1.竞争力=供给+需求+匹配。跳出互联网产品的领域，去已经几十年，几百年，甚至上千年的传统行业。比如，我是一个小区的唯一小卖铺，同一类商品同时有两个供应商，他们的差异……(这个是商品，和提供服务不一样，但是可以有很多传统行业，竞争思路和历史看看)，很多时候答案已经存在；2.掠夺供给/需求，都可以极大打击对手3.不同时期，供给与需求动态变化，相应的运营策略也进行调整。--高峰期、假日，供给减少，策略优化（产品）or刺激供给增加（运营）--美团竞争，供给减少，聚焦核心：赚钱的感知4.价格敏感度的分级。

滴滴和优步大规模补贴主要是为了培养用户出行习惯以及抢占市场，当用户出行习惯培养起来后，其他品牌可以捡漏，没必要大规模补贴，只要市场推广出去肯定有人用。补贴肯定要补，但不能盲目跟风，要想办法用最少的成本达到最想要的成果，对于O2O领域来说，司机忠诚度很难培养，哪家赚钱就去哪家，如果只是为了单纯的保证司机不抛弃平台，可采用分时段翻倍奖励的方法，吸引司机在每天的某个时段都会回来使用滴滴。但会导致某时段用滴滴运力不足，用户打不到车，用户体验差。能不能通过算法精确匹配，让不同的司机在不同的时间段翻倍奖励，以此保证在不同的时间用户都有车可打。

司机端对人群进行细致划分，什么人会愿意当滴滴司机并且对平台分层敏感度较低？1.刚毕业工作1～2年的人，2.退休的人。有的司机被高额分成吸引过来的，一旦分成降低，随时可能走，对价格敏感度太高，雇用他们当司机，成本较高；不过刚毕业1~2年的人，一般平时都没时间，以开顺风车为主，针对这部分用户司机，想获取有难度；司机端目标人群大部分在于没工作以滴滴为生的以及退休的空余时间较多的，人群数量小，司机供给不足，导致用户打车困难，盈利困难。从用户体验上升级，如何抓住目标人群以及培养司机的忠诚度。忠诚度培养起来，就算抽成高也会留下来。

为什么采用白名单而不是用申请制？1、因为身份信息复制比较容易，使用白名单主动授信能有效的防范批量诈骗，2、产品掌握的数据更全面，量级更大。白名单机制如何初步筛选用户？满足以下五个条件1.实名绑卡2.符合信用风险准入标准3.绑卡一定时间4.活跃用户5.无异常行为，通过模型监控是否涉黄涉赌。涉及概率学如何进行风控？风险主要在于欺诈风险，因为小额的贷款，没钱还的概率比较小，所以重点是防控欺诈风险。举个例子，通过模型判断这个人是谁？真实性？1.朋友对你的昵称，会被模型采集。2.操作习惯是否和以往的操作习惯符合。

漏斗结构 漏斗结构是一个演绎过程，把问题逐步聚焦。通常以通用开放式的问题开始，用封闭式的问题缩小可能的回答。能够为开场提供一种容易且轻松的途径，当被调研者对这个话题有情绪波动时适当控制使用问题的顺序并根据被调研者的回答决定问题的深入程度菱形结构菱形结构以一个明确的问题开始过渡到通用型问题，再根据一个结论进行深入。调研者会提出简单的封闭式的问题做铺垫。随着问题的逐步展开，向被调研者提出明显没有”通用”答案的问题。根据回答，再次限制区域深入某一个问题以得到明确的答复，这样就完成了一组完整的问题。

在使用问卷调查或访谈时，各个问题的顺序应该根据逻辑顺序组织。想要高效地在访谈中获得最有价值的信息，可以使用“问题组”的方法，循序渐进得切入被访谈者的真实想法。金字塔结构：一种归纳的过程。使用这种形式时，调研者会提出非常具体的问题，通常是以封闭式的问题(提供多个选项，与选择题相似)开始，然后使用半开放式的问题，鼓励被调研者用更通用的回答来对问题进行拓展。如果被调研者还不在状态需要对这个话题进行预热时。当结束问题时，也可以使用金字塔结构组织问题的顺序。

明确调研的形式用户访谈：用户访谈最直接最有效的方式，在访谈中可以与用户进行更长时间、更深入的交流。较容易获得用户真实的想法以及潜在因素等。问卷调查：优秀的问卷需要两个方面：篇幅与问题类型。通常问卷不适合超过15分钟，在问题设置上尽量使用半封闭与开放式问题。情景调查(实地考察)：到用户平时使用产品的场景，看用户在熟悉的环境下如何进行操作，这种做法能够让产品人员对需求与业务流程建立更直观的认识并且更容易获得一些被忽略的细节。

为用户归类，选择典型的代表：根据被调研对象的不同，可以将用户分为不同的类型，直播产品常见使用者分为主播和观众。对于主播的访谈可获得内容产出者的想法和建议，对于观众的访谈可获得内容观看者的想法和建议，对于不同类型的被调研对象的话题中心与调研目标都是不相同的。有时候双方的需求可能会发生冲突，调研不同类型的用户正是为了更深入地了解这背后错综复杂的关系，最大化去平衡各方的利益。而对于一些更加宏观的问题，则需要深入潜在目标用户经常出入的地方进行随机街坊／问卷调查，比如学生群体的大学、白领群体的大型商场等。

用户研究：设定目标，使问题更聚焦，用户调研在产品的生命周期中不同的阶段有着不同的使命。产品初期可以根据调研结果获得不同的用户需求为产品设计提供依据，产品上线之后可以收集用户的反馈改进功能的业务流程或用户体验。无论是想获得用户的观点、画像、行为、验证假设或者是量化结果，都必须在进行调研之前明确调研的目标是什么，任何无意义的漫谈或问卷调查都是低效且具有干扰性的。不要让用户告诉你产品该怎么做，正确的做法是通过用户对产品的描述以及使用的习惯来进行产品架构或改进 。

战术性方向：互联网最大的特点就是变，讲究快速验证迭代。实际上，靠谱的战术方向非常依赖于：对产品功能设计及产品健康度的理解，理解的越透彻，战术的制定会越容易和正确。方法论：在当前的各种数据现状中，通过各种手段（需要大量主动沟通解决信息的不对称性），找到一种能够最大概率去描述和解释问题的方法，分析的目标是找出切入点而不是某个准确数字。大部分时候基建都不太完善，不能等着所有都准备好了再开工。真正的用户增长都是靠长期的点滴积累，从量变到质变。

产品方向分为两个阶段：战略性方向和战术性方向。战略性方向，在产品的萌芽期或者重大转型期进行一次行业分析，找到切入点。行业分析最重要点就是不要追求大而全（分析的非常全面但非常浅显），而在于小而美有所发现，只要最后有可操作性，就很有价值。行业分析：界定范围、市场规模、社会热点事件、头部玩家、未来预测。具体分析点不可能是在网上直接找到的，需要自身对这件事的合理性理解，然后去找资料，再找到切入点，也只有这样，写出的行业分析才具有亮点和落地可能性。

漏斗数据：产品最重要的原则是用户体验，而用户在整个体验中，各个功能与界面不是完全独立的，单纯的看各个功能数据不能很好说明用户行为连贯性。涉及漏斗分析，还需要路径分析。漏斗分析的核心在于通过自身的数据理解来还原真实的业务细化，一旦发现某层漏斗明显转化率有问题，要从维度拆解思想出发：漏斗分析会结合用户画像。有些复杂APP，由于核心功能较多，用户行为存在高度离散化，漏斗分析并不能完全还原出大部分用户端内行为，需要路径分析。

功能的衡量有三个指标：1，功能用户数和功能渗透率：功能用户数用于判断功能的绝对值，而功能渗透率用于判断该功能本身需求有无问题2，功能大盘留存：T日使用该功能同时T+1日是大盘用户的绝对值/T日使用该功能的绝对值。该指标的意义是衡量功能对大盘的贡献度3，功能功能留存：T日使用该功能同时T+1日仍使用该功能的的绝对值/T日使用该功能的的绝对值。该指标的意义是该功能的粘性程度，更加能反应该功能的真实情况和存在问题，往往在寻找新的增长点时都会看该指标

产品分析要回答的问题是什么？产品分析主要包含三大模块：产品的功能及设计是否合理、产品的健康度如何、产品未来的方向；拿到一款产品时，首先是用户体验，单纯的功能交互体验完成之后，应该通过哪些指标去衡量功能或者设计合理性？考虑首页分发效率，对于一款APP，用户打开，目的有两个，一是用户产生消费行为，二是用户产生更多消费行为，可以用CTR和人均PV页面数来衡量。通过周期性观察CTR和人均PV页面数（模拟数据），能很好的发现界面的优化方向。实际上对于一款首页坑位较多的APP，要每周去监控首页的整体分发情况，每一次小改动都可能带来其他功能的影响。