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HMW，How Might We，我们可以如何

什么情况下使用HWM法

HMW方法

  1. 明确用户场景问题

    1. 挖掘更多的用户场景，探索商业化的可能性
    2. 向用户提问时，提的问题要聚集且开放，问正确的问题

    错误示范：我们要解决用户出游的问题

    正确示范：我们要去解决用户出游到一个新城市不熟悉当地特色、景点的问题

  2. 明确问题带来的价值

    我们要解决用户出游到一个新城市不熟悉当地的特色、景点的问题。

    价值：让出游的用户缩小比较的时间成本、提高出游的体验

    某电商平台，用户购物后评论量低于10%

    价值：提高电商产品的评论量、增加平台UGC、打造服务良性闭环

HWM分解问题

HWM分解问题的方法有5个：积极、转移、否定、拆解、脑洞

不同的分解思路能启发你拆解不同的解决方案

以下是产品需求

  1. 积极

    1. 积极策略一般可以分为3种，分析以下3种解决方案，可以得到更多有效的解决方案
      1. 给用户好处
      2. 给用户方便
      3. 让体验有趣
    graph LR
  积极 --> 给用户好处
		给用户好处 --> 如何让用户得到观看后好处
			如何让用户得到观看后好处 --> 观看后有积分
			如何让用户得到观看后好处 --> 观看后有红包
			如何让用户得到观看后好处 --> 观看后有可以免单
			如何让用户得到观看后好处 --> 观看后有机会获得新版本内测机会
			如何让用户得到观看后好处 --> 观看后有机会参加企业年度盛宴
			如何让用户得到观看后好处 --> A[更多]
		给用户好处 --> 如何让用户知道观看有好处
			如何让用户知道观看有好处 --> 签到
			如何让用户知道观看有好处 --> 系统消息提醒
			如何让用户知道观看有好处 --> 动态浮窗提醒
			如何让用户知道观看有好处 --> 彩蛋形式
			如何让用户知道观看有好处 --> B[更多]
	积极 --> 给用户方便
		给用户方便 --> 如何让用户更方便观看
			如何让用户更方便观看 --> 语音搜索
			如何让用户更方便观看 --> 搜索记录
			如何让用户更方便观看 --> 搜索框下最近复制内容
			如何让用户更方便观看 --> C[更多]
		给用户方便 --> 如何让用户发现可能想看的内容
			如何让用户发现可能想看的内容 --> 猜你喜欢
			如何让用户发现可能想看的内容 --> 大家都在刷
  积极 --> 让体验有趣
		让体验有趣 --> 直播弹幕
		让体验有趣 --> 互动体验
		让体验有趣 --> 惊喜红包
		让体验有趣 --> 动态弹幕or彩色弹幕

  2. 转移

    1. 方法总比困难多，转移也有惯用的方法，比如让系统推动用户、让第三方推动用户、让第三方解决问题等
    2. 转移的亮点在于把一些看似应该由平台完成的任务转移给第三方或用户身上，让更多人参与到合作推广的大舞台中。
    graph LR
  转移 --> 让第三方推动用户
		  让第三方推动用户 --> A["外包项目，让其他APP推送用户使用"]
		  让第三方推动用户 --> 如何让up主驱动用户观看
		  让第三方推动用户 --> 如何让老用户驱动用户观看
			  如何让老用户驱动用户观看 --> B["师徒关系、老用户推动用户观看有佣金"]
			  如何让老用户驱动用户观看 --> 邀请助力观看有红包
			  如何让老用户驱动用户观看 --> 好友观看PK榜
  转移 --> 让系统推动用户
	  让系统推动用户 --> 系统消息push
	  让系统推动用户 --> 通知栏精细化消息push
	  让系统推动用户 --> C["用户内容偏好标签设置，推荐用户偏好内容"]
  转移 --> 让第三方解决问题
	  让第三方解决问题 --> 如何让他去APP提醒用户观看

  3. 否定

    1. 否定主要有两个办法

      1. 让用户不得不
      2. 让用户不做“什么”，也可以完成“什么”
      graph LR
  否定 --> 让用户不得不
		  让用户不得不 --> 如何让用户不得不观看
  否定 --> 不做这个也可以完成这个
	  不做这个也可以完成这个 --> 如何次日不看也能提高长效留存

  4. 拆解

    1. 拆解可以按照两种用户类型进行
      1. 没问题的用户做了什么或没做什么
      2. 有问题的用户做了什么或没做什么
    graph LR
  拆解 --> 没问题的用户做了什么活没做什么
		没问题的用户做了什么活没做什么 --> B[做了什么]
			B[做了什么] --> A["打开了push通知栏消息推送，并查看了推送内容"]
			B[做了什么] --> 关注了至少20+个媒体号/创作者
			B[做了什么] --> 参与了积分商城的活动任务
			B[做了什么] --> 设置了用户偏好标签
		没问题的用户做了什么活没做什么 --> C[没做什么]
			C[没做什么] --> 未关闭push推送消息开关
  拆解 --> 有问题的用户做了什么活没做什么
		有问题的用户做了什么活没做什么 --> D[做了什么]
			D[做了什么] --> 关闭消息推送开关
		有问题的用户做了什么活没做什么 --> E[做了什么]
			E[没做什么] --> 未关注媒体号/创作者
			E[没做什么] --> 未参与积分商城活动
			E[没做什么] --> 未设置用户偏好标签
  拆解 --> 问题拆解的步骤
	  问题拆解的步骤 --> 首日什么样的行为能提高次日留存
		  首日什么样的行为能提高次日留存 --> 关注媒体号/创作者
		  首日什么样的行为能提高次日留存 --> F[设置了用户偏好标签]
	  问题拆解的步骤 --> G["次日什么条件下，认为用户没有主动访问意图，如何提醒用户打开App"]
		  G["次日什么条件下，认为用户没有主动访问意图，如何提醒用户打开App"] --> 桌面消息推送
		  G["次日什么条件下，认为用户没有主动访问意图，如何提醒用户打开App"] --> 精细化的通知栏消息推送