作为产品经理，想要成长，思考是不能停的，需要不断的输入和输出。
看到一些有价值的想法或者方法论，不能只是看看而已，只有再次输出才能发挥价值。
因为在这个输出过程中，可以融入自己的思考，并结合自己的过往项目经历作为实例，真正将理论和实操结合起来，在复盘中升华，得到新的体会或者思考。
以下是最近总结六个自问自答：
1.什么情况下需要精简产品功能或者说下线产品功能？
需要精简产品功能，一般是有三个背景，要么是功能上线之后，数据平平，没有什么起色；要么是无人运营；或者是bug过多。
针对这三方面原因，可以先进行改善。
比如说如果是数据平平，要么是用户没有感知到功能，那么此时可以要加强引导，或者用一些运营上的引导，比如说站内信或推送；如果是体验不好，那么就需要改善这个功能体验，看有没有起色。
如果是运营或者是内容出了问题，那么就要需要和运营的部门负责人进行积极沟通，了解运营成本，制定运营计划，如果功能没有达到运营策略的需要，那么需要继续优化功能，直到能够达到启动运营的程度。
如果是功能的bug过多，那么就需要对代码层面进行改善，减少bug，提高响应速度。
如果以上几个改善的方法没有起到作用，数据依旧没有起色，那么就说明要么实现了伪需求，不满足用户需求；要么是当初需求的大方向产生了变动，所以运营没有跟上；或者是这个功能已经到了生命周期的末期，用户不再使用。
找到以上的原因，得到确定结论后，需要和领导以及需求方进行确认，各方达到一致，那么就可以果断精简。
比如之前所在的金融行业，我们的APP中有一个预约功能，可以在发标之前，对标的进行预约，因为某类标的收益率较高，投资的人较多，所以需要提前进行预约。
但是后来这类标的因为业务问题就下线了，很久也没有上标，所以这个预约功能就丧失了使用的背景，用户的使用量和使用频率极低，后来我们也进行了相应的调整，可以预约普通标的，但是数据依旧没有起色。
这个就是典型的业务调整，功能不再符合业务需要。我们和领导以及需求方沟通之后，就果断精简了这个功能。
2.如何用一句话描述你的产品？
描述一个产品可以从用户，场景，需求这三个方面来进行描述。
也就是说，你的目标用户是谁，对应什么样使用场景以及解决了用户什么样的问题，或者说给用户带来了什么价值。
以我之前所在的互联网金融公司为例，我们的产品就是为个为理财者提供多种理财产品，同时为资金短缺者提供融资渠道的理财平台。
3.如果某个数据异常了，比如转化率，你怎么分析？
在进行数据分析之前，首先需要明确三个前提：数据指标的定义，参照物以及影响范围。
明确数据指标的定义就是明确这个数据指标的统计方式，就像新增这样一个简单的基础指标，可以通过计算用户ID或者是设备ID计算用户数或者是设备数，这就是两种完全不同的统计方式。
数据指标，基本上可以分为两大类，一类是基础指标，像新增、活跃、按钮点击、页面加载；另一类是复合指标，需要通过基础指标进行加减乘除计算得到，比如注册转化率、留存率等。
参照物，就是你所说的数据异常是以什么来进行参照，说明它是异常的，可以分为横向和纵向对比。
纵向对比，就是看一个数据指标在时间维度上的变化，比如像有的产品在周六周末的时候活跃人数就会降低，所以你单看一周的数据变化时，就会发现周六周末有一个显著下降，但是你把时间拉长到一个月，然后你就会发现它会呈现一个规律性的一个变化，所以这就不是一个数据异常。
而横向对比可以是产品内部的不同功能或者是同一页面不同位置的对比；或者是公司层面，不同竞品之间的一个对比。
影响范围，就是这个数据指标的异常是否会直接影响到业务，是直接影响还是间接影响。
判断一个数据指标异常的影响范围主要是帮助我们去分析这个数据指标关联了哪些业务，然后才能够判断，分析到哪种程度或者是哪个层面才能去发现原因，并去降低这个影响。
明确了这个数据指标的定义、参照物和影响范围之后，然后我们才能够进入数据分析阶段。数据分析阶段大概分为三步：一是梳理业务流程；二是拆解；三是提出解决方案，验证结论。
第一步梳理业务流程，就是帮助我们去定位这个数据指标处于这个流程中的哪个环节。比如像投资转化率，它所涉及到的可能有几个相关的页面，可能有不同的用户路径，所以我们要先对数据指标进行定位。
第二步拆解，就是找到不同的维度去分解这个数据指标，发现具体的一些原因。比如可以从用户维度拆解，用户是新用户还是老用户，用户的使用设备，IOS还是android，或者是用户的年龄，性别等等。
第三步就是发现原因，并提出有效的解决方案，跟进结果，判断思路是否正确，如果不正确，需要快速调整。
数据分析的核心就是能够得到有效的结论，并能够解决问题，这才是有价值的。
4.做业务发展，想要扩展用户群，怎么定位目标用户？
扩展用户群可以分为三步：第一步是从已有的用户入手，做用户调研，发现用户特征；第二步是根据用户特征，找到目标用户聚集的一些社区或者平台，使用一些工具来分析这些平台的用户构成，扩展出新的目标用户群；第三步就是针对这些目标的平台以及目标用户去做相应的营销活动。
（1）第一步做用户调研，就是去发现已有用户的行为习惯，比如说他们经常逛的网站，经常去的社区，经常聊的话题，关注的微信公众号以及他们加入的群组，找到一些共性的社区、公众号和群组。
（2）第二步就是调查这些目标用户比较集中的社区或者平台，了解其用户构成以及用户特征，可以借助一些工具来进行分析，比如百度指数，微信指数等等，构建用户画像，并想办法扩展出新的目标群体。
（3）第三步就是针对这些目标平台上的目标用户，进行一些营销和活动，或者是和这些平台进行一些合作，吸收目标用户群体。
5.收集了大量用户反馈之后，发现存在许多问题，此时如何进行处理？
（1）首先应该根据业务流程，了解这些问题都分布在哪些模块或者是业务流程的哪些环节上，然后明确自己的职责边界，了解哪些可以直接处理，哪些需要和别人合作处理，还有哪些完全不属于自己的掌控范围，应该交接给不同部门去处理。
比如之前我每个月都会定期收集客服收到的用户反馈，我这边会先做一个简单分类，判断哪些是属于是自己的职责范围内，像一些用户体验优化或者是一些平台功能上的优化，这些可以自己去处理；另一些偏业务的问题，如充值流程相关的问题，这个我就需要和负责充值流程的产品经理合作处理；而完全的业务问题，像基金的相关问题，这是有专门的基金产品经理去负责的，所以这些就要把这些问题反馈给另一个产品来进行处理。
（2）第二步是根据反馈的问题所在的业务环节，抽离出相应的数据指标，然后观察这个数据指标是否有比较大的提升空间，如果这个数据指标较差，则证明有很大的提升空间，那么这个需求就比较重要，可以优先处理用户反馈较多且数据指标有较大提升空间的问题。
这里的判断数据指标的好坏有三个参照：一个是自身指标在时间维度上的变化，也可以拆解出不同维度进行对比，比如不同用户群体；第二个是相同类型指标的一个对比；还有一个就是同行业数据指标平均水平的对比。
6.如何有效提升留存率？
（1）首先要明确数据指标的定义，留存率的定义是新增用户中一段时间后依旧活跃的用户数占同一时间内新增用户的比值。常用的留存率有次日留存、3日留存、7日留存、30日留存。
影响留存率有两个重要因素：一是不同渠道的用户质量，二是产品本身是否能留住用户。
（2）第二步就是根据留存率的定义，想要提高留存率，可以从两方面着手：一种是先要通过不同维度拆解这个数据指标，对比不同渠道新增用户的质量，比如投放广告的不同平台、在不同城市的营销活动或者针对不同年龄用户群体的营销活动，加大留存率较高渠道的投入，优化留存率较低的渠道。
另一种是产品自身入手，梳理业务流程，找到用户的必经行为路径，在关键节点上增加激励手段，减少流失。
拿金融产品举例，很多新手用户一般在注册后三天内没有投资，因为他们在观望，在了解这个平台的安全性，比如在网上搜索关于这个平台的相关信息；注册了三天后甚至一周后，才才开始尝试性地投资，一般只投资几百块钱或者几千块钱，等到尝到了甜头，也就是拿到了较高收益或者新手补贴后，非羊毛党用户大概1到3个月之后才会陆续加大投资。
从观望期到尝试期再到稳定期，这里就有几个关键的行为节点：注册、首投、复投、多投。
（3）根据不同用户行为节点，搭建激励体系，提升长期留存，减少流失。
留存的重要激励手段是“占便宜”。
怎么让用户觉得自己占便宜呢？
一是让用户觉得自己的运气好，多使用概率型的游戏形式。比如在注册成功节点上，送新手用户优惠券时不要直接推送，而是采用抽奖、大转盘等概率型游戏，通过调整概率设置，即实际概率大于名义概率，并展示用户的运气击败了80%以上的人，让用户觉得自己抽到了大奖。
二是有持续让用户觉得赚便宜的激励体系，比如定期的营销活动、固定的行为节点激励和会员体系。
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