对付我们做产品的人来说，最痛楚的点，可能便是产品做出来之后，被客户喷“利用繁琐，体验太差”，被老板DISS“你的产品切不到痛点”。
诚然，一个产品好不好，不能凭产品经理的个人喜好，也不能由于极个别的用户反馈，而对产品当前的状况进行通盘否定。
我们从产品入行的时候，就被行内大咖教诲，做产品要做“刚需、高频、痛点”。但是却从没有人去见告我们，如何通过不雅观测数据去验证我们做的东西是否是知足这三个核心要点。
本文旨在帮助产品经理们建立较为完善的数据指标评估体系，更好地帮助产品功能的优化和迭代。
首先，请容许我按照自己的理解，重新对“刚需、高频、痛点”做些定义：
刚需是相对付“弹性需求”而言的，从字面意思就可以理解为是硬性，人们须要的东西或者必须要做的事；高频是指需求希望在一定周期内产生的频次；痛点则是指用户在知足自己需求的过程中，碰着的最大障碍。那么评估指标怎么定？
紧张便是下面这一句话：刚需看渗透、高频看人次、痛点看能耗。
一、刚需看渗透
渗透率原来是市场营销中的一个观点，指企业的实际发卖量在市场潜量中的百分率。但是，我们可以将利用范围进行衍生，大到行业覆盖度，小到产品中的某个功能特性。
比如，互联网渗透率是指利用互联网的网民与总人口数之比，用于表达互联网渗透到普通民众生活的程度。
而对付某个APP产品来说，我们提出一个新的观点叫做“功能渗透率”，是指当前利用该功能的人数占整体利用产品的人数比例。这个指标可以较为客不雅观地反应出当前功能对付利用产品的人群的覆盖度，功能渗透率越高，则解释该功能是当前用户利用产品的核心功能，即当前产品形态下的大部分用户刚需。
以一款教诲APP为例，这个产品中紧张包括看资讯、听课程、做题库等产品特性，干系的产品功能渗透率如下：
从数据中我们就不难创造：10个人来利用该产品，7个人看资讯，2个人听课程，1个人做题库——看资讯这个功能点能覆盖到大部分的用户。
而对付一款教诲产品来讲，其终极目标是帮助用户拿证过题考试的，以是这个数据结果乍一看是反知识的。我们大部分人会认为构造化的课程才该当是用户最须要的内容及功能，有些颠覆我们的认知。
然而，是什么缘故原由导致的，我们就须要进一步做些反思了。有可能是功能刚上线，知悉的用户数量不多；也有可能是上线运营乏力，还有可能是内容不足给力；又或者是产品交互体验弗成，技能总是出BUG等，这些都须要进行详细的下钻剖析。
同时我们还须要把稳以下几点：
渗透率的数据，可以帮助你验证需求办理方案是否被大多数用户所认可，而不能剖断渗透高的便是刚需，渗透低的便是普通需求。刚需与否还是须要通过产品经理对业务的洞察去判断，渗透率更多的是作为“后验性”指标而存在。刚需是根据用户完成的业务目标所达成的任务而定的，离终点越近的越是刚需，我们可以根据用户的需求层次画一个同心圆，从里到外由强变弱。还是以教诲类APP为例，可以得到以下的图解：
总之。如果数据展示出来，创造空想和现实中有落差，那我们就要不断找缘故原由，不断调优，持续逼近空想的最优解。
二、高频看人次
人次是指用户在一定韶光、一定范围内重复涌现的行为次数。
普通人可能一辈子就买一次房，十年去换一部车，他们在人生的尺度上实在是个低频的。但是，在你要买车的前三个月的时候，你选车的需求被引发，每天看各种购车资讯的行为又变成了短韶光的高频需求了。
以是，它是一个相对的观点，我们不能分开场景去说这个。
我们来看一个支付宝的经典案例：
2003年的时候，支付宝仅仅只是淘宝的一个子功能，作为网上交易的信用包管工具；2004年末，支付宝开始逐步从淘宝体系等分拆，成为了一个的独立的第三方网络支付平台；2008年，支付宝发布移动电子商务计策，从PC端业务开始往移动端迁移，推脱手机支付业务；同年公共奇迹缴费正式上线，支持水、电、煤、通讯等缴费。时至今日，支付宝已经不断扩宽它的利用场景，支付宝及其本地钱包互助伙伴已包办事超12亿的环球用户，俨然成为我们手机里面的超级工具APP。就算我们不是每天都去淘宝网购物，生活中的线下支付每天也一定会利用1次或多次支付宝，可能是点外卖，可能是便利店的结算，又或者是公交车刷码。
支付宝的发展史便是低频工具型APP最好的逆袭，不断渗透到各个可以利用支付的场景中。网上购物大概是个低频的场景，但是线上线下的各种交易中的支付便是一个高频的场景；每天，全天下各地都在发生着各种交易，小到在学校门口买2元钱的汽水，大到购买万元的条记本电脑。
这些一旦全部聚拢在一个平台上进行操作，那将是一个非常海量的数字。
那么关于人次的指标一样平常都有哪些呢？
以刚才的那款教诲APP为例：
须要把稳的是，不同功能在相同的韶光区间里面，它们的频次是不一样。同样一个功能在不同的韶光区间里面，按天看、按周看、按月度看，频次也都是不一样的。
这款APP紧张供应看资讯、听课程、做题库等产品特性，干系数据如下：
以是，我们从上面数据中会创造，资讯是个高频的功能点，而课程和题库是低频的。同时，还会创造一个故意思的趋势：一样平常而言，越是高频的功能点，随着韶光跨度变大，它的人均频次的增幅越快；越是低频的功能点，它的人均频次的增幅越慢，当然也有一些特例。
以是，如果希望提高课程和题库的人次的话，可以考虑把冗长的课程，拆分成一个个小的知识点-短视频进行播放，把动则百八十道题目的题库，拆解成逐日一题的低门槛任务。
总之，如果你的产品切中刚需但低频的话，可以考虑以下2种方案去提高利用人次：
集低频场景为高频场景；低频场景前置或拆分转为高频场景。三、痛点看能耗（步数和时长）开篇已经提到，痛点是指“需求被知足过程中，行为路径上的最大阻碍”。而在这条达成任务目标的道路上，我们一样平常都会付出3样东西“体力”，“脑力”，“心力”，这三者的付出加在一起便是我们完成任务的一个整体能耗了。
体力指用户完成目标付出的实际行动，诸如在APP中完成注册操作，要输入手机号、验证码等，做饭时要先洗菜，切菜，炒菜等过程，，这些每一步的完成，末了才指向用户终极完成任务的通路。脑力指用户对达成目标的思考，思考是要花费能量的，思考的韶光越长，花费的能量就越多。以是，我们可以通过检测用户完成任务时在一些页面的勾留时长来判断，我们的产品是否给用户造成了困扰。心力指用户调动和掌握感情所耗费的能力，正向的感情基本不用耗能量，使人感到轻松；而负面的感情，则使人感到不适，诸如忧郁、迷惑、焦虑、愤怒等感情。以是，无论是体力、脑力、心力，归于实质来说，都是在花费我们自身的能量。人的统统动作实在都符合最小浸染力原则，也即“能不动手就不动手，能不用脑就不用脑，做人最主要的便是愉快囖”，这个是人性所致。
以是，如何办理痛点，实在便是让用户花费较少的自身能量。
下面再来说说如何用数据去评估三力的花费，依然以APP为例：
1. 体力的花费
我们一样平常可以记录用户在APP中完成任务的交互步数，跳转的页面个数等。
如果想做到更加风雅化，乃至可以统计用户点击任务中每个按钮之间的键程长度以及点击的次数等，这个取决于公司用研的投入产出比。
举一个大部分APP的通用案例-登录注册：
用户进入APP之后，跳转到勾引页，然后注书页面，输入手机号，获取验证码等等。个中，用户还会碰到各种问题，比如手机号输错，验证码获取延迟，验证码输入缺点，密码设置不符合平台规则，手机号被注册过等，无形中会增加用户完成任务的步数，体验下滑。
操作步数一样平常受产品设计以及业务本身属性影响，以是在交互路径优化时，须要在用户走弯路时及时给予提示，或者将问题直接化解。比如在注册某些APP时，直接获取手机确当地手机号，这样就避免了手机号输入缺点的尴尬。
一样平常来讲，用户不会全部按照我们的空想化行为路径去进行操作，中途会碰着很多用户的跳失落。
以是，大部分情形会是像下面这样：
任务达成的用户的均匀交互深度>平台设计的最短交互路径深度>流失落用户的均匀交互深度
这基本是一个恒定的不等式，我们只能努力通过产品的优化，让两端的“>”都无限趋近于“=”，才能达到较好的用户体验。
2. 脑力的花费
常日可以通过完成任务的时长来进行判断,更准确的说是用户的业务处理时长，这个要把用户完成操作之后系统的相应时长给打消。
业务处理时长因人而异、因事而异，有些人业务闇练，就能很快达成；有些事较为繁芜，就须要花费更多的韶光。这更多被主不雅观成分影响。
以是，我们大部分时候看人均时长，看新老用户的人均时长，然后再看时长的整体人群分布比，来评估任务整体完成耗时水平的差异，从而做进一步的优化。
比如进入一些APP产品之后，新手会看到一层半透明的蒙板层，去勾引你怎么去玩转里面的功能，这个便是在帮助用户快速上手，不会满屏幕找入口。
不要让用户想，不要让用户想，不要让用户想。
主要的事情说三遍，让他随着你设计的洋流漂洋就好。
3. 心力的花费
目前我们很难有直接的定量指标，大部分只能通过用户对每个功能点的定性反馈来评判；我也很期待未来手机APP可以记录用户的表情变革，对脸部表情进行识别和打分。实时同步感情变革，来判断用户是否碰着了困难或者不愉快，进而可以进行定向优化。
当然，未来技能成熟，可能法律法规依旧是不容许的。以是，大部分时候，这类检讨只能做一对一的焦点小组访谈了，很难进行大数据的采集剖析。
但是，我们依然可以通过一些知识性的体验，找到评判的方法。比如我们利用APP时闪退，打开一个页面时等了10多秒，购买产品付款时提示我余额不敷等，这些都会给我们在完成任务时带来糟糕的体验。
我们可以把这几个大致分为3类：
缺点类：包括网络报错，加载失落败，APP端闪退崩溃等；我们可以把的各种缺点的影响人数，以及影响次数作为核心指标进行衡量，比如报错的接口名称、操作系统、网络状态等都是常见的下钻维度。时效类：比如加载时长，审核时长，后真个接口返回时长等；我们可以把一些关键页面的均匀加载时长，主要接口（被频繁调用）的返回均匀时长作为核心指标进行衡量。业务类：比如验证码输入有误、手机号被注册、优惠券不能利用等；我们可以把用户在完成任务时，统计返回的各种业务提示进行剖析，来看看常日用户在走到那一步给卡壳了。总结产品能不能做起来，取决的成分有很多，计策方向、竞争格局、做事质量、产品体验、运营活动等都会影响产品的成败。
希望本文能够帮助各位产品经理建立自己的数据体系，带上度量标尺，更好前行。
末了，如果看完后啥也不记得，请记住这张表，期待大家能做出让用户、公司、自己满意的三赢产品。
#专栏作家#
囧囧有神（个人微信"大众年夜众号：jspvision，囧神产品不雅观），大家都是产品经理【2018年度最受欢迎】专栏作家，出发点学院导师，成均馆大学企业讲师，混沌大学创新翰林。10年互联网履历，产品运营专家，Team Leader。
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