用户|第三种功能分析法：平均成本( 四 )
刻度过小时 ， 得到的数值会过小 ， 且无限接近于0 ， 不容易观察和分析 。
刻度过大时 ， 得到的数值会过大 ， 影响评估的精细度 ， 不容易发现问题 。
2. 建立一个标准值
标准值是一个我们所期望的值 ， 反映出了我们希望为用户的某个行为支付多少成本 ， 这是一个很少会思考的问题 ， 但却是一个有效的问题 。
标准值是动态调整的 ， 当我们发现功能的测算成本始终低于标准值或者始终高于标准值 ， 并且偏差幅度较大时 ， 就意味着标准值的设置可能是错误的 ， 需要进行调整 。
3. 建立一个计算周期
理论情况下 ， 功能被实现以后 ， 可以永久性为用户提供服务 ， 但实际情况却存在许多变动 ， 像是产品停止运营 ， 功能变动 ， 乃至一些外部因素都会影响功能的服务周期 。
因此 ， 我们希望在一个可控的时间段内对功能进行评估 ， 这样的评估才是有效 ， 且有用的 。
计算周期需要根据功能的特性定制设计 ， 一些功能见效较快 ， 覆盖的用户群体较为集中 ， 就会设计一个比较短的计算周期 ， 一些功能见效慢 ， 是长期投入 ， 需要培养用户习惯 ， 就会设计一个比较长的计算周期 。
通常情况 ， 短的计算周期会被设计为1个月 ， 或者2个月 ， 长的计算周期则是6个月 ， 或者12个月 ， 极少有超过12个月的计算周期 。
4. 推测功能的使用人数
平均成本是一种评估方法 ， 使用到的数据也是以推测数据为主 ， 在评估人均使用成本时 ， 就需要从业者推测出会使用该项功能的用户数量 。
推测方法有两种：存量推测与增量推测
存量推测是基于现有用户进行推测 ， 在现有用户当中 ， 有多少用户存在该功能的使用倾向 ， 被功能所对应的问题困扰 ， 并以此为基础增加一个浮动范围 。
增量推测是以一个月为单位 ， 观察过去多个月的用户新增趋势以及新增规模 ， 推测功能上线后的一个月或者多个月里 ， 每个月会有少用户新增 ， 并以此为基础增加浮动范围 。
在选择推测方法时 ， 主要是判断功能所面向的对象 ， 判断该功能是为老用户服务 ， 又或者是为新用户服务 。
5. 推测功能的使用次数
在评估功能的次均使用成本时 ， 需要推测用户对功能的使用频率 。
功能是问题的解决方案 ， 问题的出现次数就等同于功能的潜在使用次数 ， 所以 ， 常常用替代的方式 ， 将对功能的测算转变为对问题的测算 。
需要以月或者周为单位 ， 分析某些相关问题出现的次数 ， 并且观察问题扩散的速度以及扩散的趋势 。
问题的次数 ， 对应的就是功能的潜在使用次数 ， 问题扩散的速度及趋势对应的就是功能潜在使用次数的增长趋势 。
6. 将结果与标准进行对比
最后一步 ， 就是将推测出的平均成本与标准成本进行对比了 ， 低于标准成本 ， 功能的正确性会更高 ， 且 ， 差值越大 ， 正确性越高 ， 极有可能是一个很出色的功能 。
如果推测平均成本高于标准成本 ， 功能的错误性就越大 ， 且 ， 差值越大 ， 错误性越大 ， 极有可能会成为产品的一个负担 ， 耗损公司的现金 ， 需要我们慎重对待 。
在实际工作中 ， 标准值有可能是一个错误的值 ， 需要我们在数次迭代验证的过程中 ， 对标准值进行调整 。
当然 ， 比对结果 ， 以及完整的测算过程 ， 均是功能分析的过程 ， 所使用到的 ， 以及所得到的 ， 均是分析材料 ， 并不能直接等同于决策 。
对功能的分析 ， 是为了让从业者更好的做决策 ， 而不是替代决策 。
一些平均成本极高的功能 ， 在其他条件的支撑下 ， 也可能是必须要做的功能 ， 而一些平均成本极低的功能 ， 在其他条件的支撑下 ， 也可能表示一定不能做的功能 。
05 思考题
尝试将本节讲述的方法 ， 运用在实际的产品当中吧 。
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