用户反馈如何“接招”

本文分享了一位产品经理处理用户反馈的经验,包括区分Bug与建议、评估反馈价值及优先级,以及根据不同类型的用户调整反馈处理策略。

    作为“出道两年”的产品经理,由于从事企业产品领域,接到的用户反馈数不胜数,也逐渐摸索出了一套应对用户反馈的方法论,个人拙见,望指教~

    每一个产品经理,应该都被用户吐槽过,只要你的产品有人用,便一定会收到反馈,那么要如何应对各种各类的反馈呢?我们可以从两个维度进行考虑。

维度一:看反馈类型
    一般用户反馈的问题,无非是两大类:Bug和建议。接到的用户反馈的第一时间,产品经理要能够分辨出,这个问题是属于Bug还是优化建议。

    如果属于Bug,首先判断是否真实存在。一般的用户不了解产品,当他们在使用过程中遇到自己脑海中预想之外的问题时,就很容易误认为是Bug。遇到“假Bug”时,产品经理应该立即为用户解答说明,同时思考为何会让用户误以为是Bug,可以针对进行优化。当然若证明了该问题是确实存在的Bug,则应立即评估其影响程度,以此决定处理的优先级。本人对此有一套自己的评估标准:

    由上可见,影响主功能的Bug,需立即修复,如崩溃闪退等;而vip用户属于高级且核心的用户,流失成本较大,所以他们会遇到的Bug也需要立即修复。

    而另一方面,如果反馈的问题属于优化建议,则归类于需求,需要产品经理对其价值进行评估,从而确定排期。一般我会使用简化版的KANO模型进行评估,可以看出,必要的需求需优先处理,而惊喜与期待的需求可以记录并排期。

维度二:则是看反馈对象

    一般来说,一个产品的用户不外乎以下几种:新用户(第一次使用)、轻度用户(一年使用几次)、重度用户(一周使用一次以上)、核心用户(熟悉大部分功能,有自己见解)。我个人对此的重视程度为:新用户>轻度用户>核心用户>重度用户。

    作为一款互联网产品,最重要的无非是拉新和留存。对于用户来说,第一次使用一款产品时,一般会呈现较为客观的反应,如果有某些地方让他们觉得不舒服,那其实很大概率上这些地方也会让其他的新用户感到不舒服,如果能第一时间对这些用户的反馈进行应对,可以大程度提高用户满意度与好感度。

    而轻度用户的情况,其实跟新用户是类似的,他们对产品还没有成型的概念,容易客观发现问题。同时这个群体又是占比最多且容易流失的,一般这类用户很少会去提出自己的反馈,所以能够及时解决此类用户反馈的话,对留存可以起到不小的帮助。

    核心用户,或者说种子用户,他们对产品有着自己独到的见解,有时候甚至可以给出产品经理本人也没想到的高价值想法。对于这部分用户的反馈,是值得产品经理及时应对与思考的。同时他们最能理解产品经理的难处,所以也不会太过苛刻,紧急程度可以适当往后排。

    最后来到重度用户,这批用户往往是产品经理最头疼的对象。他们用的多,但又不像核心用户那么包容,因此对产品的吐槽量级往往是最大的。产品经理日常收到的反馈大部分也是来源于此类用户,正因为多,所以有价值的反馈占比也相对较少,需要产品经理花时间去筛选与验证。虽然这部分用户耐心可能不太够,但他们往往不容易抛弃这款产品,所以我会将这类的优先级排到最后,给自己留充分时间去处理。

总结:

    收到用户反馈时,我们可以先看反馈类型,再看反馈对象,综合评估处理的优先级。以上两个维度的思考,在应对用户反馈时缺一不可。当然这只是我的个人方法,看起来可能比较复杂,但实际工作中接触多了,你的脑子转的会比你想象得快,思维模式成型之后,就能做出比较好的应对模式。只要多接触,多思考,相信我们都能跟用户成为好朋友。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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