在需求評審或者方案討論時，產(chǎn)品經(jīng)理常常需要面對其他人的靈魂提問：“這位產(chǎn)品經(jīng)理，請你說說你的方案好在哪？”對于這個問題，你會如何回答呢？本文作者分享了自己的答案，一起來看一下吧。

一、產(chǎn)品經(jīng)理的靈魂拷問

這周有個產(chǎn)品小伙伴提出了他的一個疑惑，具體情形大概是：

1. 領(lǐng)導要求出某個需求出產(chǎn)品頁面；
2. 團隊里有產(chǎn)品和UI的角色，他們討論完具體的功能需求后，就都分別進行了原型頁面設(shè)計；
3. 完成后他們各自闡述了自己方案的優(yōu)點和理由，但是他們都沒有說服對方。他們覺得自己的方案更能滿足需求，而對方的方案有很多潛在的問題和風險。

他們開始爭執(zhí)起來，無法達成一致，讓這位小伙伴十分苦惱。

相信各位產(chǎn)品小伙伴對這個場景應該很熟悉。在需求評審的時候或者方案討論的時候，時不時會遇到來自別人的挑戰(zhàn)，比如“你憑什么覺得你這個方案就是好的？”，又或者是“我覺得你這樣設(shè)計不好，但是又說不出具體哪里不好？”，此時大家的心里肯定是“#%！……#&#*（崩潰中）”。

那么，我們要如何面對靈魂提問：“這位產(chǎn)品經(jīng)理，請你說說你的方案好在哪？”

此處可以暫停一下，各位現(xiàn)在試著回答一下這個問題。

二、構(gòu)建量化評價標準

恰好p仔本周也接到一個任務(wù)，是要針對一個復雜功能的操作路徑，進行交互上的優(yōu)化。正常來說， 我就是先看看現(xiàn)在的功能設(shè)計怎么樣，大概有哪些不便的地方，然后找優(yōu)秀的競品，體驗一下相同的功能別人是如何設(shè)計的，然后發(fā)動“競品模仿之術(shù)”一頓操作，就得到了一個新的方案。

但是！我腦海里突然響起了這個靈魂提問：“這位產(chǎn)品經(jīng)理，請你說說你的方案好在哪？”，我一時愣住了，然后一些靈感開始在腦海里閃爍：AntDesign 5.0、用戶體驗度量、潛變量、顯變量、量化標準等等，最后在我腦海里蹦出3個指標，分別是“用戶體驗路徑長度”、“有效操作次數(shù)”和“消耗時長”，于是我得到了一個解答就是：要用可測量的指標對我的方案進行評估結(jié)果的量化。

于是我用思維導圖對優(yōu)化任務(wù)的思路進行拆分：

這樣其實我構(gòu)建起一套針對xx交互方案的量化評價標準，通過使用用戶體驗路徑長度、有效操作次數(shù)和消耗時長3個可測量的指標，結(jié)合預設(shè)好的任務(wù)場景（也就是輸入和輸出已經(jīng)明確），來對不同方案的結(jié)果進行有意義的橫向?qū)Ρ?。同時我們在評審方案時，可能會收集到新的建議，要評估是否接受改動，一樣可以形成新的變體方案【C’】、【C”】等再使用量化評價體系“跑”一遍得到對應的結(jié)果，再進行結(jié)果對比，評出有無提升。

三、擴展閱讀

1. 潛變量和顯變量

潛變量和顯變量是結(jié)構(gòu)方程模型分析時的兩種變量類型。顯變量是可以直接觀測到的變量，比如身高、性別、被試在量表上的得分等。潛變量是不能直接觀測到的變量，包括比較抽象的概念和由于種種原因不能準確測量的變量，需要借助顯變量指標來估計。

比如上面提到的“方案的好壞”是無法直接測量的潛變量，而要轉(zhuǎn)化成可測量的“有效操作次數(shù)”等顯變量來進行評估。

2. 如何選擇合適的顯變量

選擇合適的顯變量指標需要根據(jù)分析目的、理論假設(shè)和數(shù)據(jù)特征來決定。一般來說，顯變量指標應該具有以下特點：

• 與潛變量有較高的相關(guān)性，能夠有效地反映潛變量的含義；
• 與其他顯變量指標有較低的共線性，能夠區(qū)分不同的潛變量；
• 具有可信度和效度，能夠保證測量結(jié)果的穩(wěn)定性和準確性。

那么如何找到合適的潛變量和顯變量呢？有以下幾個途徑：

1. 根據(jù)理論、國家標準、行業(yè)文獻等確定潛變量和顯變量指標的初步范圍；
2. 查閱大廠開源的標準，查找有無一些基于行業(yè)共識的潛變量和顯變量；
3. 從統(tǒng)計科學的方法論入手，掌握找到潛變量和顯變量的抽象方法（最高階）。

四、結(jié)語

這篇文章僅是從我個人工作實際出發(fā)，結(jié)合數(shù)字化時代的背景和數(shù)據(jù)決策的理念，拋磚引玉地提出一個切實可行的、評估產(chǎn)品方案好與壞的方法。

使用量化的評估結(jié)果，以嚴謹?shù)倪壿嫼涂陀^的數(shù)據(jù)作為自己觀點的佐證，來避免產(chǎn)品需求評審舌戰(zhàn)群儒的尷尬，也體現(xiàn)了產(chǎn)品經(jīng)理專業(yè)素養(yǎng)的一面。

當然本文還沒有提及到對變量有效性的考量，比如模型擬合度、可信度和效度，本次就不展開細說?？偠灾?，要找到科學的潛變量和顯變量依舊是一門高深的學問，希望有余力的伙伴們自己往這個方向擴展學習。