產品最佳化：如何快速確定模組最佳化方向

2025-05-13 12:43 人人都是產品經理

日常工作中，最多的事就是做功能最佳化。本文作者透過案例，給大家分享瞭如何用RFM模型進行功能最佳化的產品實踐，希望可以幫到大家。
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當一款產品突破0-1階段後，產品經理馬上就要思考如何最佳化迭代產品。我們都知道這款新產品還不夠完善、不夠完美，但是最佳化要從何處入手呢？
一款產品在設計時可能會參考競品來做出很多業務模組，即便這些模組並不是核心業務，比如：發現、圈子、打卡、問答等等。之所以做這些模組的原因要麼是認為“競品有，我也要有”，要麼是認為“使用者也許會需要它”。
雖然在需求側這種東西都是可以自圓其說，但是從產品本身的角度來說它們就是一種累贅，既是研發的累贅，也是運營維護的累贅，後果就是讓產品的定位不準確，甚至因為分流而損失掉一部分使用者。
那麼如何能快速確定下一個版本產品的最佳化方向呢？拍腦袋想肯定是不行的，說不定會畫蛇添足。我在使用RFM模型做使用者分層時，發現這個模型的指標維度也許可以用於產品功能最佳化，並嘗試做了驗證。

給RFM模型指標的新釋義

大家都知道RFM模型是用於使用者分層的，它有三個指標：最近一次交易間隔時間、交易頻次、交易金額。他們背後的意義分別是使用者的流失風險、使用者的忠誠度、使用者的價值。我嘗試在調整指標定義的基礎上，用這個模型分析評估產品功能。

首先，修改指標定義

分析的前提有2個：
  1. 產品模組內沒有使用者購買行為。我嘗試的產品內沒有支付業務，所以是否適用無法判斷。
  2. 產品各功能模組相對獨立，且使用者使用時長相似，例如打卡和閱讀這兩個功能就不適合在同一維度進行比對。
修改RFM指標定義：
  • R：最近一次使用某功能的間隔時間。
  • F：一段時間內使用某功能的頻次。
  • I：Monetary修改為Time，一段時間內使用某功能累計時長。（沉浸度）

然後，設定分析指標

以平均值為標準，高於平均值記為1，低於平均值記為0。
上圖列舉了各種假設情況下的分析結果，可以作為我們對一個功能模組調整的依據。產品設計在一定程度上是感性的，但不能沒有理性。多數情況，理性的分析才能給我們指引正確的方向，所以用資料支撐決策是非常必要的。

舉個例子

第一步 透過埋點獲取每個使用者在被評估功能模組產生的R、F、T資料。頻率和累積使用時長統計範圍以1個月為時間跨度。
第二步 求被評估模組的R、F、T均值，以及每個模組的R、F、T均值。
第三步 比對均值，如下圖示意紅色表示高於均值，黃色表示低於均值。
（模組及資料均為虛擬，僅用作示意）
第四步 按預設指標分析
結果：
  • 經驗圈——100考慮重構：有用，但低頻，內容也不夠好。
  • 每日一句——111重點保持：很好，不要亂最佳化，嘗試A/B測試。
  • 你問我答——001考慮重構：內在美，要學會吸引使用者。
  • 話題——110重點最佳化：金玉其外，敗絮其中。
  • 學習組——000考慮砍掉：啥啥都不行。
  • 每日閱讀——100考慮重構：有用，但不吸引使用者，也不能留下使用者。
  • 小知識——101重點最佳化：有用，但是低頻。
  • 英漢互譯——110重點最佳化：金玉其外，敗絮其中。
經過分析我們得到了針對每個模組的調整方向，相較於僅僅考慮跳出率、轉化率，這個方法為我們提供了更多依據。對於迭代成長中的產品，切忌拍腦門對某一個功能進行調整，作為產品人每提出一個方案都應該有理有據，不然很容易被其他部門質疑甚至diss。
本方法僅是對如何快速評估功能模組並確定調整方向的一個探索，結論是否準確還需要透過大量實驗驗證，僅供大家參考。

失效因素

以下幾點因素會使該方法出現失效情況，需要格外注意。

時間

時間是影響分析的一個重要因素，以上文舉例的學習型app為例：
我們不能簡單的把時間跨度按周、按月、按年劃分，因為考試前後使用者的頻次、使用時長會有明顯起伏。

使用者生命週期

使用者群細分的越精準，獲取的資料就會越趨近，得出的結論就越可靠。
我們不能僅憑少量高質量使用者的行為資料就判斷應該向大量新使用者提供哪些服務。不能簡單的把所有使用者放在一起統計，因為有一些使用者完成了某階段學習後就會產生長時間離開、甚至解除安裝行為。在沒有精準的細分使用者群體的情況下，簡單粗暴的方式是去掉極端值，讓“少數服從多數”。

功能定位

確定你要評估的功能模組能夠符合模型基本假設：
  • R：使用者離開越久越有流失風險。
  • F：使用者訪問頻次越高越有粘度。
  • T：使用者停留的越久越有沉浸感。
這就是為什麼我在開篇設定了“支付模組不適用分析”的前提。因為使用者在使用支付功能時明顯是不想停留很久，反而更希望可以在短時間內完成支付操作。支付就是典型不適合用這種模型分析的。如果一個功能最初的定義就是低頻，那麼我們用高頻來評估它“好”與“壞”就會得出錯誤結論。
我們不能僵硬的執行任何一個分析模型或分析方法，就像老祖宗講究天時、地利、人和一樣，只有綜合全面的考慮，才能夠離真實更近，讓資料說實話。
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本文來自作者：無問西東


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