敏捷测试转型 聊聊让用户成功的产品

鼎叔 · 2024年03月18日 · 3077 次阅读

这是鼎叔的第九十二篇原创文章。行业大牛和刚毕业的小白,都可以进来聊聊。

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之前聊过,最体现用户对产品的满意程度的指标,是 NPS。用户使用自己钟爱的产品会出现 WOW 时刻,其背后的本质,就是好产品能帮助用户获得成功,从而极大提升 NPS。我们不止关注用户使用产品时的体验,还要关心用户使用之后会发生什么。

本文参考了 Kathy Sierra 的观点,她是《用户思维 +》的作者。

热卖的产品有什么特点,除了运气好…
从事质量工作的朋友可能会说,热卖的产品质量好,但有太多质量最好的产品并不是很成功的产品。
而很多热门产品在初期存在着大量缺陷,但用户并不太介意,甚至用户会主动为缺陷辩解:它们并不是问题。
用户的这种善意是如何被增强的?很显然,并不是靠品牌广告的洗脑和社交媒体的活跃。
回到 NPS——持续成功的产品,被推荐度都很高,那是什么激发了这些可信任的推荐?
究其奥秘,就是用户是自私的,他不关心提供服务的你的公司,不关心你的 APP 和技术力,而是只关心自己:
自从用了这个产品,我变得更棒了。

产品的品牌目标,要从 “用户觉得这个 APP 好厉害”,转变成 “自从用了这个 APP,我发现自己太棒了”。

那么,觉得自己很棒的用户,有什么特征?
他们通常表现更卓越,更熟练,有更高的知识和技能,有很多自己喜欢的朋友们。
所以,产品思维要转变到 “使用产品后会发生什么”,这样面临的竞品也少很多。
用户使用工具 APP,并非是为了成为工具专家,而是为了创造激动人心的内容,在具有吸引力的应用场景中表现卓越,能够感知到更高的清晰度,和更深入更丰富的体验。
基于此,产品经理的目标是让用户升级,而不只是让产品升级,用户会自发传播显而易见的事实,并鼓励其他的用户去尝试。
以短视频剪辑产品为例,产品不是 “为了打造最好用的短视频剪辑工具”,而是为了 “成就更多的视频创作大牛”。焦点从工具转移到人。

如今的口碑战略会聚焦在客户服务上,但客户服务出色不一定代表用户的表现出色,应该把用户关怀右移到对 “用户的成果” 的关心上。

后用户体验 - 点击之后发生了什么
想象你的用户使用了你们公司的产品或服务,他在随后的一段时间内,会做些什么,和谁交谈,对什么反馈会积极关注。
后用户体验的设计,就意味着不仅为目标用户设计,还要为用户的用户而设计,思考:用户的朋友、家人和同行会如何看待我们的用户。
产品目标描述中,要习惯于用 “我们的用户” 来替代 “我们的产品”,比如:“我们的产品如何才能在社交媒体上获得更多的粉丝”,修改为:“我们如何才能帮助我们的用户在社交媒体上获得更多的粉丝”。
顺着这个思维,我们和竞争对手不再是公司之间的直接 PK,而是关注 “我们的用户是否比对手的用户表现更出色”。

用户成长曲线
我们的期望是让用户的能力随着产品的使用而增强。但事实上,大多数主打 “方便易用” 的产品,在 “提高用户能力” 上碌碌无为,只剩下了 “简单好用”,比如 “傻瓜式视频生成工具”。
其症结在于,我们是否找到了 “具有吸引力的应用场景”,在场景中观察用户能力是否有快速增长。
对于新用户来说,初次接触的困难尝试期是非常脆弱的,有可能遇到挫折后永远流失了。还有个可能,好不容易学会使用产品了,产品来个大升级,又给整不会了。没有必要让新用户重新回到困难期。

对于中度用户而言,掌握了基本的产品使用技巧后,水平就停滞不前了,难以对产品产生更浓厚的兴趣,逐步耗尽热情。

即使产品定位是 “入门级”,也不意味着只有入门级应用场景。入门级视频剪辑 APP,也可以在构图、采光、配乐上提供更多艺术和技巧指南。
有些用户会表示他们只是简单玩玩,不想成为专家,这没有关系,一旦用户掌握了一些技巧,想法也会跟着改变。

如何定义 “表现卓越”
专家和工作年限及名气无关,和是否受欢迎无关,专家是能反复做到高水平成果的人,能够做出更一致更高明的判断;对指定领域的代表性任务,专家将有更可靠、更出色的表现。
我们可以据此来检视自己是否有 “专家范”。
之前我在聊聊刻意练习 - 天才并不存在一文中聊过,天赋并不是获得高水平的核心条件,更重要的是专注力练习和构建心理表征。我们的产品和服务应该尽可能帮助用户在学习和练习中变得更加高效,帮助用户在不同阶段都保持渴望成功的愿望。
以前我介绍给费力度模型,我们可以把用户任务分为三类:不能做,能做但费力,精通。对于专家而言,并不是所有任务练习都是从 “不会做” 到 “精通”。

专家永远都会给自己增加 “不会做” 的新挑战,还会把精通的任务用不熟悉的方法费力尝试多遍(刻意练习),突破原来方法的极限效果。
精通一个技能胜于掌握一堆半生不熟的技能。专家会聚焦某个技能上,并把复杂技能拆解为一个个细粒度的子技能。
表演,演讲,项目管理式学习,重复舒适区的练习,间隔太长的练习,放松的游戏等等,都不算是刻意练习。
看似神奇的专家,还磨练出了一种直觉感性能力,自动归纳出结果,类似神经网络在大量重复中形成的通路。人脑学习和机器学习是类似的,需要接触 足够的多样化的实例(数据),及时反馈,标注出细微的特征差别。
面对我们的用户,原理也是一样的,如何在很短时间内展示大量的高质量的实例?
如果我们确实需要展示不好的低质量例子,就要营造 “不适感”,让低劣的例子更加低劣。

帮助用户排除障碍
帮助用户排除障碍,比引诱他们努力前进更有效率。在用户的愿望和现实之间存在一个鸿沟,用户缺乏跨越鸿沟的技能,也看不到应用场景和我们提供的工具之间的关系,我们往往也没有提供工具以外的帮助。
要解决这个困境并不难,我们只需要诚恳地告诉用户,你遇到的这些困难是正常的,其他用户也同样面临这些困难,并提供线上论坛揭示用户困境的解决方法。尽可能让用户很方便的找到他疑惑的问题帖子。
和线上论坛类似的途径还有很多,如用户手册,视频教程,海报,产品界面引导,新用户培训或研讨沙龙等。

用户在迈向专家之前会经历漫长的过程,如何保持进步的渴望?
我们可以提供成长指南,从新手到专家可以分为 N 个级别,类似游戏的可视化升级系统。也要帮助用户了解他现在能做什么,身处哪个级别。每个级别上用户需要花费的时间和精力都要比上个层次大一倍以上。

为了鼓励用户从初期就大胆尝试产品,我们要设计让用户有安全感的产品服务,鼓励 “随意实验”,鼓励尽快上手,哪怕短时间内不能完成一个有价值的任务,也可以产生一些有意义的探索结果,获得惊喜。
当用户在挑战难度和当前能力达到一定的匹配和平衡时,就容易获得 “心流” 的愉悦感。
用户和其他同样高水平用户交流时,还用使用很多专业术语,讨论一些技巧时会非常默契,这本身也是一种激励。

维持用户的认知资源
众所周知,保持高度注意力是非常消耗注意力资源的,我们应确保用户的稀缺注意力放在正确的事务上。
有很多体验很差的大公司产品就是反例,界面充斥着消耗用户资源的板块,它们代表了不同部门的各自利益。
从微观层面说,每个貌似没有处理干净的任务,也会在后台持续消耗用户的注意力资源,比如用户总会担心上个页面填写的内容没有成功保存。
这种消耗源自不确定性,且具有累积效应,让用户越来越心累。
解决这个消耗的产品设计方法有:
便捷的帮助手册
托管给独立的外部控制器
更明显更自然的功能引导及正反馈
尽可能少的选择项,初期阶段最好不需要选择
让练习活动更简化。比如提供自动化的结果跟踪看板,或周期提醒装置。
让练习更有效的辅助动作成为习惯。比如球员要养成每天检查训练装备的习惯。
让应用场景和事业成功产生关联。

最后,如何让用户该做的事情转化为大脑自动关注的事情?
这需要我们创作发自内心的感受。比如把资金安全的风险防范,转化为一个个惊人的重大事故案例。大脑对于有威胁的惊人效果会印象深刻。
其次,应用场景的营销资料比员工手册学习更容易记忆,因为后者关注的只是工具。
第三,大脑最喜欢即学即用的学习,而不是储备式学习。而我们的职责,是帮助用户取得进步,而不是学习更多内容。因此可以通过每个技能映射来验证所学知识的有效性。把暂时用不上的知识做为参考附录,甚至删掉,以免强占目前的稀缺认知资源。

结语:
“以人为本” 的门槛远比想象的高,因为人脑非常复杂且消耗大量资源。我们必须帮助用户做他们想做的事,而不是我们(KPI)想做的事。
成就卓越的用户,是终极的 NPS 提升之道。

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