产品经理如何找出订单被取消的原因？ - Advait

产品经理如何找出订单被取消的原因？ - Advait
产品经理经常处理必须找出导致问题的原因并找出解决问题的可能步骤的情况。一般来说，这个过程需要与数据科学家和产品分析师等不同的个人进行大量合作，以收集数据并检验我们的假设。

在这篇博客中，我将考虑一个假设场景：Uber的司机取消订单在过去一周上升，作为Uber的产品经理，我必须弄清楚发生了什么。

另外，我将假设这更像是一个面试场景，因此我的方法将是我如何在一个相对较短的30-45分钟的电话中思考这个问题。

注意：在面试中，面试官通常是你在诊断问题的数据方面有任何问题的最佳人选。

1. 澄清问题
我们所考虑的情况相当广泛，首先。因此，我必须首先澄清几个重要的问题，这将有助于我缩小问题的范围。

我们谈论的是什么样的取消？
可以有来自司机端的取消，也可以有来自骑手端的取消，还可以有来自管理员的取消。让我们假设在这篇博客的范围内，我们只面临上述司机方面的取消问题。

你到底如何定义 "取消的旅程"？在我们看到上升的时间里，我们是否改变了定义？
让我们假设，如果司机接受了乘车请求，然后在接载乘客之前取消了行程，我们就认为是取消了。另外，"取消的乘车 "的定义也没有改变。

2. 调查问题的类别
要想弄清楚问题到底出在哪里，就必须提出一堆问题。这些调查问题可以简要地分为四类

1. 围绕市场的问题--在使用产品的物理世界里发生了什么？
2. 围绕用于分析数据的技术方法的问题--用于切分数据以找到根本原因的不同方法
3. 围绕用户具体问题的问题
4. 关于竞争格局的问题

3. 找到根本原因的调查问题
i. 市场
变化是逐渐发生的，还是一个鲜明的变化？
让我们假设它是相当突然的，也许在一周左右的时间里，这可能意味着在过去的一周里有一些根本性的变化导致了这种变化

我们是在某个州或某个城市注意到这种上升，还是只是在全国范围内？(我们假设这是在美国)
让我们假设，我们看到的是全国各城市的上升。

在我们看到上升的时间范围内，全县是否有任何大事件？
假设在这个时间段内没有什么突出的事件。


ii. 技术问题
是只在某个操作系统上观察到这个问题，还是在安卓和IOS上都有这个问题？
让我们假设平台之间的数字没有偏差

最近是否有新版本的应用程序发布？
让我们假设在我们考虑的时间范围内没有发布。

我们是否看到使用某个版本的应用程序的司机在增加？
没有，没有明显的模式可以将应用程序的版本与司机的取消人数联系起来。

后台是否有变化，也许是围绕着匹配算法？
让我们假设后台的算法没有重大更新。

该应用程序是否面临更多的错误或比平时更容易崩溃？
让我们假设，在我们考虑的时间范围内，这两种情况都没有发生。


iii. 用户的具体问题
由于我们的 "问题 "是围绕着司机的，他们将是这种情况下的 "用户"。

我们是否看到在司机接受搭车和司机接走乘客之间的时间范围内有任何取消的集群？(这是为了弄清楚取消是在司机接受乘车后不久发生的，还是在司机接近接载乘客时稍晚发生的）。
让我们假设取消订单更多发生在过程的早期部分，即司机接受搭车后不久。

从司机到接载点的距离是否比正常情况下长？
没有，乘车距离没有明显变化，乘车时间也没有变化。

最近司机的数量是否增加了？
没有，司机的数量没有变化。

是否有什么新闻可能导致司机们对Uber产生负面情绪？
让我们假设没有这种变化。

我们是否看到有任何类似的部分司机不成比例地取消订单？
让我们假设它是非常轻微地偏向于那些在平台上工作了一段时间的人。


到目前为止，我们得到的唯一有用的信息是，取消是在司机接受搭车后不久发生的。


iv. 竞争格局
尽管有多个竞争对手，但最大的一个是Lyft，所以我们将只关注Lyft。

Lyft最近有什么重大举措吗？
Lyft的营销活动有所增加。

有些司机只使用Uber，有些则是Uber和Lyft的司机。这两部分司机的取消情况有什么不同吗？
比方说，Uber专属的司机没有变化。

(这给了我们一些提示，问题可能与Lyft有关，所以我们可以在这里深入研究一下）

是否有办法找出使用这两个平台的司机取消更多的原因？有没有用户体验研究数据可以帮助我们回答这个问题？
比方说，用户体验研究团队告诉我们，司机们已经承认，如果他们使用Lyft比Uber多，Lyft就会给他们发送额外的货币福利通知。当司机离开Lyft应用程序并跳转到Uber的应用程序时，Lyft正在为他们提供一些额外的奖励，这导致他们转回Lyft。

我们终于找到原因了!

4. 总结
在这里，我谈一下我所遵循的提问路线。我从一些与时间和地理相关的问题开始，不断挖掘，直到得到一个重要的线索。第一个重要的提示是，取消的情况多发生在过程的早期阶段。在深入了解后，我开始询问竞争格局和该领域的情况。在更多的询问中，我发现问题的一个可能原因是，当司机开始离开他们的应用程序并跳转到Uber的应用程序时，Lyft向他们发送额外的通知和奖励。