滴滴出行：数据驱动规划与用户反应

滴滴出行：数据驱动规划与用户反应

方法：

• 用户反应与数据分析结合：滴滴经过大规模的用户行为数据和反应收集，定时评价和优化其使用的用户体会。
• A/B测验文化：滴滴在推出新功用之前，会经过A/B测验来验证功用的有效性，并依据数据反应进行调整。

事例：滴滴在推出“顺风车”功用时，根据用户数据发现，许多用户在挑选顺风车时会犹疑。所以，团队经过A/B测验优化了车主和乘客的匹配逻辑，提高了匹配功率。一起，团队也经过用户反应优化了页面规划，简化了操作流程。

02 美团：原型规划与快速迭代

方法：

• 原型规划与快速迭代：美团的团队使用低保真原型进行快速测验，并依据用户反应进行持续迭代。
• 用户研讨驱动：美团会经过用户访谈、焦点小组等方式收集数据，并将其直接使用到产品的规划优化中。

事例：在开发“美团外卖”时，美团团队发现用户在点餐过程中，许多人面临挑选困难。经过用户调研和原型规划，美团决定添加个性化引荐体系。经过A/B测验，他们优化了引荐算法并推出了“猜你喜欢”的功用，提高了订单转化率。

阿里巴巴：跨团队协作与规划体系

方法：

• 跨功能团队协作：阿里巴巴重视规划与开发、产品司理之间的严密合作，保证规划思想能贯穿整个开发流程。
• 规划体系化：阿里巴巴采用了统一的规划规范和规划体系，经过规范化的流程和东西，保证规划的一致性和高效性。

事例：阿里巴巴在开发“双11”购物节时，经过用户研讨和很多的数据分析，团队发现用户在大促期间简单迷失在复杂的优惠活动中。所以，规划团队经过用户旅程图和原型测验，优化了首页和结账页面的规划，简化了购物流程，并经过个性化引荐让用户更简单找到感兴趣的商品。

04 京东：情感染规划与用户需求研讨

方法：

• 情感染规划：京东经过情感染规划，重视用户的情感需求，提高用户体会。
• 定时用户调研与体会优化：京东定时进行用户调研，依据用户的实践需求进行产品迭代，保证产品一直贴合市场需求。

事例：京东推出“京东秒杀”功用时，发现用户对抢购活动有强烈的情感需求。经过情感染规划，团队添加了活动倒计时和动态改变的元素，使用户感受到“紧迫感”和“竞赛感”。这种规划不仅提高了活动参加率，还大幅提高了用户的满意度。