产品成果汇报，不讲武德讲满意度
更新时间：2021-02-03 15:41:09点击次数：4827次作者：汇景咨询
编辑导语：转眼又到了年底，不少人开始进行产品成果汇报了，这事难倒了不少人。做出的成果不错，但是不知道应该如何展示和汇报，产品成果汇报并非成果的简单罗列，还需要下功夫去调查然后再进行撰写。产品成果汇报，不讲武德，要讲满意度。
我一看，嗷，原来是昨天，有两个年轻产品经理，三十多岁，一个头发稀稀疏疏，一个眼眶黑得发亮，他们说，哎~他们在做年度产品工作汇报，正愁没有内容可写，老哥你能不能教教我做产品成果分析总结，帮他完善一下他的工作汇报，我说可以，你们去做个产品用户满意度调查。
一、产品满意，是谁的满意？
在产品设计规划过程中，最常见的误区是产品经理把用户当成自己，以为自己的设计理念，功能逻辑，业务流程用户都可以每个点都get得到，或是把自己当成用户，认为用户会需要这个不需要这个，最后自嗨出一个不受欢迎的产品，满意了自己，恶心了用户。
当然，这个产品经理的业务了解程度和个人水平有关，当你觉得自己无法站在一个能高瞻远瞩的位置运筹帷幄时，不妨做一个用户满意度调查，去评估过往努力的成果，修正未来规划的方向。
用户满意度调查是常用于衡量产品是否成功的手段，做产品已上线了一定的时间，累积到一定的用户基数后，就初步具备了做满意度调查的条件。
我说你在系统里光埋点收集数据，不好用，他不服气，我说老弟，你汇报里只有运营指标数据，没有用户的真实反馈没说服力。
他说你这个没用，我说我这个有用，这是化劲，产品满意度调查讲四两拨千斤，二十多个统计指标的产品运营分析都挝不动一个真实的满意度调查，他非要和我试试，我说可以，那你去做个产品用户满意度调查。
二、怎么去做满意度调查？
做满意度调查前要确定好调查的方案，方案中包含你调查的背景动机（目的、内容），计划安排（对象、方法、时间、地点等）、输出成果（数据回收、结论总结），其中的各项工作的内容如下：
调查目的：定位当前产品在使用过程中存在的功能问题及交互体验问题，作为迭代优化的重点；了解用户场景化需求，为后期产品功能规划提供参考；评价各功能模块的用户满意度，作为产品经理的绩效成果衡量指标参考依据；
调查内容：用户对产品的设计风格样式、操作交互体验、业务流程运行、功能实用性/多样式、团队服务质量、宣传推广工作等方面的满意度；用户对产品整体及独立模块意见建议的主观评价；
调查对象：产品使用用户、潜在用户、游客；
调查方法：线上/线下用户访谈、线下/线上问卷调查；
调查时间：调查开始时间到结束时间，调查数据整理分析、报告整理时间；
调查地点：仅针对线下情况考虑；
调查数据回收：收集线上/线下的用户反馈，并整理记录，识别无效信息并排除；
调查结论总结：通过整理分析回收的数据汇总，提炼出有价值的信息，并归纳出指导性意见。
我一说完他啪就站起来了，很快啊，然后上来就是草拟调查大纲，写调查要点，列人员名单，我反手就给他点了一个赞。
点赞之后，自然是思路阐述点到为止，拿起杯子喝了一口水，没再说，我笑了一下，准备继续干活，因为这时间，按传统思路阐述的点到为止，他已经得到足够的支持了， 如果我继续讲，就等于直接帮他做方案了，他也承认。
我准备继续搬砖时，他又问工具怎么选型，我大意了啊，没有闪，他的唾沫溅到我的脸上，但是没关系啊，又给他讲了两分多钟。
关于调查方法，考虑到投放回收效率及实现形式，通常会使用在线问卷。
在工具选型上，各产品经理可选择内部问卷工具或第三方免费问卷，目前线上有较多的免费平台，问卷配置功能都比较强大，而且可以配合抽奖、红包等激励方式进行推广，比传统的问卷调研更贴合潮流。至于问卷提纲，则是根据自身产品特性定制。
三、满意度调查分析工作
制定好方案只是满意度调查的第一步，回收及分析调查数据，才是工作的重点，分析工作分为两个步骤：调查的数据分析及结论归纳。
1. 数据分析
在回收数据后，首先要排除干扰、无效的数据，再对原始数据进行分类汇总，通过不同的题型设计，整理出清晰直观的报告内容。原始数据通常可导出excel的形式供使用者自行统计汇总，亦有部分问卷工具自带题目的统计功能。
在分析数据时，必须考虑到以下几点：
贴合汇报的形式，突出重点和关键数据指标，切记将调查结果以流水账的方式长篇大论地将数据直接放上去；
按不同的维度进行分类统计及交叉分析，如不同群体对产品满意度的差异、同一群体对产品不同功能模块满意度的差异、产品的使用程度和满意度之间的关系对比等等；
分析数据以合适的可视化图表辅助呈现，方便受众快速了解掌握重点及其变化趋势；
对于可疑数据（例如同一问卷所有题目均是全部好评/差评、作答时间过短、主观题目作答明显谬误等情况），需要二次确认其数据有效性，避免脏数据干扰最终分析结果。
2. 结论归纳
通过对数据进行了比较详尽的分析统计，产品经理对于用户满意度在这个时候应该有一个很清晰的轮廓了，下一步就是对上述结果进行文字性的归纳总结。
除了分析出受访用户对产品的整体满意度及其他方面满意度外，还需要继续深挖满意度高/低背后的原因，以及后续对策，主要为以下几点工作：
结论提炼，用文字将通过数据分析出的情况描述成总结内容，作为运营指标数据的佐证参考；
缺陷跟进，针对满意度不佳的模块，分析原因找出问题，并安排专人联系对应受访者了解评价原因，解决问题或优化后对受访者进行回访；
规划调整，根据调查反馈，了解用户关注的问题点及痛点，确定产品的优化方向和迭代规划，并在下次满意度调查时作变化分析对比。
四、写在最后
我说小伙子你不讲武德，你不懂，他说老哥对不起，我不懂，我乱做的。后来他说他做过三四年产品工作汇报，看来是有备而来，这两个年轻人不讲武德，来骗…来偷点子。这好吗？这不好，我劝这位年轻人“耗子尾汁”，好好反思，以后不要再犯这样的错误，小聪明啊。产品工作汇报以运营数据指标为贵，重点强电用户满意度，不要只搞一言堂，谢谢朋友们。
我一看，嗷，原来是昨天，有两个年轻产品经理，三十多岁，一个头发稀稀疏疏，一个眼眶黑得发亮，他们说，哎~他们在做年度产品工作汇报，正愁没有内容可写，老哥你能不能教教我做产品成果分析总结，帮他完善一下他的工作汇报，我说可以，你们去做个产品用户满意度调查。
一、产品满意，是谁的满意？
在产品设计规划过程中，最常见的误区是产品经理把用户当成自己，以为自己的设计理念，功能逻辑，业务流程用户都可以每个点都get得到，或是把自己当成用户，认为用户会需要这个不需要这个，最后自嗨出一个不受欢迎的产品，满意了自己，恶心了用户。
当然，这个产品经理的业务了解程度和个人水平有关，当你觉得自己无法站在一个能高瞻远瞩的位置运筹帷幄时，不妨做一个用户满意度调查，去评估过往努力的成果，修正未来规划的方向。
用户满意度调查是常用于衡量产品是否成功的手段，做产品已上线了一定的时间，累积到一定的用户基数后，就初步具备了做满意度调查的条件。
我说你在系统里光埋点收集数据，不好用，他不服气，我说老弟，你汇报里只有运营指标数据，没有用户的真实反馈没说服力。
他说你这个没用，我说我这个有用，这是化劲，产品满意度调查讲四两拨千斤，二十多个统计指标的产品运营分析都挝不动一个真实的满意度调查，他非要和我试试，我说可以，那你去做个产品用户满意度调查。
二、怎么去做满意度调查？
做满意度调查前要确定好调查的方案，方案中包含你调查的背景动机（目的、内容），计划安排（对象、方法、时间、地点等）、输出成果（数据回收、结论总结），其中的各项工作的内容如下：
调查目的：定位当前产品在使用过程中存在的功能问题及交互体验问题，作为迭代优化的重点；了解用户场景化需求，为后期产品功能规划提供参考；评价各功能模块的用户满意度，作为产品经理的绩效成果衡量指标参考依据；
调查内容：用户对产品的设计风格样式、操作交互体验、业务流程运行、功能实用性/多样式、团队服务质量、宣传推广工作等方面的满意度；用户对产品整体及独立模块意见建议的主观评价；
调查对象：产品使用用户、潜在用户、游客；
调查方法：线上/线下用户访谈、线下/线上问卷调查；
调查时间：调查开始时间到结束时间，调查数据整理分析、报告整理时间；
调查地点：仅针对线下情况考虑；
调查数据回收：收集线上/线下的用户反馈，并整理记录，识别无效信息并排除；
调查结论总结：通过整理分析回收的数据汇总，提炼出有价值的信息，并归纳出指导性意见。
我一说完他啪就站起来了，很快啊，然后上来就是草拟调查大纲，写调查要点，列人员名单，我反手就给他点了一个赞。
点赞之后，自然是思路阐述点到为止，拿起杯子喝了一口水，没再说，我笑了一下，准备继续干活，因为这时间，按传统思路阐述的点到为止，他已经得到足够的支持了， 如果我继续讲，就等于直接帮他做方案了，他也承认。
我准备继续搬砖时，他又问工具怎么选型，我大意了啊，没有闪，他的唾沫溅到我的脸上，但是没关系啊，又给他讲了两分多钟。
关于调查方法，考虑到投放回收效率及实现形式，通常会使用在线问卷。
在工具选型上，各产品经理可选择内部问卷工具或第三方免费问卷，目前线上有较多的免费平台，问卷配置功能都比较强大，而且可以配合抽奖、红包等激励方式进行推广，比传统的问卷调研更贴合潮流。至于问卷提纲，则是根据自身产品特性定制。
三、满意度调查分析工作
制定好方案只是满意度调查的第一步，回收及分析调查数据，才是工作的重点，分析工作分为两个步骤：调查的数据分析及结论归纳。
1. 数据分析
在回收数据后，首先要排除干扰、无效的数据，再对原始数据进行分类汇总，通过不同的题型设计，整理出清晰直观的报告内容。原始数据通常可导出excel的形式供使用者自行统计汇总，亦有部分问卷工具自带题目的统计功能。
在分析数据时，必须考虑到以下几点：
贴合汇报的形式，突出重点和关键数据指标，切记将调查结果以流水账的方式长篇大论地将数据直接放上去；
按不同的维度进行分类统计及交叉分析，如不同群体对产品满意度的差异、同一群体对产品不同功能模块满意度的差异、产品的使用程度和满意度之间的关系对比等等；
分析数据以合适的可视化图表辅助呈现，方便受众快速了解掌握重点及其变化趋势；
对于可疑数据（例如同一问卷所有题目均是全部好评/差评、作答时间过短、主观题目作答明显谬误等情况），需要二次确认其数据有效性，避免脏数据干扰最终分析结果。
2. 结论归纳
通过对数据进行了比较详尽的分析统计，产品经理对于用户满意度在这个时候应该有一个很清晰的轮廓了，下一步就是对上述结果进行文字性的归纳总结。
除了分析出受访用户对产品的整体满意度及其他方面满意度外，还需要继续深挖满意度高/低背后的原因，以及后续对策，主要为以下几点工作：
结论提炼，用文字将通过数据分析出的情况描述成总结内容，作为运营指标数据的佐证参考；
缺陷跟进，针对满意度不佳的模块，分析原因找出问题，并安排专人联系对应受访者了解评价原因，解决问题或优化后对受访者进行回访；
规划调整，根据调查反馈，了解用户关注的问题点及痛点，确定产品的优化方向和迭代规划，并在下次满意度调查时作变化分析对比。
四、写在最后
我说小伙子你不讲武德，你不懂，他说老哥对不起，我不懂，我乱做的。后来他说他做过三四年产品工作汇报，看来是有备而来，这两个年轻人不讲武德，来骗…来偷点子。这好吗？这不好，我劝这位年轻人“耗子尾汁”，好好反思，以后不要再犯这样的错误，小聪明啊。产品工作汇报以运营数据指标为贵，重点强电用户满意度，不要只搞一言堂，谢谢朋友们。
