在实际产品设计中，对产品功能的深入是产品经理的使命。产品经理不仅需要对简单的功能进行设计，还需要对功能精细化。本文将探索如何进行搜索功能的精细化设计，一起来看看吧。
在实际的产品设计中并不会止于描绘一个轮廓，对产品功能进行更深入的探索是产品经理的使命。产品经理不仅要实现简单功能，还需要对功能进行精细化设计。
（1）为什么要精细化设计？
这些问题的答案都指向了一个结论：精细化设计，提升用户体验。
（2）精细化设计方法优势
结合我之前发布过的文章“什么是产品经理，怎么理解这个岗位？”中提到的方法，可以尝试对 “用户使用搜索功能” 这个过程进行解构、抽象和重组，大体可以拆分出用户类型、使用场景、使用时段三个方面。这可以作为简易版的分析框架，下文会围绕这三个方面进行说明。
（1）用户类型分析
①用户分层
用户分层的方法有很多种，包括按用户价值、生命周期、RFM模型以及 AARRR 模型分层等方法。具体使用什么方法需要结合目标和业务进行选择。比方让用户更快更准确地让找到想要的证券或功能，这就是金融产品搜索功能的目标。
一般来说，使用券商产品的用户的历程是一个慢慢提升自己投资能力的过程。那么可以按用户使用经验进行用户分层，具体分为新手小白、一般散户和专业用户三种类型。基于大盘的用户分析可以得出，在这三种类型当中，新手小白和一般散户占据了用户主力，小白群体的占比最高。
②需求分析
需求分析的方法主要包括问卷调研、用户访谈、数据分析等方法。比较取巧的方式是可以通过不同领域的研究报告来获取你想要的用户数据，在有一定用户体量的基础上可以采用主流的问卷调研方式。
我们可以得出三类画像较为明确的用户，分别为：
雪球的用户画像就做得很好，产品内的社区和内容运营主要围绕 “新手小白” 这类用户群体进行转化工作。对于一般散户或者专业用户来说，他们更把雪球看作是一个金融投资社区讨论的场所，而不是用来进行投资。
（2）场景分类分析
用户有着不同的需求，即便使用的是同一款产品，用户也会选择性地使用某项功能。举我自己的例子，我会通过微信读书去阅读公众号文章，原因是不喜欢公众号的推送机制，广告太多，还会推荐不相干的公众号。但是这个场景绝大多数都不会发现，当然也谈不上使用。
金融领域的品类场景十分丰富，主要包括股票、基金、期货期权、外汇、贵金属。此外还有虚拟货币、NFT。每一个品类单独拎出来都能做非常多的应用，在互联网金融没有绝对的一家独大。在这些金融品类中，股票品类的需求和用户占比远高于其他品类。
按照这个逻辑推导，似乎应该选择股票作为主要的产品设计场景？答案可能并非如此。股票应用市场的竞争是相当残酷的，进入这个市场不仅要和券商竞争，还需要和实力强劲的软件服务商 battle，杀出重围的可能性并不高。也正因如此，对于体量较小的公司，选择其他品类进行突破可能是较好的选择。
回到金融产品的搜索场景，在上述提及的这些品类当中，股票是最常见且搜索量最大的证券。实际进行搜索功能优化的时候，我会着重关注如何优化股票的搜索和挖掘。在这一品类中，用户主要有这三种需求，分别是搜索、询问和服务查找。
（3）使用时段分析
股票交易有固定的时段。包括盘前、盘中、盘后三个时段，在中午会进行午休，在下午 3 点收盘。用户在不同的时段内，需求都不同。比如在开盘交易前想看到市场的走势预测，在盘中会想要看到更专业的行情信息，在开盘结束后想看到市场的复盘总结。除了固定周期的用户需求，突发性的新闻资讯类内容也会对用户的决策产生影响。在考虑设计搜索主页的时候，需要结合用户的使用时段进行设计。
但如果我们观察股票软件中搜索功能的设计，其实很少针对用户的使用时段进行优化。一方面是许多产品的搜索还未成为流量入口，结合用户使用时段进行设计是非常困难的。另一方面，使用时段的功能设计更对聚焦在 “行情” 功能中。
（1）设计优先级判断
鉴于开发资源的限制，在实际的开发过程中无法一次性完成所有产品设计的优化工作，确定优化的优先级就显得十分必要。要优先搞定高优先级的场景。
综合考虑用户分类规模、产品品类规模、发展目标以及体验收益等因素来明确优化的优先级，可以得出以下结论：在股票交易场景中，用户规模较大，而且有很多新手用户。因此优化重点放在股票交易场景下，特别是针对新手用户的高优先级设计优化。
（2）判断创新点设计
在知道要满足哪类需求的用户后，接下来需要结合股票场景需求去挖掘、判断功能设计的创新点。具体可以从三个方面进行分析：
如下：
根据以上示例提及的内容，可以对搜索功能的创新点进行总结：
设计优化策略主要从减少触达门槛、降低理解成本、提高内容时效三个方面出发：
进行互联网产品优化时，前两种方式的通用性较强。第三种方式则要求对产品功能进行洞察，不同产品的功能优化策略有着很大的区别。
确定搜索功能的设计思路和策略之后，接下来便是设计实践的环节。这一章节会讲述我是如何设计优化搜索功能的。
（1）竞品调研思路
在一开始接手产品内搜索功能优化的时候，我对搜索功能并不了解。只知道在搜索页的输入框输入关键字，系统返回匹配内容。那么在一开始就需要了解什么叫做搜索，对搜索功能有一个广泛的认知。
但不限于：
理解搜索是如何实现之后，需要对主流产品的搜索设计有明确的了解：
通过对搜索功能的了解和竞品调研，初步对搜索功能有个大概的印象。此时最好形成一份简单的竞品调研文档，说明竞品在搜索功能设计上的思路和大致的用户流程。此刻仅仅是一个开头，距离产品设计还有非常远的一段距离。
（2）细化功能流程
大致把握搜索功能后，接下来需要 “逐帧” 了解自己产品的搜索功能和竞品搜索功能的流程。在搜索功能设计篇2中，将搜索拆分为 6 个环节。需要明确在这些流程中竞品的设计和思路。
说：
从点击进入搜索功能的那一刻，就需要对每一个信息极度敏感。多问为什么，确保你能够理解每一个元素存在的原因。
回想起自己在做搜索功能优化的时候，仅仅是竞品调研就做了足足两周…需要调研的竞品数量非常多，其次细节之多恐怖如斯。不过做完之后，进入到设计环节就很轻松了。
在进行功能优化的时候，Data-Driven 是非常重要的。首先要通过数据论证优化的必要性，其次要通过数据说服开发小伙伴们。虽然在大多数时候，一句 “xx家也是这么做的” 就足以胜过一切论证…
举例来说，现有搜索功能的数据指标是否达到预期，有多少用户是通过搜索功能查找股票的，又有多少用户在使用搜索功能之后就放弃使用的？
带着这些问题回归搜索功能的数据体系去探索，就能发现是哪些环节导致了问题的发生。这个过程会经常和其他功能数据交叉比对。结合不同维度的数据进行分析，能够很好地对搜索功能进行分析。
写这一小节的时候，我初拟的内容是：
等过了几天真正写到这一节的时候，我还是把标题改成了 “寻找最佳 ROI”。ROI 是一个充满魅力的 “魔咒”，它永远是一个理想，并不能真正触及。在进行产品设计的时候，必须要考虑设计的成本，不仅是自己撰写需求的成本，还包括了开发实现、UI 设计等诸多项目管理的成本。
做一个优秀复杂的功能是相当爽的，但是设计和开发往往会开始吐槽和疑问。产品设计有一个原则，叫做 “MVP”，意即最小可行产品，点击这个名词能看到飞书的解释。还是那一句，产品设计要优先满足 80% 的用户需求，剩下 20% 的优化如果 ROI 不成正比，那么就得考虑是否要做这个功能。
比如上文列举的创新点中，分别是是自定义内容搜索、关联/详细结果展示、标签/说明/专题展示。自定义内容搜索就很难实现，这要求产品需要做好充分的数据埋点以及算法团队的支撑。相对于其他两个要点来说成本较高。
这一节主要讲产品搜索的优化要点，关于如何优化搜索产品。以我设计的产品搜索功能为例。
（1）搜索输入框
在搜索输入框中，可以通过算法召回内容，用户无需操作即可搜索内容。在有营销需求的前提下，通过后台配置内容，前端滚动展示，能够增加内容或功能曝光。
（2）搜索列表
搜索列表的优化思路是通过区分搜索内容类别、标注用户键入字符、完善证券标签来实现用户的快速查找。至于搜索结果的复杂性，则通过收纳的形式让用户切换不同的 Tab 进行逐一查找。
（3）重仓个股
考虑为基金栏目增加曝光，以及提供更全面的匹配信息，在搜索功能中新增了 “重仓个股” 栏目。
（4）自选股识别
自选股识别功能类似于网易云音乐的歌单识别。这个功能的场景是为了降低迁移成本，让用户更快地过渡到新产品的使用中。
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