  形而上的部分到此结束,接下去轮到具体执行策略了。服务类O2O一般都要有三条产品线,面对三个角色的用户:供给者,消费者,内部决策者。相应的线上产品,以下称为供给端、消费端、后台。另外,还有防刷单的机制,给大家提供一个思路。
  供给端
  供给端的主要任务是三个:接单,消费者定位,报单结算。而这些与运营策略是强关联的。
  线下服务,运营的策略是关键,产品是用最恰当的方式来体现运营的思路。
  公司所处的阶段不一样,运营策略自然有所不同。比如,初期服务提供者比较少,用过于强势的运营策略,追求服务的细节品质,会影响业务扩张速度。到了后期,服务的供给量,慢慢接近消费者的需求量的过程中,线下营运的策略也会越来越强势,以达到筛选优质服务者,从而提高服务品质的目的。
  每个阶段,产品都需要清楚运营短期的目标,了解长期的规划方向。既有针对阶段性问题短平快的解决方案,又要为长期的规划留出产品上的空间余量。
  目标感
  如何最大限度提高服务者的效率,减少资源闲置,在此基础上提升服务品质,并能平衡好效率和品质的关系,是产品最终的目标。
  O2O产品跟纯粹线上产品的区别根本在于:纯线上产品,产品生产价值,运营传递价值给用户;而O2O的供给端,线下营运提供实际服务价值,产品体现运营思路。所以供给端的产品,不要把目标定成生产价值相关的事情。比如忠诚度体系,监督体系等等,重要但不是核心。效率才是真正的核心目标。
  节奏感
  产品的节奏要跟运营扩张的节奏基本保持同步。即使由于产品发布有一定周期,现有产品可以稍微超前,但也不能脱离现有的阶段太远。运营需要根据实际情况,经常做出调整,产品太超前容易脱离实际,让产品策略无法落地实施。
  这个度很难把握,但是以团队的迭代能力为基准,选择跟目标最相关的需求,先最小化实现,是基本的原则。
  平衡感
  虽然效率是核心,但是服务的品质也是关键。效率对于服务者来说,意味着收入,而服务的品质,关联的是消费者体验。品质下降,会导致越来越没有需求。所以,在产品策略和产品设计上的难点,并不是做到极致,而是在不同发展阶段,把握效率和品质的动态平衡。
  产品策略
  产品策略以体现运营思路和实现运营目标为主,但这并不代表运营说什么,产品照着做就行。产品经理要站在专业的角度,用产品的策略去最好的体现运营思路。
  拿uber和滴滴的派单策略为例。uber的顺序派单模式和滴滴的抢单模式,看似产品策略的差异,其实是运营思路的体现。这个基本的不同,也决定了奖励,补贴,防刷单等策略的制定。
  Uber的顺序派单是一种相对司机的强势运营策略,目的是为了让乘客得到更好的下单和乘坐体验。抢单能提高接单率,避免出现挑单的情况(结合奖励机制),同时减少服务者注意力上的负担。
  滴滴由于是做出租车打车工具起家,抢占有限的服务资源比抢占客户,在一定阶段更加迫切。所以,对于出租车司机不可能用太强势的运营策略。抢单模式给了司机更多的自主选择权,提高了单车的运营效率,但是没有根本上改善司机挑活儿的问题。
  产品设计
  产品设计上,运营的思路也体现的很明显。uber的司机端在上线的状态下,其他功能基本都屏蔽了,只有接受推送订单,接单和报单三个主要功能,最多加上服务相关的导航功能,交互设计十分简洁,几次滑动就是一切。这就是告诉司机,上线接单和服务中,不要做跟服务不相关的事情。
  而滴滴的司机端会不断播报订单需求,即使目前司机在服务中。让司机在碎片时间,能通过点击按钮来抢单,所以交互设计上要考虑的问题就相对多一些。这样能促使司机根据当前的服务状况,尽量多接单。但是这是以分散司机注意力,牺牲乘客的乘坐体验为代价的。
  消费端
  面向消费者的产品线,相对供给端,要轻量一点。还是那句话,服务类O2O,价值产生是在线下。线上产品作为入口,最核心的目的,是提高下单流程的效率和转化率。
  在产品的具体实施上,我认为大概可以分为三个演进阶段:
  第一阶段:简洁的下单入口
  成为方便的下单入口,实现信息的匹配,是这个阶段的主要目标。这个阶段也是形成最小可用化模型(MVP)的时候。所以很多公司先期用微信服务号的形式,用最小的开发成本和更新成本,进行快速迭代和试错。
  这个阶段的要点只有一句话,别想过多的可能性,保持简洁,尽快上线,尽快试错。能让线上线下联动起来,能跟供给端联动就已经完成了从0到1的第一步。
  同时,别忘了将产品内所有关键的流程,特别是下单流程的每个元素,要进行埋点监控,为后面的阶段打下数据基础。
  第二阶段:高效的下单流程
  尽管很多人都认同少就是多,但是为了尽快试错,在第一阶段还是会有很多尝试性的功能和流程。而且很多功能可以说只能凭借拍脑瓜。
  到了这个阶段,就要拿起剪刀修剪产品了。这中间的取舍,不仅要靠团队内部主观上对于业务认识的不断升入,还要依赖客观上用户行为数据的分析。
  这个阶段的重点是,分析下单的各个入口的转化率,改进流程,精简步骤和入口,找到最有效率的下单途径和方式。另一方面,也要考虑下单流程的调整,是否会对服务者接单效率产生影响。
  比如,用Uber叫辆车,是不是一定需要用户输入目的地?是否有必要选择时间从而支持预约?这些取舍对于供给端会有怎么样的影响?这些问题,我相信Uber也不是刚开始就能想明白的。
  通常来看,增易,舍难。如果没有数据支持,产品部门就没有依据去说服其他团队,让产品膨胀的速度减慢,有更多的空间去优化现有流程。人总是会惯性的以为,多条路径总是更稳妥些。我认为,权衡利弊,做出取舍的关键是,所有人都有一致的目标感,知道轻重之分。如果不是,那么这个阶段是产品最容易膨胀成四不像的时候。
  第三阶段:产品运营思路的介入
  拉新,促活,留存,是所有产品线的永恒主题。经过几个版本的迭代,产品至少已经有了种子用户,也就具备了运营介入的基础。
  活动推送入口,优惠券体系,积分体系,社交元素的引入等等,都是常见的手段。而这一切,更多的是产品运营的范畴。这个过程是持续的,不断根据运营的策略进行调整的。但是产品经理一定要把握底线,不让这些改变影响到主体流程的简洁。
  以上三个阶段的关系,并不是像练内功心法,炼成一层再转下下一层,而是应该同时推进,循环往复的进行。只不过业务所处阶段不一样,产品和研发投入的重心不同。
  难点
  我自己目前没有太多思路的一点,就是如何把线下服务的优势和特点,通过消费端的产品,充分而优雅体现出来。
  Uber和一号专车在开机启动时,花了将近10几秒展示的一段航拍视频,我想就是为了让用户对于他线下的服务,首先有个感性的认识。但不是每个产品都适合这么做。文字和多媒体元素本身很难充分的描述服务,只能形成感性认识。
  当然,用户评价反馈体系,某种程度上也能给消费者本身对服务有参考性的认知。但是基本上,这个只能在消费者挑选服务的时候作为一个决策的导向。
  线上的产品要通过功能性的设计,超越上文描述的三个发展阶段,让用户在线上就能对线下的服务有所感知,确实比较困难,至少我从产品角度,没有太多思路。有思路的同学,可以在服务号中留言,我们一起探讨。
  或者,这本来就不是线上产品应该解决的问题。线下的服务作为一个产品本身,跟线上的产品一样,他本身产生的价值,主要还是通过运营手段去传递给用户。
  最后,不要把做线上产品的方法和思路,照搬到O2O产品上。别试图用线上产品去创造服务的价值。
  后台产品
  相对于消费端和供给端的目标明确,后台系统由于包括的范围非常广,就不容易把握推进进度。后台系统是多个系统的综合体,面向产品实际运营中各方面的问题。总结起来,O2O类产品线的后台系统大概结构为三个体系,三个系统。如下图:
  图中其中任何一个分支结点,其实还包括很多内容,要做的完全,非常花时间。而且,内部反馈的需求点,会看起来很离散,作为产品经理,很容易在实际执行中一团乱麻,抓不住重点。而且后台系统与数据库系统的数据结构是强关联的,如果一开始遗漏重要需求点,后期要通过迭代来修正,那么代价是巨大的。我个人的建议,先要根据业务特点,理出产品主线,再从主线入手逐步细化。我一般从关键业务指标的定义和分析入手。
  以终为始
  首先要明确,O2O行业所有的系统,最终都是为线下订单的增长而存在的。那么对关键业务指标的体现和分析,就可以作为做产品的入手点和思考方向。可以把其他部分,看作是订单分析系统的数据来源。
  比如优惠券系统,如果仅仅生成优惠券,能把用户和优惠券关联,记录每个订单的优惠额度,那么后期分析某个阶段所有优惠活动的时候,就很难从各个不同的维度,分析每个活动的详细效果。如果一开始就考虑到后期的数据分析,那么,在一开始,就应该给每张券以活动分组,把分析相关的字段属性放到活动中去。如果再考虑到财务分析,那么每个活动就需要对发券的上限有限制。
  理清楚关键的业务指标,以终为始,这样就不容易把重点遗漏。
  定义业务指标
  定义关键业务指标,首先要想明白,在公司的不同发展阶段,这些指标的重要性是不一样的。比如,在业务起步阶段,丢单率和拒单率是致命的;但是到了一定体量,一定比例的丢单和拒单是无法避免的。做事有先后,先做对现阶段的关键业务指标的分析提供数据的系统。
  其次,由于线下业务的复杂性,准确定义这些指标,是非常困难的。比如丢单率的统计,客户打400电话打不通,如果没有再打,那肯定算丢单,但是如果过了10分钟打通了,那算另一个叫单,还是算之前的订单没有丢呢?所以,不要追求完美,太较真。
  罗列和定义指标只是第一步,更重要的是用功能设计去体现它们之间的关联,然后清楚的展现指标间是否达到最佳平衡,如果不平衡,问题可能出在了什么地方。这些分析里离不开人为的判断,而系统的任务就是让相关角色,在做判断的时候,能有方向。
  最后,不要试图通过后台系统去改善这些指标,做出太多判断。想要改善这些消费者相关的指标,最终还是要靠线下的营运和市场推广。想要做进一步深入的分析,那就需要专门的BI部门来做了。
  刷单那点事
  刷单行为由来以久,淘宝快速发展时期,店主刷信誉提升销量。O2O行业的补贴政策,导致服务者可以通过造假订单,来直接获取公司给予自己,甚至给予用户的补贴。
  防刷单是横跨消费端,供给端和后台系统的核心策略,而且不只是产品策略,而是牵涉到营运和市场的关键问题。
  不能一棍子打死
  首先,刷单也不见得全是坏处,公司业务类型的不同,发展阶段的不同,决定了刷单行为造成的严重程度。
  比如拼车业务的拉新阶段,车主和拼车的用户,基本都是同一消费群体。一个车主刷单,很有可能会会让他附件的同事和朋友给他下单,这就相当于变向拉新动作,如果控制好补贴数额,刷单付出的成本会低于通过其它手段拉新的成本,这比买卖其实很划算。滴滴在最初爆发性发展的时候,补贴产品的刷单比例一定并不低,但是由于在司机群体和客户群体内都能形成口碑传播,存在一定的推广拉新作用,他也就放任了
  不能一直放纵
  但是业务到了一定体量,拉新和留存促活就同等重要了。刷单带来的新用户,一般质量不会很高,留存和活跃度数据不会很理想。一段时间,刷单都成了技术活,成了更快获得收益的手段,服务者都不再想着提供优质的服务来提高单量。这对老老实实提供服务的人,是种不公平。
  定义
  要防止刷单,首先要对刷单有个严格的定义。粗略的定义刷单,就是没有实际的服务行为的发生,而产生了交易,而且交易成本小于司机获得的利益。而实际上,刷单是无法具有实际操作意义的定义的,也是无法彻底杜绝的,只能尽量减少。比如,专车业务,一个司机师傅让家人下单,送家人去上班,使用优惠券,你能说没有真实交易吗?但是他确实从中获益了,严格的来讲,也不是平台希望的服务场景。
  防刷单的根本策略:将刷单收益最小化
  刷单收益补贴利益刷单成本。将刷单收益降到最小,大于刷单的风险,刷单也就没有了动力。要么减少补贴,要么增加刷单成本。补贴对于很多O2O公司来讲是打开市场的重要手段,如果减少会带来发展减缓的风险。提高刷单成本可以是金钱成本,比如根据客单价,阶梯提高平台佣金;也可以是时间成本,对服务进行更细的分类,补贴其中不常用的服务类型,比如神州专车对于接送机的优惠券,额度就比较大。如果为了刷单,开车去一趟偏远的机场刷单,时间成本就相对大。
  事先防范:改进派单抢单策略
  这个比较复杂,网上也有文章描述大概的策略。但总结起来,还是提高刷单的难度,进而提高刷单的成本。这些策略有的看起来很简单,下单者和接单者不能处在同一个Wifi网络下,不严格根据地理位置的远近进行派单等。但是有时候越简单的策略,执行起来副作用越小。
  事中监控:记录关键数据
  在接单后,通过供给端和消费端,按照合适的频率,获取消费者和服务者的GPS位置,网络状况,平均移动速度(通过位置和时间间隔计算)等重要参数,作为事后分析的数据源。
  事后追查:刷单数据的筛查
  这个方面,我认为最关键的,是运营过程中对于刷单行为的强势。对刷单进行有罪推定,也就是只要通过算法和数据怀疑某个人刷单,那就立刻采取有限的屏蔽措施:可以不把使用高额优惠券的订单,推送给有刷单嫌疑的服务者,减少该类服务者的接单权重等等。而不是执着于抓到切实的证据才进行相应的规避。
  线下的行为是很复杂的,指望抓住刷单切实的证据,进行严厉的处罚,可能性很小,花费的成本可能会比刷单本身还高。
  加大处罚的宣传,让服务者明白红线
  作为一种威慑手段,在对服务者培训的时候强调处罚的严重性,也会产生一定的心理震慑。那些有刷单想法的服务者,会评估刷单带来的利益,已经被抓到刷单后,无法继续在平台上获利的风险之间,进行权衡。至于如何他们选择,你无法控制。只能让天平尽量倾斜。

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