新产品方案或迭代优化的产品方案，在动手制作方案前，都需要进行估算预期效果，来衡量方案是否值得开始。那么，如何估算产品方案预期效果呢？以下，笔者将详细讲述。

一、定义效果

产品方案上线后，首要关心的就是上线效果，并通过效果的好坏来评估产品方案的成功或失败。

一般评估好效果，可以从以下三个维度衡量。

以上指标既可以衡量各类型产品，如：工具型产品、电商类产品等；又可以衡量各端产品，如：B端或C端产品。具体选择哪种指标来进行定义效果，需要根据产品方案目的选择一种，或多种指标进行综合衡量——即，具体问题具体分析。

二、定义预期

预期是对未来情况的估计。这里定义预期目的，更多的是：为了从时间维度，来给效果评估圈定范围。

预期可以是：上线后一天、上线后一周、半个月、一个月等等。

一般预期的范围比较小，理论上，上线后的短时间内往往效果最佳，但是，也存在例外情况，如：交易周期较长的产品，短时间内不太好来衡量GMV、GP等商业指标，这种情况就可以考虑更换效果指标，或扩大预期范围。

三、选取估算方法

1. 估算方法

简单用老母鸡下蛋来介绍一下下面的几种估算方案。

 方法一：专家判断

指基于历史信息，专家对项目环境，及以往类似项目的信息提供有价值的见解。专家判断还可以对“是否联合使用多种估算方法？”以及，“如何协调方法之间的差异？”做出决定。

项目预期效果：吃了超级饲料的草鸡产下的蛋重70g。

依据：超级饲料的专家，根据历史的实验数据得出的依据——超级饲料的营养成分是普通饲料的1.4倍。

 方法二：类比估算

指以过去类似项目的参数值，或规模指标为基础，来估算当前项目的同类参数或指标。在估算时，这项技术以过去类似项目的实际效果为依据，来估算当前项目的效果。

项目预期效果：吃了超级饲料的草鸡产下的蛋重65g。

依据：同样吃了超级饲料的鸭，产下的鸭蛋比正常鸭产下的鸭蛋大1.3倍。

 方法三：参数估算

指利用历史数据之间的统计关系和其他变量，来进行项目方案的效果估算。

参数估算的准确性取决于参数模型的成熟度和基础数据的可靠性。参数估算可以针对整个项目或项目中的某个部分，并可与其他估算方法联合使用。

项目预期效果：吃了超级饲料的草鸡产下的蛋重60g。

依据：统计1000只草鸡夏天和冬天生蛋情况发现，夏天鸡生的单普遍比冬天鸡生的蛋大1.2倍。另外，超级饲料的营养是普通饲料的1.4倍，则5斤草鸡吃超级饲料下的蛋重60g。

 方法四：自下而上估算

自下而上估算是对项目组成部分进行估算的一种方法。

首先对单个影响因素的效果进行最具体、细致的估算；然后把这些细节性效果向上汇总或“滚动”到更高层次，用于后续报告和跟踪。

自下而上估算的准确性及其本身所需的成本，通常取决于项目的规模和复杂程度。

项目预期效果：吃了超级饲料的草鸡产下的蛋重62g。

依据：统计1000只不同公斤的草鸡冬天生蛋情况发现，草鸡每增加1斤，鸡蛋就大5g。超级饲料会使老母鸡一个冬天增加1.5斤，5斤草鸡吃超级饲料到冬天，产出的蛋重57.5g。

 方法五：三点估算

通过考虑估算中的不确定性与风险，使用三种估算值来界定项目预期的近似区间，可以提高项目估算的准确性：

项目预期效果：吃了超级饲料的草鸡产下的蛋重64g。

依据：最可能预期是方法四62g，最乐观预期是方法一70g，最悲观预期是方案三60g，则三点估算的预期是64g。

上述主要是结合草鸡生蛋的例子，进行阐述5种估算方法的内容，使用不同估算方法得到的预期效果是不一样的。

PS：影响鸡蛋大小的因素和老母鸡品种、老母鸡重量、产蛋季节、饲料营养等情况有关。

2. 五种估算方法优缺点

仅从估算效率和估算准确度两个维度来考量的话，以下5种估算方法优缺点如下：

3. 五种估算方法的关键

4. 选择最优估算方法

通过草鸡下蛋的例子，可以看出来：选择哪一种或者哪些种估算方法，与预期结果息息相关。

所以在项目初期，需要结合目前所处情况，可使用资源来选择估算方法，比如：项目方案着急上线，前期评估时间很短的话，那么优先需要考虑的，就是效率高的估算方法，又或者是前期估算方案可使用的资源。

如果数据分析的资源较小，那么也可以优先考虑效率高的估算方法。

四、总结

综上，估算产品方案预期效果三要素：  定义效果 、  定义预期 、  选取估算方法 。

定义效果确定了估算的方向；定义预期确定了估算的周期；选取估算方法，则使得整个预期效果估算变得具象化、更可执行。但是实际上这三要素，也确定着产品方案的重心、上线后关注周期、上线后效果评估维度。

所以，产品更应该在估算预期效果上花多些心思，而不是上来就打开Axure开始画原型，写逻辑。

以上是基于自己对于估算产品方案预期效果一些想法和思考（估算方法参考了PMP中估算成本），可能存在一定的局限性，仅供参考，欢迎大家多交流学习！