产品经理应该如何衡量产品的商业价值

产品经理应该如何衡量产品的商业价值

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一、刖言

产品经理在进行产品规划时，一般会考虑产品的ROI(ReturnOn

Investment,投资回报率)。也就是这款产品能产生多少价值。产品

从最初的构思到最终的实现推向市场，产品价值的衡量贯穿整个产品生

命周期。

一般而言，产品价值分为公共价值(PublicValue)和商业价值

(BusinessValue)o

产品的公共价值，即产品服务公共利益所产生的价值，这类产品一般不

直接盈利。例如有些平台推出的寻找失踪儿童公益产品，植树造林公益

产品和保护海洋的公益产品等。

产品的商业价值，即产品在生产、消费、交易中的经济价值。通俗而言

就是产品能赚多少钱，为产品关联方带来多少利益。例如日常生活中的

各类商品，手机中安装的各种App(Application,应用软件)，都有

其商业价值。

本文主要针对如何衡量产品的商业价值进行讨论和分析。发现产品商业

价值的关键指标，以量化和非量化的方式衡量产品商业价值。

二、衡量产品商业价值的方法

(1)趋势分析法

行业趋势代表着产品未来的发展方向。当产品在行业的发展趋势中，投

入较少的资源便可以获得更高的回报，产品获得成功的概率更高。

产品经理可以从行业研究数据中获得，提炼行业趋势信息，也可以对行

业中友商的产品进行分析，做到〃人有我有，人有我优，人优我精〃的

产品高度。

以银行产品为例，很多银行App在登录中都增加了人脸识别登录的产

品功能，从而提升用户的登录体验。如果你是一家银行App的产品经

理，人脸识别登录功能是一定要在其所负责的App中实现的。虽然看

似人脸识别登录的产品功能非常同质化，但是对于未来产品趋势而言,

利用生物特征进行身份认证，是必备的基砒功能。

我们再通过一个案例，进一步加深大家对产品商业价值的理解。

根据我们对WorldPay数据整理，生成全球电商支付方式趋势如图1

所示。

占比

图1全球电商支付方式趋势

产品经理根据以上数据可以发现哪些趋势信息？

电子钱包(E-Wallet)和先买后付(BNPL,Buynowpaylater)的支

付方式将是未来电商支付的趋势。

根据BCG(BostonConsultingGroup,波士顿咨询公司)研究报告

显示，2021年全球支付行业收入已突破1.5万亿美元，预计在2031

年达到3.3万亿美元。全球支付行业收入数据预测如图2所示。

图2全球支付行业收入数据及预测

假如产品经理所负责的是电商产品，在现阶^就需要对电子钱包和先买

后付的产品功能进行提前布局和规划。进一步拆解产品功能，实现电子

钱包和先买后付产品的功能，需要构建的基础产品功能，则是用户的账

户体系。

如何衡量账户体系产品的商业价值呢？

以2026年预测2万亿美元的行业收入为基准，电子钱包增长4%,先

买后付增长2%测算，电子钱包和先买后付的产品，全球市场总增加收

入为：

全球市场总增加收入(电子钱包和先买后付)=20000亿美元x

(4%+2%)=1200亿美元。

假设产品经理所在的公司在全球市场的份额占比为10%,那么账户体

系预期的商业价值为：

账户体系产品(预期收入)=10%X1200亿美元=120亿美元。

如果产品经理准备规划账户体系产品，需要获得公司管理层对产品的支

持，向管理层阐述账户体系产品的商业价值，可以预测未来的商机趋势,

占领产品赛道先机以及市场预期收入来进行衡量。

(2)用户体验法

通过新的产品功能优化用户体验，提升用户满意度的方式来衡量产品新

功能的商业价值。客户满意度的衡量方式，可以使用NPS(Net

PromoterScore,净推荐值)方法，即通过调查问卷或是客户投票的

方式，获得客户是否愿意将这个产品推荐给其他人的反馈信息。

按照1分~10分进行量化。

・0分~6分为贬损者(Detractor):用户对产品满意度低或是完

全不满意，不会将产品推荐给他人。

•7分~8分为中立者(Passives):用户摇摆不定，喜欢产品但不

愿意主动推荐给他人。

•9分~10分为推荐者（Promoter）:对产品的满意度比较高,

是产品的忠实用户，愿意将产品推荐给他人。

计算公式如下：

NPS=总推荐者百分比一总批评者百分比

常见的NPS反馈收集方式如图3所示。

你向同事或朋友推荐XX产品的可能性有多大？

012345678910

0-完全不可能10

图3NPS反馈收集

同样我们以账户体系产品为例，假设根据公司现有经营情况，公司收入

和用户数据如图4所示。

收入

・50亿元

2000万

营销活动

新增用户

1000万NPS提升后新增推荐的用户

100亿元

2000万老用户推荐新用户

I亿

留存用户

20222023佳佳原创

图4公司收入和用户数据

根据以上数据，我们可以计算出，2023年单个用户平均贡献的收入为：

单个用户平均贡献收入=150亿元（收入）-1.5亿（用户数）=100

元

新增账户体系产品后用户NPS提升，新增的用户数为1000万。根据

公司现有数据，单个用户平均贡献收入为100元。则账户体系产品贡献

的用户价值为：

账户体系产品（用户贡献价值）=100元X1000万=10亿元

（3）产品成本法

互联网产品不同于制造行业产品，有一定的沉没成本。例如我们准备在

线下开一家店，失败了店内一些设备可以变卖。而互联网产品，从研发

到上线，最后如果失败，则只剩下一堆存在机器里的代码。

产品经理衡量新产品功能的商业价值，需要评估在未实现产品新功能的

情况下，满足用户的相关需求，需要进行哪些产品的改造，从而计算产

品投入的成本。在实现新的产品功能后，产品成本是多少。两者的差值，

就是产品的商业价值。公式如下：

产品商业价值=原始产品改造产品成本-新产品功能成本。

我们同样以账户体系产品为案例进行说明。在现有无账户体系的情况下,

现有产品功能需要满足用户可以通过余额充值和支付，为用户进行KYC

（KnowYourCustomer,了解你的客户）授信，风控，信贷管理等功

能，同时用户可以查看支付、充值、提现交易记录。

我们选取主要场景进行分析。

a）产品无账户体系

产品实现余额支付功能，需要为用户提供余额充值和余额支付的服务，

余额充值需要对用户进行KYC,开发KYC功能，另外需要为用户开发

余额充值以及支付的交易记录查询功能。用户账户的充值需要同银行或

其他支付渠道进行对接。

产品实现了信用支付功能，需要为用户提供信用评级和信用账户额度授

信功能，并实现信用资金消费以及信用资金还款的功能，需要对用户进

行KYC,开发KYC功能，另外需要为用户开发信用资金还款以及信用

资金的交易记录查询功能。用户还款需要同银行或其他支付渠道进行对

接。

b）产品有账户体系

在账户体系下，可以将用户账户扩散为余额账户和信用账户，并且KYC

基于账户完成,余额账户完成KYC,即用户账户完成KYC,用户信用

账户可以共享KYC结果，用户信用账户的授信也是基于用户账户体系

实现的。

在账户体系下，用户余额账户的充值支付，用户信用账户的消费与还款

都以用户账户为基础，统一交易记录，以账户为维度实现同银行和支付

渠道的对接，用户余额账户的充值以及用户信用账户的还款操作，根据

不同场景需要，选择适合的资金渠道，满足用户的需求。

产品投入对比，如图5所示。

余额支付KYC充值支付通道交易记录

信用支付KYC授信还款支付通道交易记录

图5产品研发投入对比

图中KYC、资金通道和交易记录重复地开发工作项目，也就是账户体系

产品中所节省的产品研发投入。

按照业内通用数据，以上三项的产品投入（包含产品、研发、设计、测

试、商务等）并结合节约产品研发成本，提高产品研发效率以及后续的

产品维护投入,综合计算书省200人月，一般产品按3万/人月的标准

计算，则账户体系产品的商业价值为：

账户体系产品（节省的成本）=3万/人月x200人月=600万元

（4）行业参照法

产品经理在负责一项公司新产品的功能时，由于产品还未上线，自身可

参照的产品数据样本较少。如果是行业中友商已经上线了此产品，我们

可以参照友商产品的相关数据，借助友商产品数据来论证产品的商业价

值。

我们同样以账户体系产品为例。对于大多数涉及支付的商业产品而言,

支付成功率(AuthorizationRate)和拒付率(ChargebackRate)

是产品两个非常重要的指标。我们选取某友商产品数据，分析其在账户

体系产品上线之前和上线之后支付成功率的变化，提升的支付成功率就

是账户体系产品的商业价值。

我们以电商产品新用户交易漏斗为例，产品通过营销的方式吸引用户使

用产品，到用户浏览的商品，选购商品加入购物车，生成商品订单，成

功支付后才算是一个理想的交易流程。然而实际场景中，每一个过程用

户都有可能流失。

如果用户在最后一步订单支付过程中发生异常情况，最终的支付失败会

为电商产品造成560元(50元+500元+10元)的损失，并造成月户

流失，拉新失败。电商产品新用户交易漏斗如图6所示。

产品营销获得的新用户使用产品拉新单用户平均花费50元。

用户浏览商品加入购物车——►用户选购了500元的商品。

\提交生成商品订单//

\进行订单支付y---------支付成本1。元。

\购买完改/

、七佳佳原创

图6电商产品新用户交易漏斗

我们进一步对订单支付环节进行细节拆分。假设年营销获客数为1000

万。

没有账户体系产品情况下，获得的用户的支付数据如图7所示。

通过率:90%通1

图7没有账户体系交易情况

最终完成交易的用户数量为：1000万X90%X70%=630万

账户体系产品上线后，获得的用户的支付数据如图8所示。

图8账户体系产品上线后交易情况

最终完成交易的用户数量为：1000万X95%X80%=760万

账户体系产品上线后，新获得的用户数为：760万・630万=130万。

假设单用户交易贡献值为500元则GMV=130万x500元=6.5