产品技能树之需求分析(二)

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编辑导语:在上一篇文章中,作者分析了需求的基本定义以及收集渠道等,详情:产品技能树之需求分析(一);本文主要是介绍了需求分析以及需求取舍,我们一起来看一下具体内容。

由于是需求分析的系列文章,所以先简单回顾上篇文章的内容,上篇文章主要写了需求分析中的需求定义、需求收集和需求过滤部分。

需求定义主要是定义什么是需求,形成的原因是什么、以及需求的层级,需求收集指覆盖尽可能多的渠道,收集尽可能多的需求,然后进行合理的分类,需求过滤是对需求的初步筛选。

感兴趣的可以去看看上篇文章:产品技能树之需求分析(一)

本篇文章主要是需求分析和需求取舍,需求分析是针对单条需求的分析和挖掘,需求取舍是如何在众多需求中进行取舍。

一、需求分析

提到需求分析小伙伴们可能听过很多方法,这里仅列举两个自己平时会用的方法。

一个是HMW分析,适用于需求的发散,在没有什么想法的时候可以用来打开思路,一个是3+1分析法,适用于需求的收敛,在有一个特定的需求的时候可以进行深入挖掘。

产品技能树之需求分析(二)

1. HMW分析

HMW,全称“How Might We”,即——“我们可以怎样”,印象中是出自国外的一个设计公司。

HMW分析主要包括这么几部分:

  • 否定:全部、部分;
  • 转移:人、系统、其他问题;
  • 积极:意愿、能力、触发;
  • 脑洞:头脑风暴;
  • 分解:工程化拆解。

否定指的是让产生这个想法的人取消这个念头,包括全部取消和部分取消。

转移指的是把人需要做的问题,转移给其他人,或者系统来做,遇到比较难解决的问题的时候,也可以考虑把问题转化成另外一个相对简单的问题。

积极指的是提升遇到问题的人的能力,让Ta能够自己去解决这个问题。

脑洞就是头脑风暴,不局限于大脑的框架限制,想一些天马行空的解决方案。

分解指的是基于要解决的问题,按照流程和模块进行拆分,找到最优的解决方案。

下面以一个例子来简单的说一下,想法来源于写作过程中,案例不一定很严谨,差不多就是这么个意思。

假定背景是我们发现产品的注册率很低,想要提高用户的注册率,按照HMW的思路来分析就是否定、转移、积极、脑洞和分解。

产品技能树之需求分析(二)

在开始HMW分析之前,我们需要先搞清楚一些东西,因为它会影响我们后续的决策,我这里的问题是:

  • 账户的本质是什么?
  • 用户为什么要注册账户?

我个人理解账户的本质就是所有权的象征,证明这个东西是独属于你的,而用户注册账户就是为了获得这种所有权,包括各种信息资料、数据、余额等,通过账户系统我们也拥有了用户的信息。

下面再来看其他的问题。

否定:

  • 能不能不让用户注册账户?
  • 能不能即使不注册账户,也能获得所有权?

单从用户的角度来讲,游客模式也是可以的,我们可以通过设备号作为唯一的标识,但这样我们就拿不到用户的信息了,用户换设备所有的数据也丢失了,所以还是希望有账户系统。

转移:

  • 能不能通过其他方式获得账户的所有权?
  • 能不能系统帮助用户注册?

市面上有很多第三方的账户系统,微信、微博、QQ这些,也有本机手机号码一键登录的方式,另外也可以系统自动帮助用户创建账号、密码,这些也都是可行的解决方案。

积极:

  • 能不能让用户增强注册的意愿?
  • 能不能优化注册流程,降低用户的注册门槛?
  • 能不能在一些高转化节点引导用户注册?

这里的答案就是想方设法让用户积极的去完成注册,什么流程优化,加强价值感知,在特定的场景下引导等等。

脑洞:

  • 能不能通过Face ID作为账户?
  • 能不能通过指纹系统作为账户?
  • 能不能通过声纹作为账户?

一些脑洞大开的想法,没有什么有价值的点也没关系,有一个很好的想法就赚到了。

分解:

一个完整的账户系统主要会包括这些部分:注册、登录、修改密码、找回密码。

在注册这个环节中,又会细化成这些步骤:下载——启动——产生想注册的想法——注册——步骤1、2、3——注册成功或失败。

这里面需要做的就是在让用户产生注册的想法和注册过程中的各种优化了。

最后再基于我们在否定、转移、积极、脑洞、分解中得到的各种想法,结合最前面部分的思考,找到合适的解决方案。

2. 3+1分析

这个方法主要适用于一个特定需求的挖掘,主要包括这几部分:

  • 用户、场景、需求;
  • 高频、大众、刚需;
  • 解决前后对比;
  • 数据表现。

用户场景需求主要是追问这个需求的来源是什么,要解决什么人在什么场景下的什么问题,有哪几个人物角色,对应问题的流程是什么,在这个过程中用户的心理变化是怎样的?

除此之外,还需要弄清楚问题背后对应的用户需求到底是什么,这里可以结合着需求的层次(表层、深层、人性和价值观)进行不同层级的深挖。

高频大众刚需主要是为了评估需求的影响范围和程度:

  • 高频:多久一次,是每周1次,每天1次还是每天N次;
  • 大众:覆盖的用户量级是多少;
  • 刚需:被需要的程度、紧急程度是怎样的,是想有,可以有,还是必须有。

解决前后的对比主要是评估问题被解决前后对用户和产品的影响。

问题被解决前,用户是怎么处理目前问题的,处理的流程是怎样的?

问题被解决之后,与原来的方法相比,好处体现在什么地方,效率有没有更高?

是否符合产品的定位,满足后对产品的影响是什么?

  • 好处:带来了什么产品价值,从运营和业务的角度能带来什么价值,从竞争、市场的角度来看有没有什么影响?
  • 坏处:对产品的核心价值、其他功能有没有什么影响?对运营、业务有没有什么负面影响,从竞争、市场的角度来看有没有什么影响?

数据表现就是问题被解决之后,会反应在哪些数据指标上,对产品的核心数据有什么影响,对其他的一些功能数据会有什么影响?

通过这些分析、评估,然后再综合看收益与成本、好处与坏处就能对这个需求的价值有所判断了。

二、需求取舍

这部分主要是对需求进行取舍,目标是追求产品价值的最大化,主要包括匹配产品定位和价值最大化两部分。

产品技能树之需求分析(二)

1. 匹配产品定位

并不是所有的需求都会去做,即使一些有价值的需求,这里面需要考虑目标用户、产品定位和产品目标。

先说目标用户,有的需求可能有价值,但未必是我们目前的主要用户群体,有的需求可能对A类用户有价值,但对我们的B类用户可能会构成伤害,这个时候需要权衡取舍。

再说产品定位,在产品定位没有发生大的变化的情况下,我们需要考虑这样一个需求对产品的核心功能、核心价值的贡献,能不能强化核心价值、竞争壁垒,能不能满足产品的常用目标,还是只是体验优化。

最后是产品目标,在不同阶段产品的重点目标是不同的,这个需求是否符合产品的长远目标,是不是当前阶段最重要的事情?

2. 价值最大化

我们不停的进行需求分析、挖掘,权衡各种,其实都是为了追求产品价值最大化,一方面要考虑重要紧急程度,另一方面要考虑性价比。

重要紧急程度主要包括重要程度和紧急程度。

重要程度主要是基于需求的目标贡献度、产品的核心行为、功能重要性来判断。

目标贡献度指的是这个需求对阶段目标的贡献程度,比如短期目标是提升留存,那对留存有帮助的需求更满足阶段目标;

产品的核心行为就是用户为了获得产品价值必须发生的行为,比如电商整个购买链路、打车整个打车链路,然后看需求对核心路径和核心行为的影响;

功能重要性主要是影响的人数、次数以及功能本身的重要程度,是底线需求,还是够用就好,还是越多越好,还是惊喜需求。

紧急程度主要就是基于时间点要求,有的需求有时效性,需要在某个时间点之内上线,这些因素也需要考虑进去。

性价比主要包括产出和投入。

产出主要是解决问题之后能创造的价值,涉及到问题本身影响的人数、程度,以及目前解决方案的解决程度。

优先选择影响范围大,解决程度高的方案,如果目前没有很好的解决方案,可能会先不做处理。

投入就是最终需要投入的成本,一般是开发的工作量。

可以在需求池中把影响人数、影响程度、解决程度和工作量进行量化打分,然后算出最终的性价比,就是产出/投入。

三、小结

简单总结下本篇文章,都是需求分析相关的东西,主要包括需求定义、需求收集、需求过滤、需求分析和需求取舍。

产品技能树之需求分析(二)

需求定义主要是关于需求的定义、成因和需求的层次。

  • 定义:用户对解决现存问题的需要;
  • 成因:因欲求不满,而引发某种动机;
  • 层次:表层、深层、人性和价值观。

需求收集主要指的是收集尽可能多数量、覆盖尽可能多的渠道,同时按照用户的使用流程、需求类型或功能类型进行合理的分类。

需求过滤主要是进行初步的需求筛选,把不符合常理、没有实际场景、价值不大、目前不可实现的需求先暂缓。

需求分析主要是HMW分析和3+1分析,前者主要适用于需求的发散,找到新的想法,后者主要适用于对单个需求的深入分析:

  • HMW:否定、转移、积极、脑洞、分解;
  • 3+1分析:用户场景需求、高频大众刚需、前后对比、数据。

需求取舍主要是在不同需求之间进行权衡,先匹配产品定位,然后追求产品价值的最大化:

  • 产品定位:目标用户、产品定位、产品目标;
  • 价值最大化:优先级、性价比。

需求分析篇暂时告一段落,有什么新的想法后续再迭代。

后续会陆续写一些其他专题的系列文章,目前在规划过程中的有用户研究、竞品/产品分析、目标拆解、产品决策、产品设计等,欢迎持续关注和探讨。

以上,就是本文的主要内容,欢迎斧正、指点、拍砖。

#专栏作家#

王家郴 ,公众号:产品经理从0到1,人人都是产品经理专栏作家,喜欢网球和骑行的产品汪,目前奔走在产品的道路上,漫漫产品路,与君共勉。

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题图来自 unsplash,基于 CC0 协议

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