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产品经理一定要经历完整的从0~n才能在产品设计方法上比较游刃有余吗？这个想法还是太天真了。重构产品的方法与从0~1区别非常大，难度与挑战也远高于0~1。下面这篇文章作者就结合自己的经历，对产品重构做了梳理总结，想要了解产品重构的小伙伴赶紧来看看哦。
一、背景
曾经一度简单的认为产品经理一定要经历完整的从0~n才能在产品设计方法上比较游刃有余，后来经过一年多对一个产品重构后，发现以前的认知还是天真了，重构产品的方法与从0~1区别非常大，难度与挑战也远高于0~1，相信无论是做过还是正在做产品重构的同学，一定深有体会，这篇文章就结合自己的经历，对产品重构做个梳理总结。
我所重构的这个内部系统，在接手前已经做了一年左右，曾经的模式都是业务方一句话需求直接提到开发团队，然后各个开发根据自己的理解哼哧哼哧做两个星期，无论能不能用，好不好用，因为公司强制要求都在无奈使用，过程中也埋下无数坑，以致于用户使用起来痛苦万分，体验极差，领导对这个现状也不太满意。
经过一年多的改造和优化，我们的北极星指标–用户满意度（NPS）提升了49%，也达成了我们的预期目标，今天就把这个过程中总结出的方法、经验教训分享出来。
本文侧重讲解重构步骤方法，涉及部分细节就不在此展开过多了。
二、重构的方式
重构一般有三种方式
推倒重来：在原系统基础上重新开发，仅保留数据库等基础内容，上层代码重新开发；另起炉灶：原系统保持运行，另起新项目，重新做个新系统替换，做数据迁移；运行中改造：保持现有系统持续、稳定运行，同时对所需模块持续改造，直至达成目标这里对这三种方式做个对比：
方式一是在原系统打算或已经废弃的时候才适用，而这种情况其实比较少，更多时候，我们所面临的重构场景是在方式二、三中选择。
从业务方和领导们的角度，通常倾向方式三，因为风险更小，感觉上成本更低，但实际上如果需要改造的模块较多，方式三的成本其实更高，因为有很多兼容、填坑、还技术债的事情；而从产研的角度，通常倾向方式二，因为不用考虑过多的历史包袱，处理起来更方便，如果需改造内容多，综合成本也更小。
至于最终选择哪种，就得结合实际情况来判断了。不过很明显方式三的挑战会更大，对产品经理的要求也更高，后面的内容，将基于方式三总结。
三、重构步骤
1. 前期调研
（1）内容
业务调研
所有的调研都是先从业务开始，在这部分的调研中，我们需要了解两部分：
业务所在行业的通用玩法，知道行业内一般都是怎么运作的，有行业认识；公司的整体业务流程、业务特色、形成的历史渊源，其中要特别注意公司与行业的不同之处，一旦忽略就容易在后面改造中照搬行业玩法，导致与实际业务需求不符。这两部分学习、调研的内容是相互促进的，通过观察公司业务运作可以更好的理解行业做法的含义，通过将行业玩法作为参考系可以发现公司当前所处位置及优劣。
用户调研
首先需要了解有哪些用户在使用现有系统，通过提炼用户差异性，将用户从多个维度进行分群（后面细聊如何做B端用户分群），然后就能找出对应群体中一些典型用户，通过一对一访谈深度了解他们使用系统的目的、路径、痛点、期望
不过一对一访谈效率还是比较低，所以需要增加问卷等方式，大批量收集用户目前的需求、槽点
（2）目的
从业务方、领导层、用户各方充分了解为什么要进行重构对现有系统情况做一个整体的摸排，初步形成较为全面的认识（3）输出
公司业务流程公司业务特色总结，形成文档记录各角色用例图用户调研报告。包含用户体验地图用户问题/需求池2. 旧逻辑梳理
（1）内容
对系统现有主体逻辑进行梳理，包括系统主流程、产品架构、产品结构、功能模块、功能点等。
由于还没到具体模块的改造，所以有些细节暂时可以不用太深入，等到改造到那块时再梳理即可，一方面因为有些细节即使提前了解了，时间长了到后面可能也忘了，另一方面是可能由于文档缺失或更新不及时，已经没有人能记得很清楚了，需要开发通过代码看出原有逻辑，所以细节梳理需要耗费巨大的时间、人力成本，影响前期进展。
（2）目的
这一步的目的是为了对系统现有功能、逻辑有整体认知，便于后续对比业务需求，发现全局性、架构上、偏底层的一些问题。
（3）输出
产品主流程图产品架构图产品结构图（脑图）通过表格整体的各模块功能逻辑清单3. 对比分析
（1）内容
通过对比业务实际需求与现有规则的差异，发现、挖掘出系统现存的一些问题，明确后续需改造的内容。
（2）目的
很多同学在对现有系统做重构时，需改造内容的信息来源是调研结果或自我感受，但从我的经历来看，这些信息还不够，主要原因有两个：
很多调研内容用户无法告知你应该怎么做，相当大比例的问题是普通用户意识不到的，用户反馈由于自身的很多局限，认识不够全面，同时也认识不到系统底层问题，更多的还只是一些交互、视觉层面的问题；很多看起来不合理的逻辑，其实是符合业务特点和要求的，也有其特殊背景，只有最适合你的业务需求的才是好的设计。这就是专门对比业务需求与现有规则差异的目的。
（3）输出
补充用户问题/需求池。通过对比发现的系统现存问题清单，与前面调研结果进行合并在一张表里
4. 问题/需求整理与分层
（1）内容
问题/需求整理
通过前面的调研、分析，我们就有了一份用户问题/需求池，内容非常多，这就需要对这份问题/需求池进行整理。
按功能模块归纳将重复问题/需求合并将明显不合理问题/需求删除问题/需求分层
除了将这些问题/需求按模块划分，还要对它们进行提炼总结，然后将这些问题按数据层–模型层–领域（业务逻辑）层–交互层–UI层五个层次进行分层
UI层：纯视觉问题，如icon语义、颜色、样式问题等；交互层：页面交互上的问题，常见的如菜单结构、操作控件；领域层：各种业务逻辑问题；模型层：底层模型设计相关，如原设计不合理，与业务需求不匹配，扩展性差数据层：常见如数据混乱，不统一、来源不一致等（2）目的
问题/需求的整理是大多同学都会做的，就不做过多解释，但分层则是很多同学没有意识到，其实非常重要的事情，接下来就说一下为什么要对问题/需求进行分层？
当我们面对大量的问题、需求时，往往会是一脸懵逼、茫然无措的状态，主要有两个原因：
问题太多，不知道从何下手，先从哪里开始；当我们深入这些问题/需求会发现，很多问题/需求都是相互依赖的，由于是对现有系统改造，很多功能已经成型，当我们选定一块内容时，往往牵扯其他很多部分，一类是横向关联，即模块与模块间的关联影响，另一种是纵向关联，即表面上是交互问题，但很可能会涉及业务逻辑层、甚至模型层的改动。而我们在对已有系统改造时，很容易出现影响面评估不足导致线上bug的情况，所以除了将问题/需求从横向功能上整理归类，还要从纵向涉及层次划分，这样可以更好的分析出关联影响面，另外，不同层次的问题改动成本、策略、方法、时间差异很大，对我们后面优先级评估也有较大影响，所以需要有纵向划分。
（3）输出
整理分类后的用户问题/需求反馈清单
5. 明确重构目标与指标
（1）内容
重构不是为了改而改，需要有目标的改，改造的范围、最终希望达成的结果，如何衡量，都是在改之前要考虑清楚的问题。
明确了目标，就需要定义相应的指标进行量化评估，包括评估最终结果的全局指标和评估每块功能的功能指标，以便有数据支撑。
根据明确的指标，需要做好前期数据收集工作，提前做好埋点等，才能对比优化前后的结果。
（2）输出
数据指标定义：
6. 分析优先级
（1）内容
对用户问题/需求整理后，就要分析优先级，确定改造重构的先后顺序，主要从四个方面综合评估：
价值收益。在看重构价值时，需要同时看短期和长期两方面，短期收益大（如交互体验上吐槽较多的问题）和长久的事情（如模型、数据层的动作）需要同时做，不要完全搁置某一类；依赖关系。根据依赖关系，一方面可以明确先后顺序，另一方面对于依赖过多的内容，尤其底层的改动，需要多花时间好好分析、好好讨论；改造成本。需要根据成本评估ROI资源支撑。（2）输出
用户问题/需求反馈清单中的优先级结论
7. 模块调研
（1）内容
第一步的调研，主要是为了形成整体认知，还没深入到具体模块的细节中，当我们确定要重构的内容及优先级后，再对具体要改造的内容有针对性的做用户、竞品调研，就会更有收获，集中精力琢磨透一块内容，用户的痛点有哪些，使用的场景有哪些，同时看看其他竞品的针对这些问题的处理方式，也可以称为功能调研。
（2）输出
8. 制定、实施优化方案
接下来就是根据规划的优先级来逐步改造优化了。
无论是一个产品还是模块的重构，这个流程方法都是通用的
四、感悟
最后从产品设计和心态分享几点在重构中体会比较深的感悟。
1. 产品设计
（1）敬畏用户习惯
重构需要改很多内容，当涉及到交互层，需要改变用户原有的使用习惯时，一定要三思而后行，首先要考虑的是能否保留用户的使用习惯，哪怕这个习惯不那么符合规范，与通用做法不太一样，也要首先考虑保留，其实很多交互方式没有对错之分，只有是否合适之分，用户用得舒服才叫合适。
如果实在需要改，就要好好考虑如何延续系统的风格，过渡更平缓，怎么更好的告知。
用户习惯不是仅仅“考虑过”就足够了，是真的需要敬畏的心态面对，否则用户会用中华国粹回敬你。
（2）不可避免的“浪费”
为了节约成本，我们大多希望一步，尽量减少后面的反复变动，不过产品重构有时候会出现一些不得不做的“浪费”，主要有两个原因：
为了让用户、数据平稳过渡，有时会增加一段过渡期，这段过渡期可能是临时方案，等后面时机成熟会再变化；因为是在进行中改造，所以有时需要兼容新旧两套逻辑，从而增加额外成本（3）用户价值=（新体验-旧体验）-替换成本-感知门槛
所有产品动作根本上都是用户价值驱动的，俞军老师的用户价值公式大家应该都很清楚了，在这个公式的基础上我在后面增加了一个【感知门槛】，即用户感知到你新体验带来价值的门槛有多高，门槛越低，带来的价值越大。
可能俞军老师已经把【感知门槛】算到【替换成本】里了，这里我单独列出来，目的是想强调这部分，因为有时候会出现自己感动自己的情况，觉得我们做了一个非常棒的优化，用户这群白眼狼怎么就不领情呢，原因可能你这个优化确实很好，但用户没感知到。
（4）随时可回滚
没有人能保证每一次改动都是向好的，哪怕不出bug，可能由于有的场景没考虑到导致新功能产生负面影响，所以从功能上要保证随时可回滚，从数据上每次数据库刷数据前有备份。
功能回滚基于现在的代码管理能力大多都具备，只要分支与需求关联比较规范，不过数据库备份是容易忽略的，所以要特别提醒服务端同学，做大改造需要刷数据前，做好数据备份以便数据回滚。
（5）小细节能有大回报
产品重构很多是用户使用太痛苦，而改变这种痛苦不一定都是要做大的变动才能让用户减轻痛苦，很多细节优化能有大的回报，例如增加最近使用、操作记忆等。
2. 心态
（1）重构是对产品能力淬火的绝佳机会，而不是火坑
接手一个前人留下的产品，是很多同学极不情愿的事情，就觉得是一个大火坑，都不知道怎么下手，都希望自己可以从0~1做一款产品，挖的坑让后面的人填。
我最开始的心态也是如此，但随着一年多的重构，会发现这其实不是火坑，而是对你产品能力二次打磨的火炉，当你深度长时间跟进后，你会对用户、场景、业务这几个词的理解更深。
（2）锻炼大心脏
产品重构确实很容易变成吃力不讨好的事情，你会随时受到多方的压力：
用户会喷你。因为改了用户习惯被喷，因为加了些“乱七八糟”的被喷，因为不被理解被喷，总之有各种理由；前人留下的坑。你永远都不知道下个坑会在哪里，测试也回归不到，等到线上用户发现，就成了线上事故；上级压力与用户适应节奏矛盾。上级希望在短时间内看到变化，但其实这比从0~1花的时间要更长，除了各种挑战外，更重要的是要给用户适应的时间，不适合在短时间做大幅度的变动，而这种矛盾难以调和；不确定的风险。你也不知道这个版本的改造、优化上去能不能被用户接受，最终能否拿到你要的结果。你需要同时面对更多的压力，所以调整好心态，锻炼大心脏才能更面对各种质疑和压力。
专栏作家
2、大基数是什么意思
大基数一般是指BMI指数大于32的人士，属于非常肥胖的群体。小基数一般指的是BMI指数低于18.5，属于体重过轻的群体。在数学里，大基数是逻辑学术语，为集合论用语，如“不可达基数”、“可测基数”、“超紧基数”等都是大基数。
判断基数大小的最基本的测量标准就是BMI，即日常所说的体质指数，它主要通过体重和身高两个因素，来反映全身性超重和肥胖的一个指标，是目前世界公认的评定肥胖程度的分级方法，大基数其实就是指体重比较大的人群，一般是指BMI指数大于32的人士，属于非常肥胖的群体。小基数一般指的是BMI指数低于18.5，属于体重过轻的群体。
中国成年人的BMI数值标准：
偏瘦：低于18.5
正常：18.5~23.9，属于小基数
偏胖：24～27.9
肥胖：≥28
重度肥胖：高于32 ，属于大基数
在数学里，大基数是逻辑学术语，为集合论用语。满足某些特殊性质的不可数基数。如“不可达基数”、“可测基数”、“超紧基数”等都是大基数。其中，不可达基数是最小的大基数。在公理集合论ZFC系统中，既不能证明大基数存在，也不能否认大基数存在。真类不是集合的类。在公理集合论NBC系统中，“类”被区分为“真类”和“集合”，真类与集合都是类，但两者不同，集合是某个类的元素，而真类不能作为类的元素。如所有的集合组成的类就是真类。
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