讀後感＿給產品經理和分析師：如何用指標框架計算產品改動影響力（Impact Sizing）？

1. 為什麼選這篇文章分享? 2. 內容重點 3. 作者為什麼要寫這篇文章? 4. 心得

為什麼選這篇文章

• 績效指標、目標與之間的關聯
• Impact Sizing的觀點
• 關於10大市退的議題

作者為什麼寫這篇文章，想表達什麼?

PM優先順序排序工具：RICE框架中的「Impact」

• Reach 達成範圍
• Impact 影響力
• Confidence信心度
• Effort 努力值

用數據去推理出「Impact」，而非經驗或直覺

• Impact Sizing架構
• 「Cause Path」概念：協助排列優先級

重點內容

什麼是 Impact Sizing？

• 影響力的預估
• Impact：做某件事，對目標產生的影響
• Sizing：就是測量預估影響力的大小。

為什麼要做 Impact Sizing？

• 預估功能投資報酬率高
• 幫助排列優先級、分配資源在值得的事情上
• 設定目標，避免設定不可能達到的KPI。

Impact Sizing 影響力規模

點子如何解決問題、問題如何幫助目標達成

• 釐清點子、問題與目標，三者間的因果關係
• 各層次的指標

驗證因果的最佳證據。

協助釐清產品脈絡，減低用直覺猜測「Impact」的模糊感。

• 知道是什麼在影響「結果」和「Impact」

指標只是工具和媒介

• 重點是要知道事情的脈絡→點子、問題和目標如何環環相扣。

Cause Path：連接點子、問題和目標的因果關係

Impact Sizing 架構如何建立

1. 設定商業或產品目標

• 提高交易轉換率
• 增加交易人數
• Others...

2. 列出所有相關指標

• 使用者中的每一步轉換率
• 使用關鍵功能的頻率
• 用戶行為指標
• 價值高低
• 負向指標
• Others...

3. 計算相關指標和結果的關聯性

4. 量化想要解決的問題

• 寫出產品假設
• 評估問題嚴重性與可能的影響力
• 計算影響範圍

5. 量化每個點子對商業或產品的影響

Impact Sizing優點

• 協助釐清產品思路
• 可重複利用的框架
• 數據幫你撐腰 = 更有說服力

用數據取代直覺，減少猜測「Impact」的模糊感

個人心得

• 牽一髮動全身→找到關鍵因素很重要

Impact Sizing跟BSC很像，差異：全面與局部、四面項與各指標。

• Cause Path

要徑法、瓶頸概念

• 有相關跟因果關係的差異

Ex:台股與美股、台積電與半導體產業/晶圓代工的相關與因果關係

• 十大市退的合理性

依據？用數據說話。

Ex:82法則、Impact Sizing。