对于我们做产品的人来说，最痛苦的点可能就是：产品做出来之后，被客户喷“使用繁琐，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全盘否定。

我们从产品入行的时候，就被行内大咖教育——做产品要做“刚需、高频、痛点”。但是，却从没有人告诉我们：如何通过观测数据，去验证我们做的东西是否是满足这三个核心要点。

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：

那么，评估指标怎么定？

主要就是下面这一句话：刚需看渗透、高频看人次、痛点看能耗。

一、刚需看渗透

渗透率原本是市场营销中的一个概念，指企业的实际销售量在市场潜量中的百分率。

但是，我们可以将使用范围进行衍生，大到行业覆盖度，小到产品中的某个功能特性。

比如，互联网渗透率是指使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。

而对于某个APP产品来说，我们提出一个新的概念叫做“功能渗透率”，是指当前使用该功能的人数占整体使用产品的人数比例。

这个指标可以较为客观地反应出当前功能对于使用产品的人群的覆盖度：功能渗透率越高，则说明该功能是当前用户使用产品的核心功能，即当前产品形态下的大部分用户刚需。

以一款教育APP为例，这个产品中主要包括看资讯、听课程、做题库等产品特性，相关的产品功能渗透率如下：

从数据中，我们不难发现：10个人来使用该产品，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。

而对于一款教育产品来讲，其最终目标是帮助用户拿证过题考试的。所以，这个数据结果乍一看是反常识的。

我们大部分人会认为：结构化的课程才应该是用户最需要的内容及功能，这个结果有些颠覆我们的认知。

然而，是什么原因导致的，我们就需要进一步做些反思了：

这些都需要进行具体的下钻分析。

同时，我们还需要注意以下几点：

还是以教育类APP为例，可以得到以下的图解：

总之，如果数据展示出来，发现理想和现实中有落差，那我们就要不断找原因，不断调优，持续逼近理想的最优解。

二、高频看人次

人次是指用户在一定时间、一定范围内重复出现的行为次数。

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其实是个低频的。但是生日酒会策划方案，在你要买车的前三个月，选车的需求被激发，每天看各类购车资讯的行为就变成了短时间的高频需求。

所以，它是一个相对的概念，我们不能脱离场景去说这个。

我们来看一个支付宝的经典案例：

时至今日，支付宝已经不断扩宽它的使用场景，支付宝及其本地钱包合作伙伴已经服务超12亿的全球用户，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必然会使用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，俨然就是一部低频工具型APP的逆袭史：不断渗透到各个可以使用支付的场景中。

网上购物也许是个低频的场景，但是线上线下的各类交易中的支付就是一个高频的场景。

每天，全世界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，大到购买万元的笔记本电脑；这些一旦全部聚集在一个平台上进行操作，那将是一个非常海量的数字。

那么，关于人次的指标一般都有哪些呢？

以刚才的那款教育APP为例，需要注意的是：

这款APP主要提供看资讯、听课程、做题库等产品特性，相关数据如下：

所以，我们从上面数据中会发现，资讯是个高频的功能点，而课程和题库是低频的。

同时，还会发现一个有意思的趋势：一般而言，越是高频的功能点，随着时间跨度变大，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。

所以，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，以短视频的形式进行播放，把动则百八十道题目的题库，拆解成每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种方案去提高使用人次：

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“需求被满足过程中，行为路径上的最大阻碍”。

在这条达成任务目标的道路上，我们一般都会付出3样东西“体力”、“脑力”、“心力”，这三者的付出加在一起就是我们完成任务的一个整体能耗了。

所以，无论是体力、脑力、心力生日酒会策划方案，归于本质来说，都是在消耗我们自身的能量。

人的一切动作其实都符合最小作用力原则，也即“能不动手就不动手，能不用脑就不用脑，做人最重要的就是开心”，这是人性所致。

所以，如何解决痛点，其实就是让用户消耗较少的自身能量。

下面再来说说如何用数据去评估三力的消耗，依然以APP为例：

1. 体力的消耗

我们一般可以记录用户在APP中完成任务的交互步数，跳转的页面个数等。如果想做到更加精细化，甚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，跳转到引导页；然后注册页面，输入手机号，获取验证码等。

其中，用户还会碰到各种问题，比如手机号输错，验证码获取延迟，验证码输入错误，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，导致用户体验下滑。

操作步数一般受产品设计以及业务本身属性影响，所以在交互路径优化时，需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，直接获取手机的本地手机号，这样就避免了手机号输入错误的尴尬。

一般来讲，用户不会全部按照我们的理想化行为路径去进行操作，中途会遇到很多用户的跳失。

所以，大部分情况会是像下面这样：

任务达成的用户的平均交互深度>平台设计的最短交互路径深度>流失用户的平均交互深度

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. 脑力的消耗

通常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，这个要排除用户完成操作之后系统的响应时长。

业务处理时长因人而异、因事而异：有些人业务熟练，就能很快达成；有些事较为复杂，就需要花费更多的时间。这更多被主观因素影响。

所以，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，去引导你怎么去玩转里面的功能——这个就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！！！

重要的事情说三遍，让他跟着你设计的洋流漂洋就好。

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