产品经理作为一个产品的最终负责人，需要把控整个产品的发展方向，并做出迭代过程中的决策。这个过程中，可能离不开大量的评估工作。那么，评估方案如何设计？有哪些注意事项需了解？这篇文章里，作者做了梳理，一起来看。
产品经理的工作离不开大量的评估。尤其是刚刚入行的小白产品经理。
那么为什么产品经理需要这么多的评估呢？我理解，产品经理是一个产品的最终负责人，整个产品的发展方向，迭代过程中的决策，推动产品迭代在大多数情况下是产品经理的职责。如果没有对整个产品的准确把握，很难做出正确决策。同时，当所做的产品功能不被团队其他人理解时，也不容易和其他人目标达成一致，推动产品的迭代。
在实际的评估工作中，我发现，更多的评估是进行数据评估。因为数据是对产品现状和存在问题的定量化反映。可以更精准地把握产品目前的状况。并且定量化的数据也更具有说服力。
人对一个事物的认知总是从感性认识到理性认识，从现象到本质。面对大量的，复杂的，甚至是有错误的数据时，如何通过评估掌握真实的产品情况呢？这就需要有科学的评估方案和评估指标作为支持。
因此，可以这样定义评估。
评估就是一种通过科学的评估方案和评估指标找出产品存在的问题、掌握产品发展现状并与团队目标达成一致，辅助产品决策的一种手段。
产品决策是什么呢？
产品决策就是决定做不做，做什么，什么时候做，如何做，做到什么程度的一个过程。这个过程是一个自上而下的过程，通过评估对象拆解出核心指标。核心指标需要从公司、产品自身和用户角度去思考。同时，也要综合考虑影响面和成本大小。
通过以上论述可知，评估仅是产品决策的一部分，同时也是最重要的一部分。
上文也有提到，评估在大多数情况下是对数据的评估。
数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
数据够真实，能表示客观事物，但是很芜杂，甚至会包括一些干扰评估的脏数据。所以数据评估就是一个简化数据且不失真的过程。要想实现这个目标，就需要对评估方案进行科学的设计。
评估方案是在理解产品业务和拆解出核心指标的基础上，系统性的评估。我在刚开始做评估时，经常是上手就开始做，做到一半，甚至快做完时发现，我tm做错了，各种返工。因此，评估方案不提前设计好，就会有盲目行动，浪费时间和资源的风险。做好评估方案是很有价值的，可以有效的降低风险，提升评估效率，形成有效客观的评估结论。
虽说我后来慢慢认识到了设计好评估方案的重要性，但是在实操过程中还是会犯一些错误。比如：
过于主观。在评估过程中，有意识无意识的就会把评估结论尽可能往自己想要的上靠。导致有些评估是失实的，不可靠的。
过于量化。这是在评估做了一段时间之后很容易犯的一个错误，而且还不易察觉。有些东西是不适合或不易量化的，我在评估的时候遇到过一些比较偏主观或感受的评估。结果给搞出一个奇形怪状的指标。
埋头评估，自我感动。做了一段时间，尤其是掌握了一定的评估技巧之后特别容易犯这个错误。有了评估工作后，一顿操作。做的确实不错，但是没有考虑到产品、行业背景。我在评估一个数据时就是因为没有考虑到目前行业中的现状，把指标定的离谱的高。
不进行数据清洗。我记得我老大曾经对我说过，做产品经理要对任何结论都保持怀疑的态度。这一点，我在刚刚做评估工作时做的很差。我以为自己的数据评估做的很好了。但是最终check评估结果时发现，原始数据就是不准确的，导致后续做的所有工作都是错的。
因此，评估方案要满足客观、科学，准确，定量与定性分析相结合的原则。
说了这么多，评估方案要如何制定呢？
首先，确认评估的时间周期。如多久要结果（ddl），有没有关键时间节点。时间长有时间长的评法，时间短有时间短的评法。如果需要短时间给出部分结论，可以优先评估一部分数据。因此，确定评估的时间周期，可以更好的确定评估工作的整体优先级，评估的方式，评估的节奏，人力的投入等。
其次，确定指标标准。关键指标有哪些，衡量的基准是怎样的。比如，我在评估某项数据准确率指标时，原有准确率大概在70%左右，有了这个基准，我就可以做对比，来评估准确率是提升了还是降低了。另外，指标不可过多。一个方面一到两个指标即可。
再次，确定数据的收集和处理方法。是看后台数据日志，还是问卷调查？是用户访问还是竞品分析？方法很多，要综合评估时间要求、数据与指标合适程度等因素进行选择。同时，对数据的来源，数据的处理要做到准确。这是评估的根基，它错了，所有的评估都会错。
最后，确定资源的安排。能有多少人投入？评估人员的熟练程度如何？收集方法是否非常耗费人力？时间安排是怎么样的？综合考虑后，进行安排，如果没有人力就要向上汇报，或申请人力投入，或申请延长交付时间。
评估标准包括两个方面。一是评估维度和指标的确定。一个指标的标准。
没有一个评估是可以完全覆盖到评估对象的所有维度的。所以评估的维度和指标需要根据评估的目的去制定。
指标的标准有两方面。一个是外部标准。比如某个数据整个市场的大盘覆盖只有50%。所以50%就是指标的天花板，我们要看的就是和外部市场覆盖的距离。第二个是内部标准。它是产品团负责队制定的标准。还是上面的例子，可能因为人力，资源集中程度的问题，我们能做到达到覆盖30%就算是最优的效果了。那我们评估时，就要看我们目前和制定的内部目标距离是多少。
在制定的过程中可能会存在如下的问题。
缺少某些评估维度。这可能是因为评估经验较少导致的。比如，在评估某些数据质量时，搞出了很多的数据准确率。如A项的准确率，B项的准确率，C项的准确率。这些指标仅仅是反应了准确率如何，并且也可以通过一个更高层级的总准确率去评估。这些数据的覆盖率如何呢？重复率呢？
所以，制定过程中建议先确定维度，后确定指标。避免遗漏。为了避免遗漏，我觉得可以从一点两面去梳理。一点是目的，所有维度的选取都要基于评估目的。两面是行业或市场背景、评估对象自身。比如，评估一个UP主的视频质量。市场来说，可以对比其他平台同类型视频和UP主视频的比较。视频来说，可以考察视频的质量如何。
评估指标过于单一，缺少行业特色指标。这是因为缺少相关经验和认知导致的。比如就我了解的坪效来说，如果对商场缺乏认知，在评估时很可能就会考虑不到这个指标。相同的例子还有餐饮行业的上座率、开台率、翻台率等。
评估指标没有优先级。这要根据评估的目的进行指标的优先级制定。有的时候指标A可能会高于指标B，有时可能因为目的的不同，同样的数据，指标B高于指标A。
评估指标无意义。评估是为了决策，是为了传递产品优劣信息的，因此指标大多都是一个比较的结果。我在刚开始做数据评估的时候把PV当作一个指标，但是这个指标的绝对数据代表了什么呢？还是要看它和过去相同时间周期相同时间点的PV的比较才能说明优劣。
所以，评估标准的路径是，根据目标，先定性出维度，然后结合评估对象的行业或群体特性拆解出相应指标，找到指标标准，进行评估。
评估报告就是输出完整客观的报告文档，围绕结论展开数据分析，呈现成果并推动产品发展。
写评估报告最重要的是要有一个框架。一个完整的评估报告中要呈现的内容包括标题、评估计划、评估标准、数据收集、数据分析+结论、综合结论、未来计划、附录。
标题最好统一格式。【评估报告】-xxx（项目或功能）关于xxx（维度）的评估报告。因为评估报告一般都是发邮件，前面有一个【评估报告】方便相关人员进行邮件分类和后续查找。另外就是题目要传达整份报告的内容，所以要点明评估的对象和维度。
评估计划、评估标准、数据收集是评估方法，这部分的展现要尽可能的简单，因为它不是报告中最重要的部分，但是却要说明的部分。所以要用简练的话语点出以上内容。同时，评估方法尽量简单易懂。
我认为评估结论最重要的就是克制，千万别演绎，要遵循逻辑。有什么指标就推导出什么结论，如果指标无法推导出，就看能不能增加一些评估指标，而不是想当然的下一个不合逻辑的结论。同时，评估结论也要结构清晰，重点突出，有助于决策判断。能够回答一些问题，如是否问题（是否好/坏）、价值问题（A比B好，好多少）、取舍问题（成本VS收益）。
对于新手来说评估结论也比较容易犯一些错误。
以数据代表结论。数据是结论的基础，但它不是结论本身，所以在最后呈现的时候要通过评估数据解读出一个定性的描述。
数据堆积。需要选择重要的关键性指标进行分析，得出有启发的结论才有意义。
评估是为了决策，发一份报告绝不是评估的终点。认识的发展也是从理性认识到实践的过程。报告是理性认识，制定TODO才完成了评估的闭环。制定TODO时要注意，要根据结论制定计划，保持优势，有优先级的补齐劣势。
最后的附录会附上一些评估的原始数据，数据来源等不需要呈现但可能会被报告阅读人关注的事情。
评估过程中，要秉承以下评估态度：
避免盲目、聚焦核心目标、直接敏感性、客观科学、不掺杂主观情感。
在实际评估工作中我一直在找寻一些提高效率和准确的方法。
就数据获取来说，有的时候我想要一份数据需要开发同学各种跑数据。但是开发同学手头也有很多的项目在跟。这时如果自己会写sql语句，就可以自己去看数据了，无须开发同学排期跑数据。节省很多开发成本和沟通成本。
就数据分析来说，要善于使用excel中的公式，比如VLOOKUP公式，IF公式等，多借用关联关系和演算逻辑。还有在处理量比较大的数据时，excel可能跑不动，如果能使用python处理较大量级数据就会大大提高效率。
就报告来说，总结出一份自己的报告模板也会大大提高效率。
在保障准确性上，要注意以下几点：
一定要对原始数据进行清洗，剔除脏数据。
尽可能减少数据流转的路径，尽可能用一份数据或放在一个表里分析。
统一整体评估标准，严格遵循逻辑。
同时减少手算，多用公式计算。可有效提高准确性。
最后，回到评估的定义。评估是一种辅助决策的手段。因此，一切都要为决策服务。上文提到的是一个全面评估所需要做到的方方面面，在实际评估工作中很难全涉及到。所以在评估时，不可僵化，生搬硬套。
要想提高评估水平我认为就两个方式，多实践、多总结、多看优秀评估报告。
参考：
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