產品管理中如何實現產品細分？- Reddit

瞭解您的目標受眾！這在產品開發方面是如何在現實中發揮作用？

讓我們選一個例子。Survey Monkey，人們用來建立調查問卷之類的工具。

顯然，細分方式之一是按價格層級劃分：

個人使用者（免費）、小型團隊、中型企業和企業。

但是，你也可以想到他們可能會有一堆其他的細分方式。

• 按參與程度（休閒、核心、高階使用者）劃分
• 按成熟度（例如，新使用者、30天使用者、1年使用者等）
• 按行業（科技、電子通訊等）劃分
• 按使用者角色（行政助理、營銷人員、研究人員等）
• 按任何型別的人口統計學--年齡、性別、地理等。
• 按使用者行為分類
• 按上述屬性的任何組合

那麼，做什麼？他們的PM如何利用這些資訊來做出平衡和明智的產品決策？

問題：

• 公司是否有一個正式的目標受眾優先列表？有多少？有多細化？他們如何確定什麼是細分市場？多大程度的細分是過多的？
• 他們如何平衡不同目標受眾的產品體驗？
• 他們如何處理細分市場內的差異性？(有些媽媽想要X，有些媽媽想要Y）。
• 他們是否按細分市場 "提供 "不同的體驗（例如，印度的使用者是否看到與法國的使用者完全不同的體驗）？
• 隨著公司/產品的發展，上述所有情況是如何變化和轉變的？

1. 一種傾向認為：

細分市場遵循商業目標。你可能從一個廣泛的類別開始，即 "想要調查的人"。但你真的需要為調查付費的人。然後，你與潛在客戶進行討論，直到你找到願意為你提供的服務付費的人，並嘗試建立誰會購買與誰不會購買的類別。

• 如果我們想增加淨收入，我們可能想獲得更多的企業客戶，他們可以獲得真正的大額支票。

  因此，我們優先考慮那些有助於我們向大型企業買家銷售的功能。

  我們通過確保我們擁有他們安全清單上的所有功能和對多團隊調查的支援來接近買家。

  我們可能從基於行業定義的細分市場（財富100強）的企業開始，然後看一下安全領域的角色、使用者和買家。

• 如果我們想有一個更穩定的收入來源，我們可能會去中端市場，由一個任意的員工數量或收入定義。

  這允許你有更多的客戶，但支票較小，但風險較小，因為其中一個客戶的流失會使企業沉沒。 他們會有不同的關注點，買家和使用者可能是相同的人。

一旦你進入一個細分市場，你可能會發現一些企業更容易接受你的價值主張。

大型金融客戶喜歡我們的風險管理解決方案就是一個例子。

這讓你作為一個產品團隊，把你的重點縮小在一個群體的關注上。

2. 使用K手段聚類進行客戶細分

客戶細分是將市場細分為具有類似特徵的離散客戶群；客戶細分可以成為識別未滿足的客戶需求的有力手段。

你是一家超市的老闆，通過會員卡，你有一些關於客戶的基本資料，如客戶ID，年齡，性別，年收入和消費分數。

你想了解客戶，比如誰是目標客戶，這樣就可以給營銷團隊一個感覺，並制定相應的戰略。

K均值聚類演算法

• 指定聚類的數量為K。
• 首先對資料集進行洗牌，然後隨機選擇K個資料點作為中心點，不做替換，以此初始化中心點。
• 不斷迭代，直到中心點沒有變化，即資料點的分配沒有變化。

工具：

1. scikit-learn
2. seaborn
3. numpy
4. pandas
5. matplotlib

原始碼：here

3. 確定不同的體驗和優先次序

比方說，你正在開發一個現有的視訊遊戲。你知道你有三種不同型別的玩家--鐵桿粉絲、休閒粉絲和新手。這些將是我們的細分市場。

• 鐵桿粉絲可能是真正的競爭者，他們每天都在玩，也許他們有時會轉到你的競爭對手那裡。他們通常比較年輕，有更多的空閒時間。
• 休閒粉絲不是為了贏而玩。他們是為了玩得開心。他們可能平均年齡較大，忙於工作、生活等，所以他們每週只玩1-2次。他們更忠誠。
• 新手在嘗試遊戲。有些人非常喜歡這個遊戲，並將繼續成為鐵桿粉絲或休閒粉絲。

瞭解這些細分市場是很有價值的，因為你要確定優先次序和發展經驗。當然，一些鐵桿粉絲可能年齡較大，工作繁忙，並且有家庭。但是，在你的腦海中有一個心理模型是很有幫助的。

現在我們假設你最大的機會是，大多數新手玩了兩個小時就放棄了，因為遊戲太複雜了。你可能會專注於一個更好的方法來教他們遊戲，所以他們會堅持更長時間。

或者你最大的問題是鐵桿玩家因為你的遊戲變得陳舊而離開，去了一個競爭性的遊戲。你會把你的工作重點放在一個完全不同的解決方案上。當你構建功能時，你應該專注於開發一個你的鐵桿遊戲玩家喜歡的解決方案。如果你試圖迎合你的所有細分市場，你可能會推出一個無人問津的新體驗。

當你要根據細分市場做出不同的體驗或優先順序呼叫時，瞭解你的細分市場是有價值的。

你應該專注於對你正在開發的東西有意義的屬性。

在上面第一個的例子中，也許像收入水平這樣的東西是均勻分佈的，沒有什麼區別。在這種情況下，收入水平不會是一個有用的細分方式。儘管你經常會發現，如果你能很好地對你的客戶進行細分，那麼你會發現他們有很多不同的共同屬性。

最後細分是一門藝術。也許應該有兩個細分的新手--那些有競爭遊戲經驗的人和那些剛進入這個型別的人。也許這將改變你對待新手經驗的方式。也許這根本就沒有什麼區別。

4.  細分市場是一個發現解決方案的工具

我認為細分市場不一定是一個起點，而是一個發現解決方案的工具。

從一個詳盡的細分清單開始，幾乎就像花時間制定一個大量的問題清單，以備你發現他們可能解決的問題。

當然，你可能有足夠的資料（比如你用來做你的理想客戶檔案的資料），你一直在關注或你從歷史上知道是問題的領先指標。這只是來自於想了解你的使用者。

如果我使用你的Survey Monkey的例子，而是從一個商業問題開始--"收入在下降"。

我會用細分來縮小範圍，這樣我們就可以建立一個明確的原因假設。

這是我們的理想客戶檔案嗎？(按25-35歲的郊區母親和駕駛小型貨車的人進行細分......你說的)？不是，它是全球所有的收入嗎？(按國家劃分）如果是，哪些國家？等等。

這些讓我離找到一個可行的解決方案更近了一步。

也許我有一個新的本地競爭者，或者我的本地化很糟糕。

現在，在一個大型的B2C或B2B中，你甚至可能有團隊關注的渠道或細分市場，這樣更容易啦。

在像我現在這樣的小型B2B中，我只是在開發一些目標細分市場。

它們是基於客戶的問題（誰有這些相同的問題，以便我可以和他們交談，確保我們的解決方案是正確的）。

在有流失風險的客戶群體中，他們是否有任何共同因素？或者他們是基於業務問題（我可以建立什麼功能或新產品，為誰建立，將有最大的回報，以便我可以實現我們的增長目標）。

總之，使用細分來縮小你的焦點，但要從問題開始，不要從製造小群體開始。