导语: Slack 在 6 月下旬上市, 市值 200 亿美元, 为它的天使投资人 Accel 带来了 3000 倍的回报. 这家明星企业拥有超强的产品, 获得了众多财富 500 强公司的认可. 它的产品是如何诞生的, 在做重大的功能改进时怎么进行产品决策, 管理着 Slack 核心产品团队的 Paul Rosania 用自己的实际经验对此进行阐述. 阿尔法公社 (公众号: alphastartups) 把它综合编译过来, 欢迎创业者们阅读参考.
作为拥有 200 亿美元市值, 第二个跳过 IPO 直接上市的巨头 Slack, 其成功与优秀的产品密不可分. 本文作者 Paul Rosania, 在推特负责过 Timelines 团队(这一团队的功能深刻影响了国内的类似产品, 包括但不限于微博), 后又在 Slack 管理核心产品团队, 这个团队做出的产品有 43%的财富 500 强公司都在用. 他在文章中用自己经历的实际案例讲解了应该如何做出重要的产品决策, 并平衡用户和团队内部的意见.
直面争议
即使是对一个产品里不那么重要的功能进行改动, 在团队内部也会经过详细的调查和讨论, 并可能产生争论. 因为大家都会担心: 如果做出了错误的决定怎么办? 这个错误既可能使用户体验的降低, 也可能与公司一贯的目标偏离.
在做推特的信息流功能变更时, 我们的团队就遭遇了这种争议与挑战. 原来用户看到的信息流是按照发帖时间轴倒序排列的, 新的信息流则是按照信息的新鲜度, 重要性, 用户的兴趣等指标智能排列.
这一功能的改动在决策时, 首先在团队的内部引起了反弹 , 我的两个主要团队成员对此都提出了反对, 他们认为按照时间轴倒序排列会让人保持新鲜感, 推特的价值是让人们了解正在发生的事, 当用户想看新消息, 却刷出来三天前的推文, 这种新鲜感就会被破坏.
这一功能在测试时 也引起了一些用户, 尤其是超级用户的反对 , 他们认为无论是自己在推特发的内容, 还是这些内容展示的顺序和方式, 都应该符合他们的想法, 把推文顺序打乱就像进了他们家重新把家具的摆放重构一样. 甚至还有一些用户写了长长的电子邮件来表达不满的情绪.
我对于用智能排序代替时间轴倒序的想法是: 如果按时间轴倒序, 用户很多时候只会看十分之一的推文, 更多的推文就错过了, 而在这些被错过的推文中, 很多是高质量的. 用智能排序则可以把高质量的推文提取出来, 让用户看到的信息浓度提高, 从而改善用户体验.
面对争议是经常的事, 作为团队的领导, 我也并不会用自己的主观想法去强推, 而会用理性的工具再次与团队进行讨论, 并验证讨论后的想法是否真的对用户有实际的好处. 在信息流这个例子中, 我用的是假设树.
假设树
假设树是一个我常用的产品决策工具, 它是一个总体论点与支持点组成的结构, 有助于理清逻辑关系, 并把害怕改变产生的负面情绪以及真正需要改变的问题区分开来.
在改进推特信息流的案例中, 假设树的结构是这样的:
顶端假说: 智能排序的信息流会让用户更好地了解世界上发生的各种新鲜事.
支持论点 1: 机器学习和人工智能的加入, 改进了现有的相关性算法, 让它的信息呈现效果更好.
支持论点 2: 大多数用户并不会把首页上呈现的所有信息读完.
支持论点 3: 有很多信息同样很高质量, 很有趣, 但并不是用户关注的人创作的(他们就会错过这些信息).
我的建议是, 产品团队在进行内部讨论时, 不要集中在假设树的顶端假说上, 而应集中在各个支持论点. 在推特的例子中, 如果徘徊在顶端假说, 讨论就会纠结在智能 (机器) 信息流并不能像用户一样认识自己, 假如我是用户, 肯定不会接受这种功能变动 -- 这样的讨论显然不够深入.
如果讨论集中在三个支持论点, 则会更客观更有操作性, 信息的呈现效果, 用户是否会阅读完全部信息, 在现有的技术下是可以被监测和评判的. 在操作性上, 我们可以用 A/B 测试去验证每一个支持论点是否成立, 验证下来的结果, 无论支持论点成不成立, 都已经综合了团队内部的思考和用户方面的反馈, 最后顶端的假说无论是被证实还是被证伪, 都是有依据可循的. 使用这样的工具进行产品决策, 可以最大限度减少团队内部的阻力, 也能更精确的满足用户的需求.
Slack 的免打扰功能
所有产品最终的目的都是为用户带来价值和好处, 这个价值和好处不应该是逆人性的. 为自己的产品设立一个符合人性的北极星指标, 可以在推出有争议性的新功能时有效的保证不偏离目标.
一个典型的例子是我在 Slack 推动的免打扰功能(Do Not Disturb), 这一功能的内容是: 通知和提醒在当地时区的晚上 10 点到早上 8 点之间关闭. 并且这个功能上线以后是默认开启的. 如果一个重要功能的变动在产品推出初期可能影响还不大, 但计划推出这个功能时 Slack 已经有了 200 万 DAU 和 5000 万美元级别的 ARR(年度经常性收入), 它存在着相当大的风险.
与在推特一样, 这个功能在产品团队内部也引起了争议. 团队成员们对此的异议是: Slack 作为一款企业内部通讯工具, 大家对它的依赖很重, 而很多工作是需要员工随时随地相应的, 如果用户并不知道这一产品功能变化, 没有及时收到消息, 有可能造成比较严重的后果.
并且有很多跨国公司会使用 Slack(前文提过, 43%的财富 500 强), 在跨时区交流时, 按照时区在固定时段默认关闭提醒也有可能让交流受阻.
面对这些风险, 我与我的团队进行了长时间的讨论和测试, 解决了很多细节和不同场景方面的问题, 但是坚持要推出这个功能. 之所以要坚持, 之所以能够在团队内部达成共识, 是因为 我们坚持了 Slack 这个产品的北极星指标: 让人们的工作生活更简单, 更愉快, 更富有成效.
Slack 能够让企业内部的沟通效率提高, 从而为企业创造价值, 但它的绝大多数用户不是企业领导者, 而是普通的员工, 他们希望努力工作, 也希望有自己的生活. 24 小时待命会让它们的生活一团糟, 失去必要的休息和睡眠时间, 最后工作的效率和质量也会下降, 对于员工和企业是双输.
这样的功能改动可能不一定在 A / B 测试中出现明显的不同, 也不一定会在某几项数据上带来提升. 但是它是有价值的, 这种价值能够从底层定义一个产品, 让它与众不同.
Slack 的 Threads
Threads 对于 Slack 同样是一个重大的改变, 它能够让用户们就特定的主题进行较为私密的讨论, 而不会影响太多人, 并且也支持跨部门的协作.
关于推出 Threads 的初衷, 是我从客户那里得到了重要的反馈, 他们想要在一个频道内就某一个话题进行讨论, 例如某个商业提案, 并且需要有不同部门的人根据自己的兴趣参与进来, 同时他也能看到其他人对此的评论和上传的各种文件.
对一个产品进行重大的功能改变(包括新增和修改), 依据是什么, 除了前文提到的北极星指标外, 在这个例子里就是客户与用户的反馈. 这种反馈在创业初期验证产品的合理性时特别重要, 在产品逐渐进入成长期和成熟期时同样重要 , 只有不断的获取客户与用户的真实反馈, 并且及时的根据反馈对产品进行修改和更新, 才能始终保持生命力, 这一逻辑无论在 To C 产品还是 To B 产品中都同样适用.
总结
对产品进行重大的功能改动, 在产品的初期和成长期都会遇到, 而进行这种级别的改动, 在团队内部和用户方面遇到阻力都是很有可能的. 在面对阻力的时候, 怎么做艰难的决定? 在理性方面利用假设树和 A/B 测试进行验证, 排除主观和情绪的干扰. 在价值方面, 尊重用户的人性, 设立符合用户人性的北极星指标. 产品功能的改动和进化的动力, 永远来自用户和客户本身的需求, 及时发掘这种需求并对此作出快速和正确的反应, 是产品保持生命力的源泉.
本文综合编译自 Firstround Review.
来源: http://www.tuicool.com/articles/mQju2uI