如何做好會(huì)員權(quán)益體系的量化分析？這篇文章里，作者結(jié)合百度網(wǎng)盤等具體產(chǎn)品案例，對(duì)會(huì)員權(quán)益體系的量化分析步驟進(jìn)行了詳細(xì)拆解和總結(jié)，感興趣的同學(xué)，就一起來(lái)看看吧。

上2篇文章分別講了《“會(huì)員”與“高價(jià)值權(quán)益卡”》和《3種聯(lián)合會(huì)員模式對(duì)比》，對(duì)云盤的會(huì)員體系形成了分析框架、結(jié)論，接下來(lái)可以繼續(xù)深入，進(jìn)行一些量化分析工作。

本文將會(huì)以一種快速、流程化的方式，復(fù)盤完成量化分析的詳細(xì)步驟。 分析方法具有一定的通用性，也可以用于其他標(biāo)的的量化分析。

一、整體思路

形成量化分析的框架→對(duì)比優(yōu)劣勢(shì)→提出結(jié)論和建議。

二、“量化分析”步驟詳細(xì)說(shuō)明

確定基準(zhǔn)坐標(biāo)系→確定分析維度→補(bǔ)充完善坐標(biāo)系→確定加權(quán)指標(biāo)數(shù)值→計(jì)算結(jié)果值。

步驟1：確定基準(zhǔn)坐標(biāo)系

這里的“坐標(biāo)系”，指的是以哪個(gè)產(chǎn)品/標(biāo)的作為主要的分析對(duì)象，作為搭建分析框架的基礎(chǔ)。

1）以我們進(jìn)行的“網(wǎng)盤會(huì)員權(quán)益體系”分析為例，分析標(biāo)的為：網(wǎng)盤類產(chǎn)品——產(chǎn)品的會(huì)員權(quán)益體系。

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2）那么百度網(wǎng)盤作為市占率超過(guò)80%的，自然就是我們意向的“基準(zhǔn)坐標(biāo)”產(chǎn)品了。

3）確認(rèn)了產(chǎn)品后，再確認(rèn)下一層級(jí)的分析標(biāo)的：“會(huì)員權(quán)益體系”。即：百度網(wǎng)盤的會(huì)員權(quán)益體系，在同類產(chǎn)品中，是否可以作為基準(zhǔn)。

如下圖：

初步對(duì)比百度、夸克、阿里這3家目前網(wǎng)盤市場(chǎng)上的頭部產(chǎn)品，各家的會(huì)員權(quán)益數(shù)量，權(quán)益內(nèi)容之后，確認(rèn)“百度網(wǎng)盤”的“會(huì)員權(quán)益體系”作為本次分析的“基準(zhǔn)坐標(biāo)系”。

步驟2：確定分析維度

基于最基礎(chǔ)的分析項(xiàng)（“會(huì)員權(quán)益”），擴(kuò)展出以下分析維度：

1）主分類

常規(guī)視角：按粒度分類。

如何切分粒度，體現(xiàn)對(duì)分析目標(biāo)的理解程度？

這里基于最基礎(chǔ)的分析項(xiàng)，提煉出向上的2層粒度，即：

• 1級(jí)分類：用戶視角的使用場(chǎng)景大類別；
• 2級(jí)分類：使用場(chǎng)景細(xì)分到接近產(chǎn)品功能；
• 3級(jí)分類：具體功能權(quán)益及細(xì)節(jié)。

2）補(bǔ)充信息

補(bǔ)充信息的作用，是在主分類確定后（即表頭確定后），對(duì)主分類做擴(kuò)充說(shuō)明，便于對(duì)比更多信息：

3）輔助分類

輔助分類，可以在主分類的基礎(chǔ)上，加上其他視角。例如在這里加上業(yè)務(wù)視角。 后續(xù)就可以形成基于業(yè)務(wù)視角的結(jié)論：

4）優(yōu)先級(jí)

優(yōu)先級(jí)一共分為4級(jí)：

此時(shí)完整的分析表頭如下：

步驟3：補(bǔ)充完善坐標(biāo)系

在權(quán)益介紹圖中可以看到，百度的會(huì)員權(quán)益項(xiàng)為54項(xiàng)，夸克為36項(xiàng)/4大類，阿里云盤為23項(xiàng)/3大類。 整合3家頭部網(wǎng)盤產(chǎn)品之后，共形成7大類，68項(xiàng)的會(huì)員權(quán)益表。

步驟4：確定加權(quán)指標(biāo)數(shù)值

加權(quán)指標(biāo)數(shù)值，是量化計(jì)算的基礎(chǔ)。

本次分析中的加權(quán)指標(biāo)數(shù)值，主要通過(guò)經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法、專家估計(jì)法產(chǎn)生。

備注： 對(duì)不同的優(yōu)先級(jí)賦予的不同分值，并不具有絕對(duì)的精確性。例如P0目前定值是6分，但是定值為7分，也是可以的，不代表6分就是錯(cuò)誤。 賦值的核心是通過(guò)量化數(shù)值，得出合理的定性結(jié)論。

步驟5：計(jì)算結(jié)果值

計(jì)算得出每一項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果，如“步驟2-4.優(yōu)先級(jí)”中的計(jì)算結(jié)果圖。

三、分析結(jié)論

1）從會(huì)員權(quán)益總分值來(lái)看：百度會(huì)員權(quán)益體系最成熟，夸克其次，都在200分檔；

阿里云盤當(dāng)前還未在會(huì)員權(quán)益上發(fā)力。

2）基礎(chǔ)存儲(chǔ)、文檔、音視頻能力，是網(wǎng)盤會(huì)員權(quán)益的3個(gè)主要方向，分值總占比為81%（分別為35%、24%、23%）。

（分值僅體驗(yàn)功能權(quán)益差異。同樣的分值，不代表用戶體驗(yàn)也相同）

3）從會(huì)員得分、非會(huì)員得分的分析中可以看出：

百度設(shè)置了最多的會(huì)員功能權(quán)益點(diǎn)（201分），這是百度網(wǎng)盤占據(jù)市場(chǎng)主導(dǎo)地位，用戶群體穩(wěn)固，最大化商業(yè)利益的結(jié)果。

夸克對(duì)標(biāo)行業(yè)標(biāo)桿，在付費(fèi)會(huì)員權(quán)益池中開(kāi)放了最多的免費(fèi)權(quán)益（57分），同時(shí)也設(shè)置了一定的會(huì)員功能權(quán)益點(diǎn)（142分）作為收費(fèi)項(xiàng)，引導(dǎo)會(huì)員轉(zhuǎn)化。

阿里云盤當(dāng)前還未在商業(yè)化發(fā)力。

四、結(jié)語(yǔ)

產(chǎn)品經(jīng)理的日常溝通，可以分為2種類型：

1. 專業(yè)溝通場(chǎng)景： 通常指專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的交流和互動(dòng)。例如：產(chǎn)研同事，上下級(jí)之間進(jìn)行的專業(yè)探討。
2. 非專業(yè)溝通場(chǎng)景： 一般指與非專業(yè)人士進(jìn)行專業(yè)問(wèn)題的溝通、探討。例如：一些匯報(bào)、說(shuō)明場(chǎng)景。

產(chǎn)品經(jīng)理在與非專業(yè)人士做專業(yè)溝通時(shí)，如何盡可能高效地說(shuō)明專業(yè)問(wèn)題是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。

嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，這種溝通場(chǎng)景可以被稱為“技術(shù)傳播”或“技術(shù)轉(zhuǎn)移”，涉及將專業(yè)知識(shí)和技能傳達(dá)給非專業(yè)人員。量化分析在非專業(yè)溝通場(chǎng)景下，是一種很有效的溝通工具。

通過(guò)可視化、標(biāo)準(zhǔn)化的方式，用數(shù)據(jù)說(shuō)話，降低溝通成本，能幫助產(chǎn)品經(jīng)理更有效地建立專業(yè)信任感。