这个产品 bug,要是换你会怎么搞?

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2021-03-26 13:30

我在使用知识星球 App 的过程中通过数据发现一个他们在设计上的 bug,这里作为一个案例分享下。


事情是这样的。


最近我在星球里干了一件事,用 21 天的时间带着大家一起提升写作能力,目前已经全部完成了。


规则很简单,每天早上我会发布一个主题,同时也会写一篇 500 字左右的文章。参与的同学根据我发布的内容写一篇同主题的文章,这样既有主题、也有参考,坚持 21 天看效果。


过程中采用每天打卡的形式,使用的工具是知识星球 App 自带的打卡功能。在产生了一定的打卡数据后,我发现一个问题。


准确说,这不是一个技术 bug,而是产品设计 bug。接下来,我跟你们还原下我是怎么通过数据发现这个问题的。


第一步,我想统计完成 21 天打卡的总人数和平均每天打卡人数占比,可以在打卡记录功能里看到这个数据。



从过去 21 天看,平均每天完成打卡的人数在 50 人左右,上图是其中某一天的数据,当天完成打卡人数在总参与人数中占比 26%。


随着打卡的进行,我发现每天的完成率数据逐渐降低,但每天完成打卡的人数实际上没啥变化。


第二步,我通过最终的打卡排行榜查看了所有参与者的打卡天数,数据显示累计是 90 人。


对于「参与者」的定义,是指至少发布过一天打卡内容的人,目前这个榜单会按照坚持天数从高到低排序。



所以,实际参与过至少一次打卡的人数是 90 人,如果按照平均每天有 50 人完成打卡,那么每天的打卡完成率应该在 56% 左右。


那么,26% 和 56% 这一倍多的数据统计差距是怎么产生的呢?


第三步,查看打卡活动累计参与人数,即有多少人报名参加了写作打卡。目前看到的数据是 205 人。


上面说的的完成率 26% 就是用当天完成打卡的人数除以的这个 205。



一个是 90 人,一个是 205 人,到底哪一个才是真实的参与人数呢?


要搞清楚这个问题,就得回到知识星球的产品设计上来。


先看下打卡活动发布以后的报名页面,体现的信息包括了打卡主题、持续时间、报名人数以及报名按钮等。



注意,在这个界面你是看不到任何关于打卡内容和打卡规则的。继续点击报名,会来到规则说明页。


在这里,你会看到关于打卡活动的详细规则,并且底部有一个按钮让你再次确认自己已经准备好。



再次注意,在这个界面(左图)你依然看不到任何有关别人的打卡内容。


当你带着好奇点击「我已准备好」并加入打卡活动后,此时才能看到最终呈现在你眼前的打卡内容(右图)以及别人都是如何打卡的。


此时,这个动作就已经把你统计成了一个「参与打卡的人」。实际上,你很可能只是因为好奇进来看了看,并没有决定是否参与打卡。


所以你看,205 人的参与者数据里其实包含了一半以上的好奇者,他们只是来围观的。而真正付出行动参与到写作打卡里的人数只有 90 人。


依照这个统计口径,平均每天的打卡完成率应该是 56%,而不是 26%。


这是一个典型的因为产品设计的 bug 导致的数据结果异常,不是所有的数据都可以被相信,关键还得看数据统计的逻辑。


同时,这也是一个很有意思的例子,里面既有业务逻辑的设计,也有用户心理的揣摩。


在业务逻辑上,知识星球目前的方案是没问题的,符合常规功能设计的基本规范。


但在用户心理揣摩上,这个设计就会引导出错误的数据结果。


要知道在这种打卡活动里,核心主体是打卡内容本身,而不是打卡规则。


用户会因为规则去了解和围观打卡,以此来判断是否适合自己。但让他们付出具体的行动,就得给他们一个可参考的案例,让他们知道别人是怎么做的,以此来强化他们的判断,进而付诸行动。


说得直白点,就好比你进了某家店,还只刚刚拉开了店门,人家就把你计算成了已消费的顾客。


显然,这个数据结果肯定是有偏差的。


某种程度上说,「我已准备好」这个按钮代表的只是用户明确了规则。而「打卡」按钮才是真正开始打卡的标志。


比较合理的设计应该是人人都可以查看打卡内容,但只有完成一次打卡的人才能被计算成「参与者」。


这种细节体验和设计思路在产品设计之初是比较难发现的,因为产品经理在设计阶段都是通过逻辑模拟来推导设计方案。


但在真实的使用场景中,用户心理和行为往往才会反映真实的使用情况。在有足够经验和案例积累的前提下,这样的问题会得到大大改善。


虽然这算不上是一个技术 bug,但确实是一个产品 bug。如果换做是你,你会怎么重新设计并搞定它呢?


这个问题我已经提供给星球产品团队了,期待看到他们的改进方案。


最后,顺带推荐下拉勾网数据总监推出的一个课程,有提升数据分析能力诉求的读者可以重点了解下。


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书到用时方恨少,多学点东西准没错。


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安可时刻

产品数据是用户行为通过产品功能表现出来的结果,数据能反映客观事实,但数据无法证明客观事实的正确。所以,数据需要被分析。


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