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從3個角度分析吐個槽

代成龍

2018-12-29

0 評論 3405 瀏覽 9 收藏

18 分鐘

“吐個槽”是一個幫助APP等應(yīng)用快速搭建反饋社區(qū)、2B的服務(wù)，涉及三個角色：用戶（C端）、開發(fā)者（B端）、平臺。以下行文就按照這三個維度來討論。

用戶

首先來看問題：用戶反饋問題的目的是什么？是不是為了解決問題？所以如何讓用戶快速解決他遇到的問題才是關(guān)鍵點。

現(xiàn)在用戶可以通過查看常見問題、發(fā)帖、填寫反饋來嘗試解決問題，如下圖：

用戶的操作路徑清晰，那么：

當(dāng)用戶閱讀常見問題后，多大個概率能解決？
當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)常見問題無用時，下一步要如何？
當(dāng)用戶反饋的問題已經(jīng)存在答案，如何讓用戶盡快看到？

所以為了能夠盡量快速解決用戶問題，我們是否可以增加一點邏輯優(yōu)化該流程，如下圖：

當(dāng)用戶帶著問題來到反饋頁面，查看常見問題后點擊“無用”時，應(yīng)該建議用戶去反饋，而不是展示“提交成功!非常感謝您的反饋, 我們將努力做到更好”。
當(dāng)用戶反饋時，隨著用戶輸入的增加或者點擊提交時，可以在已經(jīng)被回復(fù)的帖子中找到相關(guān)的、有官方回復(fù)的帖子告訴用戶，幫助其解決問題。

主動推薦相關(guān)已解決帖子的流程在平時反饋中也應(yīng)該復(fù)用。通過以上流程的改變，增加用戶盡快、自行解決問題概率。這種改變還有好的副產(chǎn)品：如果用戶通過點擊無用后再發(fā)起反饋，那么這個反饋有價值的可能性會更高。

其次，用戶反饋是解決問題，所以盡量不要再制造問題，不要讓用戶反饋：這個反饋流程不好。反饋問題就是一個發(fā)表觀點的過程，那么其交互邏輯是否可以與用戶常用的發(fā)布朋友圈、發(fā)布QQ空間、發(fā)布微博類似？我們對比會發(fā)現(xiàn)，剔除隱私權(quán)限等設(shè)置，發(fā)布內(nèi)容的交互是高度相似的，那么我們的反饋交互流程是否可以參考？

從這個點出發(fā)，選擇分類是否可以滯后？

用戶填寫完內(nèi)容后，我們直接推薦其屬于哪個分類，因為這個是可以基于語義分析等算法獲得；如果沒有對應(yīng)分類，算法進(jìn)行概括一個新分類或者鼓勵用戶建立分類，然后再去提交，通過算法來降低反饋門檻。除流程的改變，反饋內(nèi)容載體也應(yīng)該改變。除了文字描述問題、圖片、表情，有沒有更方便用戶表達(dá)、更能清晰闡述問題的內(nèi)容表現(xiàn)形式？是有的。

用戶是否可以用語音留言進(jìn)行反饋？比如120S留言，一段留言中可以包含口音、情緒、節(jié)奏、語氣等文字無法表達(dá)的內(nèi)容；用戶是否可以用視頻反饋？
用戶用文字?jǐn)⑹鰧?dǎo)致APP崩潰的流程會很復(fù)雜，但是通過幾十秒的錄屏來反饋，成本會大大降低。

上面談到的用戶反饋路徑都是用戶發(fā)現(xiàn)問題?→?尋找反饋入口?→?填寫反饋內(nèi)容?→?提交完成?！跋氲饺シ答仭边@個動作是用戶在遇到問題時，頁面中不存在、用戶主動思考產(chǎn)生，這個思路是跳躍，很多用戶可能會放棄尋找和嘗試，而不是想到去反饋。用戶很多時候是喜歡被動的。

那這個問題我們要怎么處理哪？我們是否可以設(shè)計時間或路徑規(guī)則，當(dāng)用戶觸發(fā)時，就推薦常見問題同時提示可以反饋，比如：我們上線一個新功能，除等待數(shù)據(jù)反饋、用戶主動反饋外，是否可以對使用該功能三次但未成功的用戶，主動在頁面上推薦反饋入口。

這就仿佛我們進(jìn)入一家商店閑逛，而店員明確的發(fā)現(xiàn)在一個貨架前徘徊許久，主動問我們是否有什么需要幫助，這也是一種降低反饋門檻的方式，也能夠獲得更多的高質(zhì)量反饋。

以上是從降低反饋成本的角度來分析，接下來我們從讓用戶獲得更多利益角度來看。

我理解紅包就是這個目的，但是筆者認(rèn)為紅包效果不一定好。短期看，用戶反饋后紅包獎勵讓用戶感覺被尊重、被重視、提高其參與感。

但是長期哪？用戶提交反饋并獲得紅包獎勵，而第二次反饋卻沒有被采納，用戶會是什么心情？

就如讓司機評價自己的駕駛技術(shù)，大部分司機認(rèn)為自己的駕駛技術(shù)位于人群頭部，但這明顯不合理，所以人們往往都是高估自己的能力，當(dāng)?shù)谝淮伪徊杉{，之后沒被采納或者沒有紅包時，這里面的失落和沮喪可能帶來更多的負(fù)面情緒，甚至增加對這個APP整理評價下降的可能性。

如果我們還是想回饋用戶，是否可以考慮獎金池？也就是說反饋的好壞只決定是否能進(jìn)入獎金池，而進(jìn)入獎金池后，能分得多少，就要看個人運氣，運氣是一個隨機事件。

所以是否可以入池是一回事，入池后能否得到錢是另外一回事；而因為運氣的存在，用戶的得失心會被運氣這個因素所影響，那么對APP整體的評價波動會小很多，同時因為是隨機性的獎勵，游戲感、趣味性、參與感都會有所提升。

在增加紅包獎勵的同時，虛擬榮譽獎勵也是好的方案，比如：

我們可以在發(fā)版時告知用戶：您當(dāng)時提的***需求已在***版本上線；
可以在啟動動畫中加入一個感謝的畫面；
可以在release note中寫上用戶ID；
可以有個反饋明星墻。

綜上，用戶反饋是為了解決問題，所以反饋要快速相應(yīng)、流程簡潔、有點獎勵。

二、開發(fā)者

說完用戶，我們再來看看開發(fā)者。開發(fā)者希望通過反饋來干嘛？是否是希望通過反饋來持續(xù)優(yōu)化APP、滿足用戶需求、實現(xiàn)商業(yè)價值？

假設(shè)你是一個小區(qū)的水果攤攤主，

有一個經(jīng)常來你這里買水果的小區(qū)用戶A，還有一個僅僅是今天碰巧路過該小區(qū)來你這買水果的用戶B，他們兩個的意見，哪個更加重要？
兩個人都是小區(qū)的住戶，也都按照相同的頻率來你這里買水果，一個人建議你要囤一噸蘋果，另一個建議你應(yīng)該供應(yīng)一些其他品種的蘋果，增加大家挑選空間，哪個更加重要？
一個小區(qū)用戶每次來買蘋果都反饋想吃偏酸的蘋果，這個問題一年反饋365次，今天元旦，又和你反饋了一次；另一種情況是小區(qū)內(nèi)的用戶中有一部分人，每人僅反饋一次想吃偏酸的蘋果；兩個問題孰輕孰重？

這三個問題的答案是否清晰？那么在反饋平臺上，一個反饋問題至少可以分兩個層次來看：

第一層，哪類用戶反饋的問題，重度用戶、新用戶、低頻用戶等；
第二層，反饋問題是否是已存在、同質(zhì)化的問題，或者很情緒化而無實質(zhì)的問題，如果是，反饋內(nèi)容的價值會降權(quán)，否則需要提高權(quán)重。

而我們要優(yōu)先處理哪些反饋問題哪？應(yīng)該是總價值V最大的問題，即

V（總）= V （用戶價值）* V（問題價值）

所以后臺要讓開發(fā)者能夠發(fā)現(xiàn)V（總）更大的反饋是哪些，可以查看V（總）更大反饋的變化趨勢是是什么，可以編輯定義什么是V（總）更大的反饋。這需要將反饋問題與用戶數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，然后由開發(fā)者定義關(guān)鍵用戶，由用戶的反饋內(nèi)容及開發(fā)者的反饋內(nèi)容來定義問題價值。

基于以上的分析，我們看B端的后臺，如下截圖所示：

當(dāng)前這些數(shù)據(jù)其中包含不準(zhǔn)確和噪聲，所以我們看到如下圖可以提一些問題：

發(fā)帖下降，是否是V（用戶價值）較高的反饋減少？
發(fā)帖下降，是否是反饋V（問題價值）較高的減少？
發(fā)帖下降，同時需要考慮是否是因為DAU下降？
回帖下降，是否是因為有些問題水分太多不值得回復(fù)？

為解決以上問題，需要用戶數(shù)據(jù)與反饋數(shù)據(jù)的互通，那么如果APP開發(fā)者用了騰訊移動分析是否可以支持？這樣通過用戶數(shù)據(jù)加持來確定V（用戶價值），通過用戶數(shù)據(jù)及反饋內(nèi)容分析來確定V（問題價值）。這樣我們可以從反饋量變化的大趨勢中發(fā)現(xiàn)更加關(guān)心的小趨勢的變化，以便來分析現(xiàn)在做的如何、未來怎么做。

接下來再思考如下問題：

由不同渠道來的用戶，在APP內(nèi)的行為模式、價值貢獻(xiàn)是一致的嗎？
在不同版本間來對比，由于版本功能差異，是否會導(dǎo)致用戶行為變化？
針對同一個功能模塊，每次優(yōu)化都能一定能產(chǎn)生正向效果嗎？

基于以上示例，再看后臺折線圖，通過支持選擇版本、用戶類型、反饋類型、渠道，能更準(zhǔn)確展現(xiàn)反饋問題趨勢。比如：

我們對一個功能做AB test，除了對比渠道間數(shù)據(jù)外，也要對比渠道間的反饋變化；從數(shù)據(jù)反饋兩條線來分析改版對整個APP的影響；
如果我們發(fā)現(xiàn)一個渠道的用戶留存率相對高、反饋率相對高，那么我們是否可以認(rèn)為這個渠道的用戶是真愛粉，我們有新的想法可以先給他們嘗鮮；
如果我們發(fā)現(xiàn)一個渠道的用戶留存率在反饋數(shù)量上升而下降，那么這個渠道我們更加應(yīng)該投放的是經(jīng)過驗證的穩(wěn)定版本。

我們再看個“管理員回帖數(shù)”這個數(shù)據(jù)，如果判斷其回帖是對用戶有價值的？我們是否應(yīng)該讓發(fā)帖人可以對管理員的回答做評分，或者至少選擇有用/沒有，而不是僅僅靠回帖數(shù)量來分析這個問題。

同時，因為我們記錄用戶認(rèn)為很有用的回答，而用戶的問題也在我們的數(shù)據(jù)庫中，我們就可以針對一些反饋給出推薦回答，此時管理員回答的效率將增加，因為可以從編寫答案、復(fù)制粘貼答案變成選擇答案。對于“常見問題” 和“ 反饋分類”，隨著反饋數(shù)量上升，系統(tǒng)推薦篩選常見問題、推薦分類方案，管理員只需負(fù)責(zé)簡單維護(hù)即可。

反饋列表中可以考慮增加一個指派給誰的功能，方便某位管理員遇到無法解決問題時提醒某同時關(guān)注，用戶也能因此盡快得到反饋；同時我們考慮問題追蹤機制，一個用戶的反饋很可能就是一個需求的開始，那么反饋如何和已有的需求池建立連接，然后再通過需求管理將版本發(fā)布后告知用戶與反饋系統(tǒng)的微信通知相關(guān)聯(lián)？

這樣就行程一個對C端提高參與感，對B端提高反饋價值效率的簡單閉環(huán)，呼應(yīng)用戶分析部分的release note榮譽部分內(nèi)容。

綜上，開發(fā)者需要找到V（總）高的反饋，也要能通過反饋判斷之前的工作結(jié)果和之后的工作方向。

三、平臺

以上討論用戶、開發(fā)者所涉及問題，都需要平臺方提供相應(yīng)能力，下面我們更加關(guān)注平臺本身的發(fā)展發(fā)展方向。先用一幅圖說明下平臺存在與否對信息結(jié)構(gòu)的影響。

從這張圖可以看出，平臺就像一條必經(jīng)之路，連接著兩端，所以平臺上的信息是最多的，因為他是一個樞紐。

那么從這個角度出發(fā)，我們可以嘗試一下幾點：

（1）反饋數(shù)據(jù)與應(yīng)用排行榜結(jié)合

如果我們想去安裝某類應(yīng)用，該分類存在一個排行榜，是否會影響我們的決定？

我想答案是肯定的。那么當(dāng)一個應(yīng)用讓用戶感到不爽時，用APP本身的反饋來提供意見是不是算作影響榜單的一個因素？

所以我們可以試想下，使用“騰訊·吐個槽”的APP，用戶在吐槽平臺的反饋可以作為一個參數(shù)來影響應(yīng)用在應(yīng)用寶中排行，比如我們以關(guān)鍵用戶吐槽比率為一個指標(biāo)，將該指標(biāo)加入現(xiàn)有的排行榜的算法中，對不使用“騰訊·吐個槽”服務(wù)，那么這個因素可以考慮不添加。

（2）反饋數(shù)據(jù)與行業(yè)結(jié)合

排行是一個應(yīng)用分類的縮影，也是一個行業(yè)的縮影，所以可以做“共享反饋白皮書”，比如說這段時間用戶對視頻應(yīng)用吐槽最多的是什么哪個模塊、什么問題、占整體比率等，而我們自己APP又是什么情況，這是一個他山之石可以攻玉的參考，也是對用戶需求方向變化的參考。

（3）從軟件反饋服務(wù)，到服務(wù)大眾生活

反饋是一個問答的過程，也是一個交流過程，而這個過程中隨著數(shù)據(jù)收集的越來越多，那么問題有哪些、該用什么內(nèi)容回答、那種回答更加有效等就很容易判斷，現(xiàn)在語義分析和語音合成技術(shù)都相對成熟，可以將平臺的數(shù)據(jù)進(jìn)行擴展應(yīng)用，比如做電話客服來解決、線上自動客服等。