產品數據建構流程 | EP1:探索產品現況

更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘

疫情開啟了我的「業餘部落客」身分

2022 年 4 月,疫情再度爆發,辦公室又切換到了 WFH 模式。少了通勤的時間,反倒多了些可以安靜思考的機會。想了好一陣子,我終於決定好好利用這段額外的空檔──開啟一個屬於自己的部落格。

一開始,其實有點猶豫:真的能堅持下去嗎? 為了降低放棄風險,我先挑了免費的平台(Medium、方格子)來練手,給自己半年的觀察期,要是能持續產出內容,就再來考慮自架網站。最後,我選定「方格子」作為開始,因為它對中文創作者相對友善許多,自此展開了我的業餘部落客旅程!

第一次的主題:產品數據建構流程

開始寫部落格後,我的第一篇文章決定聚焦在「產品數據建構流程」。為了讓這個系列的內容更容易理解,我選擇用自己最熟悉的產業——房屋交易平台 作為案例示範(之後文章內的所有舉例,會以一個虛擬產品 「好好居」 來說明)。透過我過去在產品開發中的實戰經驗,帶大家一步步拆解,如何從零開始建立完整的數據分析架構。

而這一切,就從許多公司最容易忽略的環節——分析產品現況 開始。

在實務上,產品分析的第一步絕對不能省略,這階段的重點是 釐清產品目前的市場情境,也就是它面臨的商業機會或挑戰。這時候,學生時代學過的 SWOT 分析、五力分析、BCG 矩陣 等工具就派上用場了。但慢著!先別急著往框架裡套,最重要的還是 搞清楚產品的市場戰略定位

舉個例子來說:

房屋交易平台這個市場相對封閉,競爭對手大致上就是 59X、樂X,以及一些房仲品牌自建的網站或 APP。更重要的是,進入這個市場 並不容易,除了技術門檻,還得設法和房仲業者們打好關係,讓他們願意花錢使用你的平台(當然不是靠哄騙啦😜)。

說到底,還是得 把產品本身做好,讓功能、服務、UI/UX 夠優秀,才能吸引並留住用戶。而房屋交易平台的特殊之處在於,它有 雙邊用戶

  • 買家(想買房或租房的人)
  • 賣家(想賣房或出租房的人)

兩邊的需求截然不同,產品設計時必須同時滿足雙方,才能真正發揮平台的價值。

產品生命週期簡單聊

當我們搞清楚市場情勢、競爭對手、用戶群體和營收模式後,下一步就是思考產品目前處於 生命週期的哪個階段。(根據文章Exploit the Product Life Cycle提到,產品生命週期可劃分成四個階段Market Development、Growth、Maturity、Decline)。

1️⃣ Market Development(市場開發)

這個階段的核心目標是 找到第一批種子用戶(Early Adopters),並透過他們的回饋來持續優化產品。這時候,產品還不夠完善,但沒關係,早期用戶對於小問題通常較能包容,關鍵是要在這個階段 找到 Product-Market Fit

"It's better to have 100 people loving you than finding 1M who just sort of like you."
—Airbnb 共同創辦人 Brian Chesky

2️⃣ Growth(成長期)

當產品獲得市場認可後,成長速度會加快,這時候的重點是 擴大用戶基數。方式大致上可以分成兩種:

  • 自主採用(Individual Adoption):透過廣告、免費試用、E-mail 等方式觸及潛在用戶。
  • 擴散(Diffusion):利用網絡效應、推薦機制等方式,擴大用戶數量。

3️⃣ Maturity(成熟期)

市場已趨於穩定,產品擁有較高的市佔率,用戶增長放緩,此時的關鍵變成了 如何提高留存率(Retention),以及 如何做好顧客關係管理

在這個階段,我們希望 隨著時間推移,留存率能夠穩定甚至上升,同時減少用戶流失。

以下圖來說,我們會希望客戶留存率隨著註冊週數(Cohort分群)逐漸提升,而舊有的Cohort分群使用者流失情況逐漸降低。

來源:產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎

4️⃣ Decline(衰退期)

當用戶成長趨緩,營收開始下滑時,就代表產品可能進入衰退期。這時候可以考慮 功能擴展、商業模式轉型,或甚至進行 產品重新設計(Re-design),來尋找下一波成長機會。

來源:產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎

回到「好好居」的策略

假設 「好好居」 已經運營超過十年,而台灣的房市熱潮在近幾年達到頂峰,這意味著 市場的蛋糕就這麼大,很難再有大幅成長。基於這樣的評估,我認為它目前應該處於 成熟期,如果不做點改變,可能很快就會邁入衰退期。

那麼,下一步該怎麼做?

關鍵策略:

  1. 在原有功能上 深耕產品價值,讓用戶有更多使用理由。
  2. 跨產品合作,透過聯名或異業合作創造更多商機。

最後,還是想強調:若想進入產品數據分析領域,千萬別跳過「分析產品大環境」這一步。

就像打棒球對戰,先得知道敵方投手是誰、擅長什麼球路,才好排出最適合的打線,要是教練永遠只會用同一套招數,可能真就像 PTT 鄉民那句玩笑話:「放個西瓜在休息室當教練都行」,那可就尷尬了!😜

參考資料:

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這不是冷冰冰的科技知識,而是一場 數據 × 生活 × 腦洞 的狂歡!我們專注於拆解那些讓人「哇靠!」的問題——AI 怎麼顛覆職場?熱門影視背後的商業套路?科技到底是助攻還是攪局?這裡不賣課、不端知識高冷范,我們用爆梗 + 數據思維,讓深奧的東西變得超接地氣又好玩!
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