1-2年经验的产品经理，问题不在如何游刃有余处理单个需求，而是一旦需求从四面八方涌来怎么办。

很多时候团队内的产品负责人会直接做好计划，网上也有很多分享的文章：四象限法则、 KANO 模型、MoSCoW 方法 …… 方法都是好方法，各有专攻，但为什么面对那么多需求，还是不知所措？

没有哪个方法可以解决所有问题，特别是评估优先级，公婆皆有理。

第一、有没有接地气、易上手的方法？

第二、为什么那么多方法好看却不好用？

如果产品运营处于探索期 ——

不要过分放大产品经理的作用，探索期的业务通常只有真正的决策人最清楚，掌握的信息最全面。如果老板也说不清楚，那么一定是没有想清楚。这个时候不要排斥“执行”，不同人执行同一件事，结果也是天差地别。

情况 1：目标客户还没找到，你还不清楚产品是如何被使用

我笑称这个时候属于两眼一抹黑，除去紧急修复的Bug，剩下都是盲人摸象，用有限的已知预测无限的未知。

此时所谓的需求太多，往往是没有需求，也不知道哪些是需求。目标客户还没找到，团队还在努力实现产品与市场匹配（Product/Market Fit，简称 PMF）。

产品与市场相匹配，也就是蓝色曲线部分，留存曲线趋于平缓并稳定在一定水平，这表明用户在一段时间内获得了实际的价值。

图：Brian Balfour 某篇文章

这个实现匹配的探索过程，越短越好，因为PMF决定了接下来产品的发展方向与运营模式，这个阶段可以做的是尽量让所有资源集中在让产品尽可能被更多人使用，才有可能知道接下来怎么做。

由于时间关系呢，就按需求规模搭配着排，一个萝卜搭两块肉，保证每个版本节奏跑起来，也利于项目经理调配人力。

情况 2 ：已经定位到目标客户，产品如何被使用相对清晰

用户故事地图的方式切片，核心是以定义用户角色-描述核心流程为出发点，梳理目标客户与现阶段需要解决的问题，或者是为目标客户提供的服务，据此制定需求优先级。

没办法把自己内部资料展示出来，但是这个方法下，Excel足矣，可视化程度也不错。

以某项目中的“经销商 ” 角色为例

不同的产品经理也会非常清楚自己负责的某个功能满足了核心角色的某个诉求，它优先原因不是提出者的权威，而是更利于达到某个业务目标，或者帮助目标客户完成某个核心操作流程。

如果产品运营进入成熟期 ——

业务已进入收割阶段，常见的情况“有一种冷是妈妈觉得你冷”。此时不缺想法，缺战略。何谓战略，那是公司内99%的人不应该操心也无法操心的内容，即业务怎么增长，以及用哪种方式增长。

大到业务模式，小到文案标点，需求方都以自己的认知去做增长，产品经理无法拒绝，但是又说不上来哪里不对。排除那些明显不合理的需求，剩下大量设想都需要试验，可以围绕目标，利用转化漏斗排出优先级。

第一步：找到产品的转化漏斗

AARRR，取每一个环节的英文单字首字母，中文有称海盗指标、用户增长模型、流量转化漏斗等。

Acquisition：获客阶段，主要是拉新，特别是获取目标用户。

Activation：激活阶段，目标主要是提高用户活跃度，增加其参与感。

Retention：留存阶段，尽可能挽留、唤醒、召回用户，提高用户粘性。

Referral：自传播阶段，产品自从造血，我们熟知的口碑传播，病毒式营销，K因子，K = (用户向其他人发出的邀请数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。

Revenue：营收阶段，最大化利润，与商业模式有关，不管是降低成本还是提高收益，亦或者走交叉补贴，总之目标不变。

图：marketingmasala

好的留存率究竟是个什么样子？这个问题对不同的产品而言，需要设定不同的标准，找到合适的对比的对象。

根据埃里克斯·舒尔茨的经验，如果你正在创办一家电商网站，那么只要留存率维持在20％～30％，基本上就不会活得太糟；如果你是一个社交媒体，而第一批用户的月留存率低于80％，那就别指望做大了。至于衡量在Facebook平台上新上线的第三方游戏能否获得超过100万DAU（这是决定绝大多数新游戏接下来是否有戏的最低标尺），流传出所谓的“40-20-10”规则，即如果你想让游戏的DAU超过100万，那么新用户次日留存率应该大于40％，7日留存率和30日留存率得分别大于20％和10％。对于移动应用，留存率最高的三种类型分别是资讯阅读、社交沟通和系统工具，在4个月后的留存率能稳定在10％左右。 —— 摘自《增长黑客》

找到适合自己业务的转化漏斗非常关键，比如我们某个 App 只涉及到 AAR，即获客-激活-留存。业务已经步入成熟期，有稳定的获客渠道与激活时机，无非是加大投入或者寻找新方式，留存属于内功，这是衡量产品价值的重要一环。

获客量：下载App的新用户数

激活量：下载了App，并且打开后完成了登录/搜索/与平台或者其他用户产生互动，完成其一动作的用户数

留存量：激活后没有卸载App的用户数

App 通常都会抓次日，7日，30天的三个时间周期，代表不同的用户生命周期。

- 次日留存，关注拉新渠道的优劣，以及新版本发布后的变化。

- 7日留存，反映出用户完成一个完整体验周期后的去留状况。

- 30日留存，则更能反映出一次版本迭代后的稳定性，辅助判断产品的演进方向是否合理。

对于某段时间内的留存，可以用公式简单表达出来：留存量 = 渠道A留存量+ 渠道B留存量 + …… 渠道X留存量，留存率也是一样的逻辑，分母除以总用户量。

不同渠道对应的运营策略差异会明显，所以按渠道进行分类，实际运营过程中会存在条条大道通罗马的情况，并没有绝对。

第二步：明确转化的核心机会点

通过上述公式，我们发现了机会：渠道C贡献了最多的获客量（占比接近50%），但是该渠道的留存率并不理想。

渠道C其实是我们的自有渠道，理论上该渠道引荐的用户应该对 App 具备足够的认知与粘性，但是在次日、7日与30天的留存却非常令人惊讶，与其他渠道相比并无优势。

各渠道留存率

这意味着如果我们对自有渠道的获客-激活-留存做针对性的分析与改进，就可以很快看到效果改进。

排列需求优先级，往往不是做大而全的计划，而是做资源配置。对于成熟业务，产品经理有责任发现最佳发力点，也是转化漏斗里的那个业务机会点。

第三步：根据转化漏斗与机会点，制定计划

目标：提高渠道C的留存量/率。

方法：针对渠道C的获客-激活-留存的核心页面与主要流程，排列需求优先级，同时跟踪数据指标。

此时的需求计划目标性会比较强，优先级遵循转化的逻辑，获客-激活-留存在每个环节都需要发力。

以某项目的需求计划为例

如果上述列表细致下去，可以做到：

1、与KPI绑定，每个环节指标联动，所有的“增加”、“提高”、“降低”都可以被量化，精细化运营。

2、针对核心的“留存”进一步细分，所有针对提高留存的举措，功能上线皆可复盘，找到适合自己产品的最佳实践，对次日、7日与30日的留存能找到有效的转化点，复用到其他类似渠道。

为什么模型失灵？

回过头还是会思考，为什么那些高大上的方法模型不好用？

不同于处理单个需求，目标相对很明确，评估优先级本质是做决策，需要矩阵式的组合条件，充分调用各种知识。而你习惯的模板化工作方式，其实是过度使用模型，因此变成了路径依赖，只会用需求硬塞某一种模型，而不是根据目标灵活调整思考方式。

模型是人为框架，目的是为了更好的思考与理解世界，换句话说，它最大的意义是帮你知道得更多。

我们在不断强化的只是方法，但是并没有获得终极智慧，我们每一天都在积累，所有积累都在档案柜里，智慧与方法之间，缺的就是积累，灵感不是凭空臆想的，档案柜里有什么，灵感才有可能产生什么。

赖声川《如何获得源源不断的创意》

不太推荐产品经理去套用各种自己理解不了的模型，不管使用哪种方法，得解决实际问题：

1、产品经理对自己要分析的需求，心中有数，绝不盲目。

2、产品上线后效果，即方案的有效性可测量、可改进，能自循环。

3、方法较为标准化，排列优先级最终也是为了上下游力出一孔。

资料参考：

1、Brian Balfour 谈增长的博文《Building a Growth Framework Towards a $100 Million Product》，中文可以参考：通往亿万美元的增长之路，这四大要素缺一不可，来源于“人人都是产品经理”

2、《用户故事地图》：https://www.jianshu.com/p/dfde2d79f151

3、AARRR 图片：http://www.marketingmasala.com/email-courses/growth-hacking-course/

4、《增长黑客》作者范冰 ，书中第5章“提高留存”提到的留存率的行业标准

5、赖声川《如何获得源源不断的创意》，“混沌大学”在线课程。