如何建立产品市场契合度的 360 度视图

了解您的产品如何满足市场需求可能是产品经理、CTO 和软件主管最重要的一项工作。 所有产品经理和公司都在谈论“以客户为中心”。 但是你具体是做什么的？ 哪些实践会产生可操作的反馈，从而使产品变得更好？ 太多的产品团队依赖直觉、“创始人的才华”和销售业绩，直到后来才发现他们错失了目标。 虽然销售数据是最终的产品市场契合度衡量标准，但它是一个滞后指标。 实际上非常落后。 360 度市场契合框架旨在帮助您创建一套主动且全面的领先指标，帮助您调整产品以推动销售。 该框架基于客户反馈的四个维度。

定性和定量：这个维度寻找可衡量的指标和深入的叙述。 定量反馈告诉你，十分之五的用户从不使用“功能 xyz”。 定性反馈告诉你原因。 没有前者，您不会问为什么，没有后者，您将拥有无法操作的数据。

主观和客观：这个维度收集了用户所说的他们相信的东西（主观的）和他们实际做的事情（客观的）。

人机交互 (HCI) 和市场契合度：此维度任一方面的失败都会使产品下沉，这就是为什么有目的地从两者中提取反馈至关重要的原因。 HCI 涵盖了用户在使用软件时体验的所有方面。 它是快速、简单、愉快和直观的吗？ 在等式的另一边是你的解决方案划伤预期的痒的程度。 无论您的产品是糖果、维生素还是止痛药。 尺寸的这一侧告诉您它是否有效。

决策者和用户：最后一个维度适用于企业对企业 (B2B) 软件。 B2B 软件产品团队需要日常用户和写支票的高管的反馈。 在 B2C 中，这个维度被忽略，因为用户是决策者。

在数百种方法、工具和技术中，我们重点关注了五种工具，它们共同作用于产品反馈的各个方面。 没有单一的工具或技术可以完成这项工作。 每个产品团队都应该实施和迭代这些工具中的每一个，以建立客户体验和满意度的 360 度视角。 这套工具描绘的全貌将确保您不断学习和改进您的产品以达到产品市场契合度。

#1 用户体验（UX）研究

UX 研究项目旨在获得用户对产品中不同待完成工作 (JTBD) 的特定功能、工作流程和设计的反馈。 这些最常在开发周期的早期使用，但也在发布后生效。 重要的是，用户体验研究项目是与产品的实际用户而不是他们的经理或高管一起进行的。 有许多文章可以指导您了解用户体验研究的基础知识，但从根本上关注面向目标的场景。 用户正在雇用您的软件来完成工作。 根据我们的经验，利用 JTBD 场景作为研究的基础效果最好。 例如：“您收到了这封电子邮件。 您的目标是支付随附的发票。” 然后让他们跑。 我们总是要求用户在导航时“说出他们的想法”，并且我们总是记录会话。 作为奖励，用户体验研究是超级有效的远程利用屏幕共享和视频。 尽管您不需要 3rd 方工具来进行 UX 研究，但我们在下面列出了一些可以帮助自动化流程的工具。

优势

• 提高可用性的最佳工具。 没有什么比静静地坐着看着用户不点击您认为放置得如此完美且明显的号召性用语按钮更令人谦卑的了。
• 对文化有好处。 听到和看到直接的客户反馈非常鼓舞人心。

弱点

• 让用户参与可能很困难。 通常需要打 5 到 10 次电话才能得到一个是的。
• 进行耗时
• 对采访的解释可能很差。 用户做了什么和没做什么背后的“为什么”是主观的。 让 3 名或更多团队成员参与会议会有所帮助。
• 难以扩展

工作时的迹象

• 产品团队将采访纳入他们的功能发布计划
• 新鲜的客户报价通知产品工程
• 跨职能团队参与发现过程

不工作时的迹象

• 为产品设计提供信息的洞察力已过时（超过六个月）
• 测试用于高调项目并在其他任何地方跳过
• 测试已完成，但更改被否决或未采取行动

努力： 8/10

工具选项：用户大脑； 产品板； 侦察兵

#2 品牌承诺访谈

品牌承诺访谈是在客户使用您的产品一段时间后与他们进行的一对一访谈。 这些是 20 到 40 分钟的会议，包含开放式问题，旨在了解您是否辜负了客户期望您的产品交付的内容。 用户体验研究项目只关注用户与产品的交互，而品牌承诺访谈则更高。 您是否满足用户对价值的期望。 “我们的产品是否以您期望的方式改善了您的生活/业务？” 品牌承诺访谈面向 B2B 软件的决策者。 你在面试中都想要两个，但如果你只能得到一个，那就找决策者。

如果您还没有明确定义的品牌承诺，那么创建它并获得内部一致性是所有公司都应该做的鼓舞人心和专注的练习。 你的品牌承诺应该是差异化的、相关的、可信的和不可复制的。 例子：

• Intuit 承诺“更多的钱、更多的时间、更多的信心”。
• TreviPay 承诺“我们帮助您的业务发展”

我们发现围绕客户旅程构建我们的问题模板是非常有效的。

优势

• 将对话从战术提升到目的。 你可以拥有完美的用户体验，但如果产品没有提供高管或用户为何给你开支票，那也没关系。
• 与您倾向于走极端的调查（爱您的用户和有抱怨的用户）不同，您可以针对“沉默的大多数”。
• 意外的反馈。 我们很少进行没有发现令我们惊讶的采访。
• 无需工具

弱点

• 非常耗时
• 面试团队需要熟练和受过培训，不能证明和限定反馈。
• 当“士兵”实际使用产品时，与“领导者”交谈。 这既是弱点，也是优势。 我们最成功的品牌承诺访谈包括来自客户团队的参与者。

使用良好的迹象

• 贵公司的所有职能部门都了解品牌承诺并积极采取行动提高标准
• 分析为战略和投资提供信息
• Teams 以承诺为荣

使用不当的迹象

• 承诺缺陷的差距分析留在报告中，未采取行动
• 产品路线图不反映承诺

努力：8/10

# 3 应用内调查和反馈表

应用内调查非常受欢迎和有用，但很难做到正确。 有数十种工具和数百篇关于应用内调查最佳实践的文章发表。 定位哪些用户、何时定位他们、视觉设计和问题设计都会影响参与度和反馈质量。 调查更容易扩展并产生更大量的数据。 每个软件产品都应该有一个应用内调查策略。

优势

• 定量反馈可以很容易地评估和趋势
• 用户和您的时间投资最少
• 大量可用的工具和最佳实践

弱点

• 反馈缺乏深度和背景
• 反馈可能会偏向极端
• 用户反馈是他们所说的他们的感受，而不是他们实际所做的

工具使用得当的迹象

• 调查针对特定用户或专注于旅程特定阶段的定时活动
• 结果得到一致的审查和分类
• 结果在产品指导会议上广泛发布和讨论

使用不当的迹象

• 一般问题
• 沉闷的结果
• 没有人记得最后一次使用结果来影响产品路线图是什么时候

努力：4/10

选项：Hotjar、Foresee、Typeform、UserReport、Appcues、Pendo、Qualtrics

#4 应用分析

收集、分析和报告使用数据对于了解用户如何与您的软件进行实际交互至关重要。 了解用户如何浏览您的应用程序有助于您识别可用性问题、未使用的功能和最常用的功能。 该领域的领先工具将结合人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来获得我们凡人会错过的洞察力。 最有价值的工具还将为您提供点击路径分析和热图。

优势

• 使用数据不会说谎
• 易于实施
• 适合每个组织规模和预算的选项

弱点

• 分析瘫痪
• 虽然易于实施，但在没有工具的情况下很难获得洞察力

工具使用得当的迹象

• 关键特征与结果测量相匹配
• 产品团队在每周例行程序中审查数据

使用不当的迹象

• 仅在出现问题或需要创建季度报告时查看数据

努力：6/10

选项：Google Analytics、Twilio Segment、Pendo、Hotjar、Clicky、Amplitude、Mixpanel

# 5 净推荐值 (NPS)

虽然从技术上讲是调查的一个子集，但由于广泛的使用和具体的实施细节，我们将其作为一个独特的工具包括在内。 NPS 成为客户满意度的主要指标，因为它衡量了满意度的强度。 这种衡量您的产品是否正在创造有机增长的能力可能是 NPS 指标中最强大的元素。 用户是否自行传播信息？ 您可以找到许多关于如何正确管理和解释 NPS 结果的文章和工具。

优势

• 经过测试，证明，值得信赖。 研究表明 NPS 得分与收入之间存在相关性
• 许多实施选项
• 单题参与率高

弱点

• NPS 本身缺乏上下文。 团队必须推测是什么推动了得分。
• 调查中固有的所有弱点

工具使用得当的迹象

• 一致地使用和趋势
• 数据与其他工具相结合以提供上下文
• 组织中对 NPS 含义的广泛理解

使用不当的迹象

• 高管制定计划以利用直觉提高 NPS
• 分数是如此糟糕（或如此优秀）以至于它们不能用来为战略提供信息
• 分数是招聘或投资者的口头服务，但不告知战略

努力：4/10

选项：Wootric、Delighted、Qualtrics、SurveyMonkey、InMoment

最大化学习

实施框架的最后一部分是整合所有工具的反馈。 用户体验研究项目的结果导致创建特定的应用程序使用仪表板。 应用程序使用数据会导致在品牌承诺访谈中提出具体问题。 NPS 结果导致了一项特定的调查，该调查推动了​​一个新的用户体验研究项目。 让您的产品管理团队以 360 度全方位了解产品市场契合度为使命，这将加快学习速度并为您带来明显的竞争优势。

大多数产品团队已经实施了其中一些工具。 但大多数人也会发现自己认同一些“使用不当的迹象”，并且可能没有综合使用所有五种工具的原因。 要开始使用该框架，请开始缩小这些差距。 如果您还没有进行过深思熟虑的品牌承诺访谈，我强烈建议您根据您的品牌承诺创建一组问题，并尽快进行设置。

特别感谢以下贡献者：Kirby Montgomery、Danny Cates、Teresa Cain、Tapas Samantaray、Steffan Karagianis、John Kille。

最初发布在中。