前言:
此时朋友们对“折线图怎么计算公式数据”大致比较关切,同学们都需要分析一些“折线图怎么计算公式数据”的相关资讯。那么小编也在网摘上网罗了一些有关“折线图怎么计算公式数据””的相关资讯,希望兄弟们能喜欢,大家一起来了解一下吧!“产品价值”似乎是个众所皆知的概念,但也许只是雾里看花。到底产品价值是什么?又该如何衡量产品的价值?本文希望就产品价值给出一个确切的定义和计算方法,即“产品价值公式”。
这是一个神奇的公式!它不仅可以帮助我们理解互联网的发展大势,同时也可以是日常产品工作中一个重要的实用工具。信与不信,请看下文分解。
1. 产品价值1.1 产品价值的概念
在谈论互联网产品时,你是否遇到这样一个名词——“产品价值”。又或许你在日常工作中还会时不时将这个词加到你的表达中:“这个产品的价值不大”、“做这个功能对产品价值有多大提升”。
那么产品价值这个词的含义到底是什么呢?如果你考虑过这个问题,可能会发现几乎没有一个合适的定义。
概念的不统一和模糊性就会导致沟通的低效和混乱,我们没有办法确定对方口中所说的“产品价值”是不是和我们脑中的“产品价值”一回事。就好比,同样是“地瓜”, 北方人指的是红薯,南方人想到的则是豆薯。
(地瓜是什么?)
当我们在谈论“产品价值”时,我们在谈论什么?
从互联网角度看,我们会将产品与APP划等号。如果单从APP角度去理解产品价值,就显得狭隘了。因为,APP究其本质而言是产品的一种,即由企业提供的软件类产品,它和企业生产的方便面这类实物商品没有本质上的区别。
从广义的产品出发,产品是如何创造价值的?
我以为,产品就是通过为顾客创造价值从而为企业创造价值(也可以说利润)的商品或服务。为企业创造价值是根本目的,前提是要为顾客创造价值(今天我们的讨论主要集中于前者,对于前提以后有机会再进行探讨)。简单来说,产品价值就是产品为企业创造的价值。
当然这个定义并非金科玉律,只是为了方便我们做进一步的讨论必须先建立起来的一个概念上的共识。有了产品价值的定义,我们在此之上才可以展开更加深入的探讨。
1.2 产品价值公式
有了产品价值的这个概念,接下来我们要问的问题是:这个所谓的产品价值,它仅仅是一个定性的描述吗?产品价值能否进行定量计算呢?如果可以,我们该如何计算一个产品的价值大小呢?
如果产品价值的这个概念仅仅停留在一个定性描述上,那么它的作用可能就比较有限了。不过很高兴的是,对于我们上述给出的产品价值的概念,它不仅仅是一个可以定量计算的概念,而且计算的方法也非常简单。一个概念可以进行定量计算,就可以得到更加精确的结果,能给我们实际工作带来巨大的帮助。
其实,刚刚我们已经说过,无论是APP还是其他实物产品,本质上都是一样的。对于一个实物产品,我们很容易理解它的价值。
比方说,某一款手机卖2000元,而企业生产并销售一台手机的平均成本是1800元,那么对于企业而言一台手机创造的价值就是200元。如果这家企业一共卖出十万台这款手机,那么这个产品的总价值就是2千万元(10万X200元)。由此,我们也就得到了一个计算产品价值的公式,即产品价值=产品数*单产品价值。
回到APP上,我们想要计算APP的产品价值,也可以使用类似的方式。不过,由于APP与实物产品的区别是,大多数情况下APP的产品本身是不收费的,而是通过用户在使用过程中获得收益的。因此,不同于实物产品以产品数量作为计量单位,对于APP更合理的方式应该是以以用户数的维度来衡量产品价值,也就是以用户数来代替上述公式中的产品数。
于是,我们就得到了一个计算互联网产品的产品价值公式:
产品价值= 用户数*单用户价值
你会好奇,这么一个简单的公式,能有什么软用呢?别小看它,单单借助这个简单的产品价值公式,就可以帮助我们更加深刻地理解整个移动互联网的发展史,不信请接着往下看。
2. 移动互联网发展史
移动互联网在中国已经走过十个年头。下面这张图来源于中国互联网络信息中心(CNNIC)的调查报告,基本概括了这十年来中国移动互联网的发展历程。
如果再整理下,单看移动互联网的网民数和增长率,就更能反映出中国移动互联网发展的大趋势了(见下图)。从图中的增长率曲线,我们能直观地看到中国移动互联网的发展经历了三个台阶,即2013年及以前的高速发展(增长率在20%以上)、2014-2016年的中速发展(增长率在11%左右)和2017年以后的低速发展(增长率8%左右)。这三个阶段也分别对应着移动互联网发展史的三个时代。
不过,这和我们今天谈论的产品价值公式有什么关系呢?下面进入正题。
2.1 流量为王时代
中国移动互联网的第一个阶段,是高速发展的黄金时期。在移动互联网发展的早期,移动互联网的网民每年都保持着非常高速的增长。而与之相对的,在移动互联网市场上的APP与今天相比可说是少得可怜,完全可以用“粥多僧少”来形容这个阶段。
在这样的背景下,APP的主要任务就是扩大用户数,说白了就是抢地盘。
为什么呢?
通过上面的产品价值公式我们很容易理解,用户数是构成产品价值的一个重要因素,扩大用户数就可以增加产品价值。而伴随着早期移动互联网的飞速发展,APP很容易就可以获取大规模的用户增长,从而产品价值的增加也是非常显著的。
所以,在移动互联网的第一个阶段,它的关键词就是流量,提高产品价值最直接有效的方式就是快速增加用户规模,流量才是王道,可以称之为“流量为王”的时代。
不管白猫黑猫,抓到“用户”就是好猫。
2.2 增长黑客时代
随着移动互联网的不断发展,度过了第一阶段的黄金时代。移动互联网进入第二阶段,这个时期,中国移动互联网的增速开始放缓,并且经过了几年的发展,市场上的APP数量也变得越来越多,争夺用户的竞争开始变得激烈。
在这一阶段,我们发现增长黑客一词变得流行起来。
为什么是黑客?因为在第一个阶段,很多APP都能获得大量用户,用户增长不是什么难事。但是在第二个阶段,如果能获得大规模的用户数增长,是一个很牛的事,如果做到了就好比是拥有超强技术的黑客。因此,这就是第二阶段——增长黑客时代。
从产品价值公式上理解,在这一时期获取用户的难度变大,想要单纯通过用户数的高增长来拉高产品价值的老路已经行不通了。很自然的,通过我们的产品价值公式就可看出,除了用户数,产品价值的构成因素里还有另外一个,即单个用户价值。增长黑客的AARRR模型里,不单单是谈拉新促活,增加收入也是非常重要的一部分。
也就是说,在第二阶段的增长黑客时代,从流量为王的时代单纯关注用户数,转变到增长黑客时代开始“双管齐下”,同时关注用户数和单用户价值两个因素了。
从产品价值公式来,移动互联网的过渡到第二阶段不就是顺理成章的事情吗?
2.3 精细化运营时代
顺着这个思路,大家很容易就能推演出移动互联网的第三个阶段。
等到移动互联网发展进入2017年,移动互联网网民增速已经大不如前。存量市场中的中国网民都已经“移动化”了,移动互联网用户数在全体网民数的占比已接近100%,基本触及了天花板。
在这个阶段,除了像抖音等极少数的APP外,想要取得第一个阶段的快速的大规模的用户数扩张已经几乎不可能,哪怕是像第二阶段那样用户数低速增长也已经变得越来越困难。
这就是我们当下所处的时期,有的互联网大佬用“移动互联网的下半场”来形容这个阶段,不过按我们的说法,这已经是“移动互联网赛场的第三节”了。
在这个阶段,所有的互联网从业者不得不将重点从用户数转移到对单个用户价值的关注上来。
“精细化运营”这个词开始流行起来,既然用户规模已经增长乏力,就只能通过提升单个用户价值来实现产品价值的增长了。
说白了,就是要尽量“榨光”每一个用户的价值。换个角度理解,其实就是在这个时期,想要提升产品价值,把产品工作投入到提升单用户价值比用来扩大用户数的性价比更高。
所谓精细化运营,也就是将我们原来一直笼统称呼为“用户”的这群人进行精细化的细分,新用户、老用户、活跃用户、高活用户、低活用户等等。这么做的目的就是将各个层次的用户的价值发挥到最大,提升平均的单用户价值,从而增加产品的总价值。
3. 产品价值公式的实际运用
刚刚我们讨论了产品价值公式与移动互联网发展的关系,从这个公式的角度去理解互联网发展的过程和趋势,让我们很容易就能把握住移动互联网的大势。
产品价值公式除了帮助理解互联网发展的大势,这些似乎还都是比较虚的,那么它有没有什么实用价值呢?
答案是肯定的,它可以作为日常工作中一个非常重要的工具来使用。
我们前面所说的产品价值公式是将其作为一个理论化的思考公式,具体到实际使用过程中,则需要考虑时间的因素。因为我们讨论产品价值,只有加上时间维度,才具有实际的含义。就比如我们在计算手机产品的价值,在统计产品数时势必涉及到这是一个月还是一年卖出的数量。同样的道理,对于APP的用户数而言,也自然需要限定一个时间周期。
考虑时间维度,产品价值就可以分为两类:一个是产品终身的价值(从产品上线到消失的整个生命周期),第二个是某个时间周期内的产品价值(单天、一周、一月或是一年)。当然,对于产品价值公式而言,这两者都是适用的。
3.1 产品终身价值
对于产品终身价值的计算,其主要的应用场景包括企业估值和产品决策。
先说企业估值。对于传统企业,最常用的估值方式是市盈率法(市盈率=股价/每股盈余),可以简单理解为市盈率是企业市值与利润的比值,反过来计算,通过公司的年利润,再乘以行业的平均市盈率倍数,就可以对一个企业的价值进行估算。
然而市盈率估值的这套方法在互联网公司多数情况下是行不通的,因为很多互联网公司在初期都是没有利润甚至是亏钱的。但是由于其产品拥有大量的使用用户,可以推测出未来这家公司是有巨大盈利能力的,因此这个公司在当下也是很有价值的,那么如果对其价值进行合理估算呢?
这就可以用到我们产品价值公式了,互联网企业的价值几乎来自于其产品,通过对产品过往的用户数的增长率开可以推测未来的用户规模,再计算单个用户为产品创造的价值,就能计算出未来产品的总价值,从而也就可以作为该企业估值的参考。
接下来说产品决策。前面所说估值的计算方法,我们可以计算出产品的总价值,除了运用在企业估值上,还有一个使用场景,即企业内部决策。
当企业在做规划时,一个产品是否值得开发,产品预算应该投入多少?
面对这样的问题,使用我们刚刚提到的产品估值的方法计算来对未来的收益进行估算,从而可以做出合理的产品决策。为了保证产品开发是有利的(即产品价值大于产品成本),通过计算出产品价值的大小,就可以权衡产品价值与预算投入的大小,来绝对产品是否值得进行开发或值得投入多少预算来开发。
类似的,如果有多个产品方案备选,使用产品价值来作为评判依据也是一个合理的决策方式。可以对备选的几个产品未来的产品价值进行估算,然后对比不同产品的产品价值大小,择优进行选择。
3.2 产品周期价值
对于某个时间周期内的产品价值,其应用价值可以体现在衡量产品工作的绩效上。
我们刚刚已经讨论过了,产品价值最大化才是我们产品工作的核心目标。在产品工作中,我们更多关心的是产品的用户数随时间的变化,但如果我们的最终目标是产品价值,那么单纯看用户数其实不一定能反映出我们工作的真实效果。
比如:在某个月产品用户数上涨了,确实是好事,可是如果细究一下发现单用户价值反而下降了,最终导致产品价值不升反降了,这就是说实际上情况是变得更差了,但是单从月活折线图上你并不能发现这样的问题。
如果不从产品价值的角度,而是单纯从用户数或其他角度来考核产品工作,都会产生与核心目标背道而驰的可能,更可怕的是出现这种不利结果时我们还不容易察觉。
通过划分不同的时间段,统计不同周期的产品价值,对比各时间段产品价值的变化,就可以很清晰的反应出我们产品价值的变化情况,从而可以反映我们过往产品工作的真正的效果,也可以指导我们更好地进行后续的产品工作方向。
以月举例:假设通过统计计算,我们得到了某产品各月的月度产品价值,进而可以绘制成一张随时间变化的产品价值折线图(下图为示意图)。这样我们就一目了然,不仅通过产品价值的绝对数可以知道近期产品工作的实际成效,还能通过各月的对比了解变化的趋势。
除了观察产品价值这个总目标来了解产品工作的总体绩效,我们还可以根据产品价值公式对产品价值进行分解,进而分析导致产品价值变动的原因。
根据产品价值公式:
月度产品价值= 月活人数*单用户月度价值
由于产品价值的两大构成因素是月活人数和单用户月度价值,我们可以绘制月活人数的折线图和单用户月度价值的折线图,通过观察这二者的变化,找到导致产品价值变动的原因,并据此指定更加针对更加有效的工作安排。
比如:本月的产品价值环比上涨不少,其中月活人数较上月并没有什么变化,也就说明本月的产品价值上涨应归功于本月的单用户价值的提升,再去看针对单用户价值提升这块本月做了哪些工作,从而说明这些工作对于提升单用户价值上是有正向促进的,也就应该继续保持下去。
4. 产品价值最大化
除了对于宏观大势层面上的理解,产品价值公式大有裨益;落实到微观层面,在对从事具体的产品工作上,这个公式也能作为很好的工具使用。不过产品价值这个概念最能发挥作用的地方在于,能够让我们在从事产品工作中抓住核心,不至于丢失目标,而迷失在琐碎的日常工作中。
那么我们所从事的产品工作(包括产品经理、产品运营等全部产品相关的工作)的最终目标是什么呢?我认为是,实现产品价值的最大化。
如果我们达成了这样的共识,就可通过产品价值公式对我们的工作目标进行拆解。回到产品价值公式:
产品价值= 用户数*单用户价值
4.1 影响产品价值的2个基本因素
实现产品价值的最大化,第一个方式是获取最大规模的用户数,因此产品工作的第一个核心是用户增长。这一点是显而易见的,大多数互联网从业者都也都很清楚,并且很多从业者的KPI也许就是围绕这个指标。用户数的重要性我们也无须赘述。至于如何提升用户数,这方面的方法论也汗牛充栋。
接下来,从产品价值公式中可以知道,提升产品价值的第二个核心是单用户价值。这一点或许并不像实现用户增长那样被广泛接受和重视。在从事产品工作时,我们也应该关注单用户价值,通过提升单个用户价值从而提升产品的总价值。至于如何提升单用户价值,就是因地制宜的事了,主要得看产品实际的商业模式。
比如:靠商品交易盈利的,就可以通过促进用户购买率,用一些打折优惠券的手段,拼多多经常给用户发满减红包正是这个用意。
再比如:对于靠广告盈利的APP,就可以通过提高用户的广告点击率,比如百度搜索业务通过搜索关键词匹配相关的广告业务,就比不区分用户群的纯展示性质的广告效果更好,提高了广告的点击率,也就提高了单个用户创造的价值。
4.2 用户数与单用户价值的联动关系
除了产品价值公式中显而易见的两个因素,还有一个更为关键但容易被人忽略的因素,即产品的用户数与产品单用户价值之间存在的联动关系。前面我们考察产品价值与两个构成因素之间的关系时,我们是暂时抛开了某因素,而只关心其中一个因素的变化对产品总价值的影响。
换句话说,我们是将产品价值的两个构成因素(用户数和单用户价值)是割裂开来看的。然而实际情况是,他们并不是相互独立的,而是存在互动关系的。
这就好比,我们在计算一个实物产品(比如手机)的产品价值时,我们不能简单地考虑提高手机的单价,以为这样就能提升产品的总价值。
单从公式上看,确实如此,但是我们不能以静态的眼光看问题。因为如果手机提价了,在通常情况下,手机的销量就会下滑,也就是公式中的产品数就会减少。两个因素,一增一减,最终的乘积,也就是产品价值是增是减,其实是不确定的。这个道理很容易明白。
回到产品价值公式上来,单纯提升单用户价值这一个因素也会造成同样的结果。比如我们刚刚提到的搜索引擎的例子,如果为了提升单用户价值,可以将搜索结果的第一页全部放上广告,毫无疑问,单个用户的价值肯定是提升了,但是产品体验下去了。
可想而知,如果真这么做了,势必导致用户放弃这个搜索引擎而投向竞品,从而造成用户数巨减,最终的结果是产品总价值的下降。如果长此以往,产品必然是要死掉的。
由于上述原因的存在,我们在考虑产品工作时,不仅要同时考虑产品价值公式中的两个显而易见的因素,还必须兼顾这二者之间的联动关系。唯有这样,才能让我们全面地看清自己从事的产品工作的作用和意义,才不会脱离实现产品价值最大化的这个最终目标。
4.3 用户数与单用户价值的定量关系
前面我们已经提到了用户数和单用户价值这两个因素之间存在联动关系,如果考虑时间维度我们就可以进一步量化这个联动关系,从而给我们实际的产品工作带来更大的帮助。
为了确定用户数和单用户价值之间的定量关系,我们可以使用统计学方法,通过建立模型再利用回归方法得到一个近似的结果。而要做到这一点,我们就需要获得一组包含这两个因素的数据。
要获得数据可以通过以下两个方法:
第一个方法是经验法。这个方法比较适合处于成熟期的产品,这类产品的用户数在各月之间基本稳定。可以直接将过往不同时间段该产品的历史数据,作为回归的经验数据。第二个方式是实验法。对于处于成长期的产品,由于产品的用户数增长较快,各月用户数差别较大,不适合采用经验法,则可是使用实验法(或称小流量实验)。
随机选取多个区域或用户群的规模相当的用户,作为不同的实验组(比如每个组占总用户数比例的1%,选取20组进行测试),采用一定的方式调整不同实验组的单用户价值,经过一个周期后就可以获得该周期内不同实验组的活跃用户数量(乘以相应的倍数,1%小流量则乘以100倍)和单用户价值之间的一组数据,进行回归分析。
至于如何实现调整不同实验组的单用户价值,因产品差别是存在不同方法的。比方说,对于一个资讯流的App,可以控制在feed里投放广告的频率就可以达到目的:每n条资讯内容(n可以从5到25)中出现一个广告。
4.4 产品价值最大化的计算
获得用户数和单用户价值之间的定量关系之后,我们就可以实现产品价值最大化的目标了。具体而言,就是利用二者之间的关系,借助数学方法计算出要达到产品价值最大化的条件。
举个例子,假设通过数据回归我们得到用户数和单用户价值之间的近似关系如下:
用户数= 10 – 0.8 * 单用户价值根据产品价值公式:产品价值= 用户数*单用户价值= – 0.8 * 单用户价值2 + 10 * 单用户价值
我们就得到了产品价值与单用户价值之间的一个函数关系,很明显这是一个二次函数,其图形关系为抛物线,也就是说产品价值随着单用户价值的增加是一个先增后减的过程。
利用一点初中数学知识,我们很容易知道,当单用户价值= 6.25时,产品价值取得最大值,即实现了产品价值最大化。
4.5 产品价值最大化与创新
通过上面的计算,我们得到了实现产品价值最大化的条件。不过,这其实是一个很神奇的事情。这个结果说明,为了实现产品价值的最大化,并不是要不断提升单用户价值,而是要维持在某个特定值就可以了。
为什么会是这样的呢?这是因为,我们假设了用户数和单用户价值之间存在一个反向关系,即单个用户价值提升会导致用户数的下降。这个假设在上文我们举的搜索引擎广告的例子已经说明了,在大多数情况下它是成立的,因为通常情况下提升单用户价值是和用户体验是相悖的,用户体验的下降就会导致用户数的下滑。
当然这是通常情况下成立,也存在特殊情况。比如:通常产品提价,产品的销量就会下降,但是对于一些奢侈品,提价并不一定会导致销量下降。
同样的,提升单用户价值和保持用户数规模不变也是可以实现的,比如微信一开始增加朋友圈广告,明显是提升单用户价值的做法,但是一开始用户反而是期待有广告的,因此这一手段并未造成用户体验的损伤,也就不会造成用户数减少,达到了鱼和熊掌兼得的效果。
这其中的差异在哪?在于创新!
因为微信朋友圈广告一开始投放是一种创新的盈利方式,投放范围和频次也都比较有限。但是随着微信朋友圈广告的频次不断增加,规模不断扩大,用户开始变得反感。也就沦落到了上面我们假设的那种情形,即用户数和单用户价值之间存在的反向关系。
从中我们也可以看出,这种反向关系出现的主要原因是,单用户价值的提升来源于同一种盈利方式的不断叠加,而非创新的兼顾用户体验的新方法。
因此,在同一种盈利方式下,我们通过使用产品价值公式找到最合理的单用户价值,从而实现产品价值的最大化。不过这只是特定条件下的最优解。我们绝对不应该满足于此。
回到我们开篇对产品价值的定义上,产品为企业创造价值的前提是为用户创造价值,因此我们在考虑这个前提条件下,不断创造新的盈利方式,就可以实现新的突破,从而突破上述条件限制下的最优解,创造出更大的产品价值。
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