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作为产品经理你懂什么叫做结构化输入吗?

  • 发布:人人都是产品经理
  • 来源:网络
  • 时间:2018-04-23 14:56

产品经理追求产品的极致体验,令人尖叫的体验,基本上就有机会获得商业方面的成功。

庖丁解牛就是一个令人尖叫的过程,他说他不是在展示杀牛的技术,而是追求一个叫“道”的东西。技术只是一个求道的过程或者桥梁,你看到的是桥梁本身,而我从中是要通过这座桥梁到达要去的地方,就是这个生命的本来面目,而这个桥梁有可能是杀牛,也可能是杀人。

结构化输入:

小时候,我的某位老师曾经深情地对我们说,“你们现在读书越读越厚,但是最后你们会发现,书要越读越薄”。实是至理明言。书读得厚,只不过是知识的积累,就像孔乙己一样会“茴”字的4种写法,算不得高明;而书读得薄,是把所读到新的知识点,都融会贯通到自己的知识体系当中,变成自己的血液肌肉,随时随地都能够有效应用在工作生活当中,这才叫作高级。要做到这种“高级”,简单来说,就是要做到结构化输入。

本文要点如下:

(1)结构化输入有两种基本的方法:一是将无结构的内容进行结构化分析;二是将已有结构的内容打散,与自己的知识结构进行重组,形成新的结构;

(2)将无结构的内容进行结构化分析的拆建三部曲:成分拆解、结构/关系梳理、时间线/流程梳理;

(3)打散现有结构进行重组的案例:AARRR模型→ AAR服务导向模型&RR营销导向模型;

(4)持续地进行结构化输入后,个人的结构化输出能力的提升也就水到渠成了;

(5)产品经理没有职权,怎么才能叫得动其它部门同事?怎么才能处理好复杂的事件?结构化学习可以提供很有效的方法。

什么叫做结构化输入?

一个浅显的例子是,假设大脑是一个仓库,繁多杂乱的知识点是棉被,每天都有新的货物进来——非结构化的输入,就等于随意堆放这些棉被,仓库很快就会被占满,并把原有的棉被挤出去;结构化的输入,就相当于在仓库中建立框架,并将棉被压缩抽气成为一个又硬又小的货物放置在框架中,这样棉被的储存量就以次方级增加。

这就是结构化输入的魅力所在。

结构化输入的方法论

结构化输入的方法论包含两个层面:

§  将无结构的内容抽象成为结构化存储

§  将已有结构的内容打散,与自己的知识结构进行重组,形成新的结构

具体怎么操作,上案例:

1、将无结构的内容进行结构化分析

美国佛蒙特大学的研究者曾经做过一项工作,他们通过自然语言处理与文本数字化等方式,在分析1737个故事后,根据情绪曲线和主成分分析法,总结出了6种讲故事的套路:

1.     由穷变富(Rags to riches,rise)

2.     由富变穷(Riches to rags or tragedy, fall)

3.     陷入绝境然后成长(Man in a hole,fall-rise)

4.     伊卡洛斯式(Icarus,rise-fall)

5.     辛迪瑞拉式(Cinderella,rise-fall-rise)

6.     俄狄浦斯式(Oedipus,fall-rise-fall)

根据这几个套路,有个博主时悦shadow逐个分析了国内的各种玛丽苏剧。比如范冰冰主演的《武媚娘传奇》,使用的就是辛迪瑞拉式灰姑娘路线。

辛迪瑞拉式灰姑娘路线-《武媚娘传奇》

这就是一个简单的将看似铺开无结构的剧情充分结构化的例证,有兴趣的同学,可以把国内大部分IP剧都套入来做一个结构化的分析,然后你们会发现,满满的都是套路啊!

作为普通人,我们也许没有那么强大的数据分析工具,但也可以按照如下三步进行拆解和重组,搭建自己的结构(不妨叫他们拆建三部曲):

1.     成分拆解

2.     结构/关系梳理

3.     时间线/流程梳理

几年前看了一篇文章,介绍王石领导万科的管理层应对君安证券“逼宫”的全过程(文章名称是《王石回忆20年前那一战:万科与君安的较量》,有兴趣的同学可以去搜来看一下)。看完后,我用了两天的业余时间做了一个结构分析图,基本就是按照这种方法操作。

通过拆建三部曲,几万字、几十万字、甚至几百万字的知识,就能够简化成一个个清晰的架构展现在你面前。

2、将已有结构的内容打散,与自己的知识结构进行重组,形成新的结构

我们以一个互金运营经理读《增长黑客》为例:

(1) 带着问题阅读

在不断地“学习”其他理财app的运营设计并陆续上线了很多运营功能之后,你忽然迷惑了。你不知道自己为什么要做这些功能或是活动,也不知道该针对哪些用户推出什么运营活动最合适。这时,你的老板推荐了一本书《增长黑客》,希望能给你一点启发。

(2)理清阅读过程中产生的新问题之间的关系

通过阅读,你发现AARRR模型能够告诉你,在用户生命周期的不同阶段,有不同的运营目标,必须针对这些来设计运营活动。然后,还需要设定相应的数据指标来验证这些目标是否已经达到。通过这样的阅读,你就在运营目标-用户-数据指标之间建立了关联。

(3)知识重组,形成新模型或新技能(拆建三部曲)

1)成分拆解:平台、用户

2) 结构/关系梳理:“平台&用户”的互动(拉新、促活、留存)和交易(获取收入)关系、“用户&用户”的传播关系(传播)

3)时间线/流程梳理:

§  拉新→促活→留存。从时间线看,体现的是用户从入门到放弃的全过程

§  在全过程的每一个节点(浏览/点击/访问/下载/注册/绑卡/投资交易/复投等)中,都有可能发生“用户→用户”的传播行为。比如,家里是老婆管钱,老公在朋友圈看到朋友分享的一个收益率不错的产品时,就可能仅仅是在访问

§  对互联网金融产品来说,只有发生了实际的交易,才有收入可言。而在交易后发生的用户间传播,可信度和新用户的交易转化率都会比较高。这样,又会将一个新用户拉进“拉新→促活→留存”的生命周期。

经过以上一番梳理,新的结构模型也就呼之欲出了——

1)“拉新-促活-留存”模型(AAR服务导向模型)

你发现在这个模型中,由于获取用户、提高留存率、提高活跃度这三项反映的是用户在本平台一个完整的生命周期,所以可以单独拉出来,构成“拉新-留存-促活”的框架,而这恰好也是用户运营的核心。你结合自己的从业经历,整理出了下表:

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§  拉新(A):用户视角:有个不错的产品,过去看看

§  促活(A):用户视角:在这儿投资,太过瘾了

§  留存(R):用户视角:我喜欢这里,就是比别的平台好

在这里,很重要的一点是根据产品所属行业,定义好留存率。比如,游戏行业最重要的是看7日留存率,而对于互联网金融来说,回款后30天内未续投就可以算作流失了。在此,通过留存率也可以比较有效地检视拉新这个节点中,不同渠道的质量高低。一般来说,能够有效留存的的渠道才是优质渠道。

2)传播-收入模型(RR营销导向模型)

去掉“拉新-留存-促活”三要素后,传播与收入之间又有什么关系呢?

在这里就需要引入改造过的“营销漏斗模型”了。

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从AARRR 模型和营销漏斗模型转化来的“RR模型”:

§  传播(R):

首先是“平台→A用户”的单向传播,A用户在过程中对平台或是产品产生了好感,进而产生“A用户→B用户”的用户间传播,在“展现”、“点击”、“访问”这三个环节中,都有可能触发用户间的传播行为发生。——用户视角: 东西看着不错,你也看看

§  收入(R):

在这个过程中,发生的是“A用户→B用户”的用户间传播,用户因为在平台上通过交易获得了需求的满足,进而产生分享和传播的动力。——用户视角: 我买过,确实不错,快来看看。

总结一下,从近似的角度来看:

§  AAR模型以用户服务为抓手,着眼于用户本身

§  RR模型以营销行为为抓手,着眼于用户的交易

这样,原有的一个AARRR模型就变成了“拉新-留存-促活”和“交易-收入-传播”两个模型,别人的知识,就这样变成了自己的技能。通过不断地阅读和思考,就会有越来越多的知识转换成了技能,并分门别类地储存了起来,你的武器库将越来越强大。

同样是阅读后的知识整理,这种方式比单纯做思维导图的效果就会好很多。之所以说思维导图这种模式不够好,就是因为将来在需要调用的时候,你需要从作者原来的思维框架中寻找可能有用的知识点,效率不可同日而语。

持续地进行结构化输入后,你会发现对于你已经积累了多个可应用的有效框架,这种感觉简直就是——棒棒哒!但是要把这些知识真正有效地应用起来,我们还必须学会结构化输出。

在大的方面,在解决问题上,要依乎天理,用自然治世,抓住关键的要点,一些枝叶末节的地方也就顺势解开了,没有障碍,如果只纠结于枝叶末节,没有全局观不能抓住要点,就会纠缠在其中,可能小事也解决不好。

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