產品數據建構流程 | EP2:拆解商業目標:為什麼你的產品總是賺不到錢?

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在開始新一集的內容之前,先帶大家快速回顧「好好居」的現況。之前我們花了不少功夫蒐集內外部資料,整理出以下幾個商業重點:

※ 產品競爭對手:流量從哪裡來?渠道如何分布?使用了哪些媒體策略?
※ 目標受眾:誰是我們的核心用戶?例如有購屋需求的買家、房仲,或想賣房子的屋主……等。
※ 產品生命週期:是處於導入、成長、成熟,還是衰退階段?
※ 競品比較:在功能、資源、行銷策略方面,各自的優劣勢是什麼?

當這些前期準備都大致完成後,團隊還面臨一個最根本且終極的疑問:我們的產品為什麼要存在?它究竟替這個世界帶來什麼價值?

說穿了,所有產品的誕生,都是為了滿足人類某種欲望或需求。從宏觀角度來看,各式各樣的網站產品,其實都擁有一些通用的目標價值,如下圖:

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一、企業使命與賺錢的矛盾,其實不是二選一

你不賺錢,是對社會的罪惡,因為我們拿社會的資金,取社會的人才,沒有充足的盈餘,我們在浪費社會可貴資源,這些資源可以在別處更有效地運用。----日本經營之神松下幸之助

「你不賺錢,是對社會的罪惡」——這句來自日本經營之神松下幸之助的話,常常讓人感受到現實的衝擊。就拿房屋交易平台「好好居」來說,公司的高層經常把「創造房產交易新體驗」掛在嘴邊,可一翻開財務報表,大家的目光還是會聚焦在 公司利潤 到底有沒有提升。

其實,這種情形並不少見。Google 會說「整合全球資訊」,阿里巴巴則強調「讓天下沒有難做的生意」,但它們背後都靠著商業模式營收支撐。就像人需要氧氣才能活,企業若沒有盈利能力,所謂的「使命」也只能淪為口號。

「賺錢」往往是大多數企業(70%以上)努力追求的核心目標(當然,非營利組織除外)。可是一提到「只談賺錢」,有些人可能覺得這樣好像很功利,於是企業往往會在「賺錢」之上,再包裹一層更偉大的「使命或願景」。看看 Google 的企業使命——「匯整全球資訊,供大眾使用,使人人受惠」,或者阿里巴巴的使命——「讓天下沒有難做的生意」,聽起來是不是比「我要賺錢」高大上得多?😝

然而,說實話,如果沒有穩定的營收做後盾,就很難把那些美好的理念堅持下去。也就是說,企業要長期生存,必須具備一定的盈利能力。換句話說,「使命」可以是企業的目標或口號,但「賺錢」才是實際支撐這些目標的底氣。對我而言,兩者都重要(小孩才做選擇,我全都要!)。

當我們同意「利潤成長」對公司延續性的重要性後,接下來的問題就是:要怎麼量化評估賺錢的狀況? 這時候,就可以透過麥肯錫(McKinsey)推崇的「MECE」分析法( 由Barbara Minto 女士在經典著作:《金字塔原理》一書中提出)來幫忙。

MECE 的概念其實很簡單:從「最高層次的目標」開始,一層層拆解成各自獨立、完整的小項目,讓我們能夠更深入了解每個環節並做出有效判斷。拆解的方式大致分為「加法拆解」和「乘法拆解」兩種,而我個人偏好後者,因為思考過程能涵蓋得更全面,較不容易遺漏關鍵因素。

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在【如何開發一個好產品:精益產品開發實戰手冊】中,也有提到一個類似的數學恆等式觀念:當我們要優化某個項目時,可以把它寫成「Y = X1 × X2 × …」,當我們調整變量 X 的數值,就能影響到結果 Y,而我們要做的,就是找出哪個 X 能夠最大化 Y。

快速示範一下最常見的電子商務模式,以它做為範例,來了解何謂「乘法拆解」。

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二、用麥肯錫「MECE分析法」解構賺錢公式

▍步驟 1:從最終目標往回推

拿電商平台做例子,總營收往往可以被簡化成:

營收 = 流量 × 轉化率 × 客單價 × 復購率

這個「乘法拆解」能幫助你判斷哪個環節出現了問題。如果「好好居」的流量卡住,要先分清是「新客進不來」還是「舊客留不住」,再決定下一步該做什麼,而不是只盲目投放廣告。

▍步驟 2:聚焦真正的北極星指標

北極星指標應該就像GPS一樣,為全公司指引方向,而非把所有指標通通丟在報表裡。Airbnb 曾用「預訂夜數」作核心指標,後來卻發現房東服務良莠不齊;於是他們轉而關注「用戶生成的高品質房源數」,增長才真正被帶動。

▍步驟 3:用數學恆等式回頭驗證邏輯

在《精益產品開發實戰手冊》中,有個黃金公式:

Y(商業目標) = X1(關鍵因子 1) × X2(關鍵因子 2) × Xn...

如果「好好居」最近「帶看預約量」下降,不要只是對業務同事說「你們要更努力」,應該好好檢查:

  • 房源資訊是否足夠完整,好讓用戶安心預約?
  • 房仲回覆的速度與行業平均相比如何?
  • 平台上的推薦算法,對買賣雙方是不是夠精準?

三、「黑貓白貓理論」的數據時代版本

「不管黑貓白貓,能抓到老鼠就是好貓」,在數據驅動的環境裡其實也很適用:

  1. 工具只是手段:MECE、AARRR、OKR……這些是「貓」,能不能真正抓到「老鼠」(商業本質),才是關鍵。
  2. 數據會說真話:有時團隊會爭論「該優化搜尋功能還是強化社群運營」,但只要看後台跳出率、停留時長等數據,就能輕易判斷。多問幾個「為什麼」,往往就能找到答案。
  3. 迭代比完美重要:北極星指標未必一成不變,它會隨著市場和產品調整,就像特斯拉從「電動車銷量」轉向「儲能系統裝機量」。重點是,你要能夠快速回應變化。

賺錢不是企業最終的目的,但它就像體溫計一樣,能告訴你是否真的持續在創造價值。 如果你看著後台收入數字焦頭爛額,先靜下心來想想:我們有沒有把目標拆解得足夠細?能不能從每個用戶的真實行為,看出他們的需求?

(提示:下一集要深度探討「北極星指標」的實戰設定——怎麼確保全團隊都真的對齊同一目標?)

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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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