产品sop是什么

发布时间：2025-09-21 03:50:39 阅读量： 0 来源： 互联网转载

产品sop是标准作业程序(标准操作程序)，就是将某一事件的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的工作。SOP的精髓，就是将细节进行量化，用更通俗的话来说，产品SOP就是对某一程序中的关键控制点进行细化和量化。

下面来介绍产品sop流程。

一、做什么

1、出发点：业务目标（界面、功能>产品框架>满足需求>达成商业目标）

2、需求来源：市场调研、竞品分析、用户反馈、场景挖掘（一般需提供数据、访谈、调查等定性或定量的证据以证明需求的真实性）、国家政策

3、产出内容：产品形态、产品规划（包含产品玩法、产品形态图、分版本功能、产品信息架构图等）

产品功能只是最终的产出，但是需要研究的对象除了产品功能，还有产品的商业模式、业务模式、运营模式等模块，发现其中的不足，并推动解决，站在更高的角度看待当前的现状和问题，发现更多机会，为业务结果、商业结果负责。

二、做成什么样

需求类型：新增功能、功能优化、接入外部产品/能力

基于第一部分的决策，确定了要做什么，那么接下来就是向执行相关的各方描述需求了，也就是需求文档撰写。在细化的过程中，以价值为导向，进行需求点的筛选，过大的需求需要进行精简，控制风险，所以需要知道你的核心功能、核心页面都是什么，并坚守住。

面向对象包括：关联的产品经理、开发、测试、设计

一般公司内部会有一些产品文档的模板，各个公司的都大同小异，有些是用文字段落描述、有些是用表格按照框架描述，都是可以的。

内容可以分为几部分：

1、更新记录，文档可能是不同的人在更新迭代，期间可能有一些优化升级，均可记录在此

2、背景和目标。这是最会被challenge的地方，"我们做这个有什么价值？！"。解释清楚关乎到你的需求的优先级和开发的重视程度，需要考虑的因素包括但不限于：1）当前阶段的产品目标；

2）当前的用户数据；

3）存在的问题及影响；

4）竞品情况；

5）公司内部资源整合；

6）国家政策/公司政策。

价值，一般体现在业务价值。在互联网的下半场，各个公司更多考虑是如何活下去、如何盈利，需要重点考虑能带来多少新增、提升多少留存、提升多少使用时长、提高多少利润等等。产品经理诞生到现在，大家强调更多的是用户体验，《俞军产品方**》认为用户价值背后有着诸多的成本，而用户、企业、产品之间的价值交换才更接近于实际情况。

对用户、企业、产品之间的交互有了思考，要为业务带来什么价值，据此延伸出后续通过什么方式评估需求价值，要做什么埋点、要拉什么数据来衡量。

3、需求内容

利用金字塔写作原理进行需求内容撰写。

总：需求范围描述，用一小段话概括你的方案是什么

具体化描述：

1）业务逻辑，即用户-数据-客户端-服务器-关联系统之间如何交互，通常可以用泳道图或是流程图进行描述。

2）页面描述、流程节点描述。描述可以概括为状态和逻辑2部分内容——默认态、正常态、空白状态、容错状态及边界状态；字段逻辑、控件逻辑、页面逻辑等。

3）埋点统计

4）相关接口文档地址

三、推动执行

项目管理五大过程组：启动、规划、执行、监控、收尾也是产品经理一个需求项目必须经历的全生命周期。

一般团队会有需求评审——排期——开发——提测——验收——封版、提审的过程，但这只是执行的主线，除此之外还有许多分支，以下按相关执行方进行梳理：

1、项目组内：需求提出时与负责的开发大大聊需求，确认细节，了解可行的方案、支持难度、需要哪些平台配合，确定方案后按主线执行。

2、业务合作：在1的基础上，在需求评审前即可拉上涉及的开发进行方案讨论，确定双方配合的主要时间点：开发启动时间、提测时间、提审时间，从而确认联调时间。有部分需求由于较为复杂，在开发启动前需增加双方沟通，不仅仅是将产品方案与项目组内和合作业务进行沟通，还需要组织双方开发同学对技术方案，提前预判和风险控制。此时产品经理需要输出各种使用场景下的方案，方便讨论时尽可能多地匹配到技术方案。此处推荐用Xmind列出各种场景，最好能细致到测试用例的程度。

3、测试验收

4、运营

四、结果反馈

数据是结果的最直接反馈。产品经理需要分析的数据包括以下几部分：

1、定期数据分析，数据周报、数据月报、数据季报。季报以季度开头的OKR计划进行分析，O下面有哪些KR，每个KR对应的数据变化是否与预期相符。

2、迭代效果分析，量化工作成果，并分析数据变化背后的原因，为下次迭代作为参考依据。

为了提高分析效率，需要另外完善数据监控报表，将需要定期观察的数据定制成报表，按周/月/季定期输出数据报告，或是做成可以随时查阅的数据报表。即，在需求完成后按需提报表需求。

要分析好数据，除了看功能数据，还需要关注大盘数据，往往大盘数据飙升会带来数量的提升和比率的下降。

养成定期分析数据、用数据说话的习惯，利用数据分析结果推动业务改进和创新。

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