产品经理-产品驱动增长0-传统漏斗模型VS产品驱动增长

文章探讨了产品从核心产品到心理产品的不同层次,并通过G公司和K公司的案例说明。传统增长模型的漏斗式思维在转化率相乘后可能导致高流量需求,从而陷入增长瓶颈。为解决这一问题,文章提出了产品驱动增长的新模型,强调需求、方案、共识、体验、场域、效率、口碑和流量等因素的独立优化,以实现更高转化率。

一、什么是产品

产品分狭义和广义两种说法,狭义上的产品是指具有某种特定物质形状和某种用途的物品,一般指看得见、摸得着的东西;而广义上的产品是指人们通过购买而获得的能够满足某种需求和欲望的物品属性的总和。

产品可以分为如下表中的4个层次

产品层次说明
核心产品

产品最基本层次,是顾客购买产品的真正动机

形式产品指承载产品核心利益的各种具体形式,也就是通常说的产品。
附加产品顾客购买产品时得到的额外服务或利益
心理产品顾客购买产品时的心理感受和体验

说明:核心产品是由客户定义的,是客户购买产品的基本需求;形式产品和附件产品是企业赋予的,是满足需求的方式或道具;而心理产品是顾客和企业共同定义的,比如企业要打造某个产品品牌,客户也要认可这个品牌。

下面我们以G公司和K公司举例

为了便于对产品经理相关工作的描述,我们设计两个公司。

G公司,证券IT行业公司,2B业务,客户是国内证券公司和在国内展业的国外证券公司,为客户提供证券交易的相关系统。

K公司,聚焦K12的学习产品,包括学习机、学习平板、学习相关的APP等

产品层次G公司K公司
核心产品希望可以通过这个系统实现自己客户的衍生品交易,而且要求系统稳定不出错,速度要快可以抢到单客户希望通过产品提高学生的学习成绩,通过精确联系,通过做最少的题掌握所有该掌握的知识
形式产品采用分布式架构,用PC服务器搭建系统12英寸的平板,128G内存,超薄机身,4000mAh大容量电池
附加产品送一年免费驻场运维7天无理由退款,一年包换,三年保修
心理产品行业口碑最好的系统行业排名第一的学习机

二、统漏斗式增长

我们简单说明了一下什么事产品和不同的产品层次,核心产品是从客户角度出发,那要增长的话也发生从用户角度考虑,传统的漏斗式增长,一般场景常见如下:

增长=流量×曝光转化率×激活转化率×留存转化率×付费转化率×未退费转化率

 

此公式有如下问题

1、转换率都小于1,多个因素相乘后,做一定的增长需要大量的流量,如下:

转化率一般常见数值如下

曝光:0.5%~3%

激活:10%~30%

留存:20%~50%

付费:1%~10%

非退费:90%

我们都区中间值,转化率分别是1.75%,20%,35%,5.5%,90%,这样算出来的流量非常惊人,如我们要有1000个非退费的用户,流量需要1649万,如果要10000个,那需要1.649亿的流量,差不多全国10%的人口了。如果按照这种模式增长,早期会有流量红利,但很快会陷入增长瓶颈。

2、每个因素没做到解耦,提高一个因素的转化率可能会导致另外一个因素转化率降低。

例如为了提高试用的转换率,凡是试用产品的人发一个冰激凌,那可能大量的人只是为了冰激凌而试用,试用完吃完冰激凌就走了,留存的转换率就会急剧下降。

三、产品驱动开发

有大佬提出了利用产品驱动增长的模型,新的公式如下:

增长=需求×方案×共识×体验×场域×效率×口碑×流量

需求:能帮助客户解决问题的真是需求。

方案:产品用什么方式满足客户的需求。

共识:团队中的每个人对产品要实现的需求、方案是否认识相同。

体验:客户对产品的体验

场域:产品和用户接触的场地

效率:通过什么方式来让客户认识你的产品

口碑:用户是否愿意把你的产品介绍给别人

流量:产品从0到1需要的流量。

这个公式可以解决传统漏斗模型的问题,每一项的转化率大于1,每一项基本独立,改善某一项不会影响其他项。

后续我们分几篇文章分别说需求、方案、共识、体验、场域、效率、口碑、流量,该说法出自李睿,大家想了解可以在得到中搜索李睿 怎样用产品驱动增长

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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