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超平面云插件:一个程序员的产品思维实践

超平面云插件:一个程序员的产品思维实践

超平面云插件:一个程序员的产品思维实践

从0到15856笔订单,我是如何打磨产品的


超平面云插件

2019年,我做了一个决定:不再只是接定制开发,而是做一款自己的产品。

4年后,这款产品有了15856笔订单,60001元交易额

我是Zebe。今天聊聊一个程序员是如何用产品思维,把代码变成用户愿意付费的产品。


01 产品定位:为什么做”云插件”?

2019年之前,我做了很多CDR插件。

每个插件都是独立的:

  • • 批量导出工具
  • • 排版辅助插件
  • • 图形处理工具
  • • …

用户反馈最多的问题是:

“功能太分散了,每个插件都要单独安装、单独管理。”

“更新太麻烦,每次都要重新下载安装包。”

“换了电脑,所有插件都要重新配置。”

“XXX插件,实际上我就只用个导图功能。”

“插件装太多了,CDR每次启动要卡几十秒。”

我意识到:用户要的不是一堆插件,而是一个解决方案。

于是有了”云插件”的概念:

① 一个插件,400+功能

不是400个插件,是1个插件包含400个功能。

用户只需要安装一次,所有功能都在里面。

② 云端更新,无感升级

新功能上线,用户无需重新安装。

打开插件,自动同步最新功能。

③ 账号体系,多端同步

一个账号,在公司电脑、家里电脑都能用。

配置、收藏、使用记录,全部云端同步。

这就是”超平面云插件”的产品定位。


02 用户洞察:设计师最头疼的3个效率问题

做产品,最重要的是理解用户。

我花了大量时间泡在设计师群里,观察他们的工作流程,倾听他们的抱怨。

痛点1:重复性工作太多

设计师每天要处理大量重复性工作:

  • • 批量修改文字
  • • 统一调整尺寸
  • • 批量导出文件
  • • …

这些工作占据了他们50%以上的时间。

我的解决方案:批量处理功能

超平面云插件有100+个批量处理功能:

  • • 批量替换文字
  • • 批量修改颜色
  • • 批量调整大小
  • • 批量导出为各种格式

一键操作,节省90%时间。

痛点2:找不到合适的工具

设计师经常遇到这样的场景:

“我想实现某个效果,但CDR自带功能做不到。”

“网上找了很多插件,要么收费太贵,要么功能不符合需求。”

我的解决方案:功能全覆盖

400+功能,覆盖90%的设计场景:

  • • 文本处理:字体管理、文字特效、排版辅助
  • • 图形操作:对齐分布、尺寸调整、图形变换
  • • 颜色管理:配色方案、颜色替换、渐变工具
  • • 文件处理:批量导入导出、格式转换
  • • 效率工具:快捷操作、自动化脚本

痛点3:学习成本高

很多插件功能强大,但太复杂,学习成本高。

设计师没时间看文档,更不想学编程。

我的解决方案:简单易用

  • • 每个功能都有清晰的说明
  • • 操作步骤简化到最少
  • • 提供视频教程和案例
  • • 有问题,直接问我的AI分身

03 产品迭代:4年重构3次,每次迭代学到了什么

第1次迭代(2019年):MVP版本

最初的版本很简单:

  • • 50个基础功能
  • • 简单的UI界面
  • • 本地存储配置

学到的教训:

  • • 功能太少,用户觉得不值得付费
  • • UI太丑,用户体验差
  • • 没有账号体系,用户换电脑就丢失配置

第2次迭代(2020-2021年):云端化

重构了整个架构:

  • • 引入账号体系
  • • 云端存储配置
  • • 功能增加到200个
  • • 重新设计UI

学到的教训:

  • • 云端同步很受欢迎
  • • 但服务器成本增加了
  • • 需要考虑商业模式

第3次迭代(2022-2023年):商业化

确定了商业模式:

  • • 基础功能免费
  • • 高级功能付费
  • • 按月/按年订阅

同时优化了产品:

  • • 功能增加到400+
  • • 性能优化,启动速度提升50%
  • • 增加了使用统计,了解用户行为

学到的教训:

  • • 免费+付费的模式很有效
  • • 用户愿意为持续更新付费
  • • 数据驱动的产品迭代很重要

04 功能设计:400+功能如何分类和组织

400+功能,如果没有好的组织方式,用户会迷失。

我的分类体系:

① 按使用场景分类

  • • 文本处理(80+功能)
  • • 图形操作(100+功能)
  • • 颜色管理(50+功能)
  • • 文件处理(60+功能)
  • • 排版辅助(70+功能)
  • • 其他工具(40+功能)

② 按使用频率排序

  • • 常用功能放在最前面
  • • 根据用户使用数据动态调整
  • • 每个用户看到的顺序可能不同(个性化推荐)

③ 搜索和收藏

  • • 支持关键词搜索
  • • 可以收藏常用功能
  • • 最近使用记录

④ 功能推荐

  • • 根据用户使用习惯,推荐相关功能
  • • 新功能上线,智能推送给可能需要的用户

设计原则:

  • • 让用户在3秒内找到想要的功能
  • • 减少点击次数
  • • 提供多种查找方式
超平面云插件功能列表

05 定价策略:从免费到付费的商业模式探索

最初的困惑:

  • • 完全免费?那我怎么维持服务器成本?
  • • 完全付费?用户不愿意尝试怎么办?
  • • 一次性买断?那我怎么持续更新?

我的解决方案:免费试用7天 + 按需付费

免费试用:

  • • 400+功能免费试用
  • • 好用再付费

按需付费:

  • • 绝不多买:用不上的功能,不需要花钱
  • • 订阅付费:月/半年/年
  • • 按次付费:5/110/360次

为什么这样定价?

  • • 可免费试用,先探索功能用途
  • • 月付门槛低,用户容易尝试
  • • 年付有折扣,鼓励长期使用
  • • 按次数付费,适合部分三方付费接口,避免成本问题

效果:

  • • 70%的付费用户选择年付
  • • 30%选择月付

关键指标:

  • • 免费用户转化率:5%
  • • 付费用户续费率:80%
  • • 平均客户生命周期价值(LTV):100~500元
商业模式和定价策略

06 数据驱动:15856笔订单告诉我的用户需求

我收集的数据:

① 功能使用统计

  • • 哪些功能最常用
  • • 哪些功能从不被使用
  • • 用户的使用路径

② 用户反馈

  • • 功能建议
  • • Bug报告
  • • 使用体验

③ 订单数据

  • • 哪些渠道来的用户转化率高
  • • 什么时候购买的人最多
  • • 用户的续费行为

数据告诉我的3个关键洞察:

洞察1:80%的用户只用20%的功能

这符合二八定律。

我的应对:

  • • 把最常用的功能放在最显眼的位置
  • • 优化这20%功能的性能和体验
  • • 但保留其他80%功能,满足长尾需求

洞察2:用户最关心的是”能否解决问题”,而不是”功能有多少”

很多用户购买前会问:

“能不能实现XXX效果?”

而不是:

“你有多少个功能?”

我的应对:

  • • 在产品介绍中,强调解决的问题,而不是功能数量
  • • 提供案例和教程,展示如何解决具体问题

洞察3:用户愿意为”持续更新”付费

很多用户续费的理由是:

“每个月都有新功能,感觉很值。”

我的应对:

  • • 保持每月5-10个新功能的更新频率
  • • 及时修复Bug
  • • 根据用户反馈优化功能
用户增长趋势

洞察4:用户非常认可同步功能

很多用户反馈:

“刚在群里说了不到10分钟,问题就解决了。”“没想到这么快就能解决,居然不用重装,甚至不用重启CDR。”“这绝对是新一代CDR插件最强大的功能,太赞了。”


07 产品思维 vs 程序员思维

做产品这4年,我最大的转变是思维方式。

程序员思维:

  • • 关注技术实现
  • • 追求代码优雅
  • • 喜欢做复杂的功能

产品思维:

  • • 关注用户价值
  • • 追求用户体验
  • • 喜欢做有用的功能

举个例子:

程序员思维:

“我要用最新的技术栈,实现一个超级复杂的功能,展示我的技术实力。”

产品思维:

“用户需要什么?用最简单的方式实现,让用户用起来爽。”“用户想要一个批量加文字备注,做一个功能满足他。”

我的建议:

如果你想做产品,必须学会:

  • • 倾听用户
  • • 快速迭代
  • • 数据驱动
  • • 长期主义

技术很重要,但不是全部。

用户愿意付费的,不是你的代码有多优雅,而是你的产品有多有用。


写在最后

从0到15856笔订单,我用了4年。

这4年,我学会了:

  • • 产品不是一次性的,是持续迭代的
  • • 用户反馈比自己的想法更重要
  • • 商业模式要在早期就考虑清楚
  • • 数据会告诉你真相

如果你也想做自己的产品,记住:

先做出来,再做完美。

先有用户,再有收入。

先解决问题,再考虑技术。

愿我们都能做出用户喜欢的产品。


个人工作照

我是Zebe,CDR插件开发专家。

无论你是设计师想找效率工具,开发者想学插件开发,还是企业需要定制方案。

回复【CDR】,告诉我你的需求。


我的AI分身

如果微信没有及时回复处理,您也可以随时联系我的【AI分身】,7×24小时为您解答CDR插件开发难题:

点击左下角「阅读原文」或直接访问: https://zebe.me/ai/


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