AI时代的产品经理正面临角色转型的关键时刻——从被动接需求的“需求捕手”转变为主动创造价值的“价值架构师”。本文通过三步走战略，深度解析如何利用场景分析重构产品价值：从破除功能罗列陷阱，到引入AI场景选择三度模型和3S法则，再到双轨驱动的深度拆解方法，最后落地到优先级判定与闭环验证。带你掌握一套完整的AI时代场景分析框架。

最近和几个朋友聊天，发现大家都有个共同的焦虑，尤其是在互联网行业做产品或者运营的，感觉自己越来越像一个“需求捕手”

业务方抛过来一个需求，我们接住，然后想办法实现，每天忙着追赶各种指标，却很少有时间停下来想一想，我们做的这些事，到底创造了什么价值

AI时代的到来，更是加剧了这种感觉，各种新技术、新模型层出不穷，好像什么都能用AI做，又好像什么都只是个噱头，我们到底该怎么把AI用到实处，而不是为了用AI而用AI

我作为一个在AI产品线上摸爬滚打了好几年的产品经理，也经历过这种迷茫，但慢慢地，我发现，破局的关键在于转变我们的角色，从一个被动接需求的“需求捕手”，转变为一个主动定义和构建价值的“价值架构师”

这个转变的核心，就是重新审视我们最基础的工作——场景分析，今天，我就想结合自己的一些实践和思考，聊聊在AI时代，我们应该如何通过三步，搞定场景分析这件事，希望能给你一些启发

一、筑基：场景分析的范式升级——从“功能罗列”到“价值闭环”

我们先来聊聊一个最常见的问题，什么是场景分析，很多人可能会觉得，这不简单吗，就是把用户在什么时间、什么地点、做什么事给描述清楚

比如，一个典型的场景描述可能是：“用户在晚上加班后，打开外卖软件，想找一份健康又快速送达的晚餐”，这听起来没错，但这种描述方式，很容易让我们陷入一个陷阱——功能罗列

误区破除：你是在描述功能，还是在挖掘价值

接到上面那个场景，我们的第一反应可能就是，要做一个“加班晚餐”频道，里面放上“健康”标签的商家，再给他们打上“快速配送”的标记，你看，我们立刻就跳到了功能设计上

再举个例子，产品经理最常说的，“这是一个登录场景”，这句话描述了什么，它只描述了一个功能，一个用户输入账号密码的地方，但如果我们换一种说法：“这是一个高价值用户在完成付费前，首次与我们产品建立信任的关键转化场景”，感觉是不是完全不一样了

前者让我们思考的是，登录框应该放哪里，要不要支持第三方登录，而后者会让我们思考，如何让用户感到安全，如何减少他的操作成本，如何在这个节点传递我们的品牌温度，从而提升他后续的付费意愿，这背后是价值视角和功能视角的根本区别

在资源有限、技术变革加速的今天，如果我们还停留在功能罗列的层面，很可能做了一堆用户不买账的功能，白白浪费了研发资源，AI时代更是如此，一个炫酷的AI功能如果没有解决真实世界里的“强需求张力”，那它就只是个昂贵的玩具

分析的起点和终点，都必须是“价值”，我们要做的是找到并构建一个能自我循环、持续增长的价值闭环，而不是做一个又一个孤立的功能点

引入核心模型：建立你的价值评估坐标系

光有意识还不够，我们需要一些工具来帮助我们进行价值判断，在项目启动前，用这些框架过一遍，能有效避免我们走偏

我常用的有几个模型，它们层层递进，能帮我们从不同维度去审视一个场景的价值

第一个，也是最基础的，是价值-可行性矩阵，这个概念在很多行业报告里都有提及，比如《人工智能赋能行业发展高质量建设指南》中就强调了这一点，它很简单，就是用两个轴来评估一个场景：业务价值有多大，我们落地的可行性有多高，我们当然要优先选择那些“高价值、高可行性”的场景

但这个模型有点过于简化，有时候价值和可行性很难一句话说清楚，这时候就需要更精细的评估框架，比如《易观分析：2024三大工具助力企业AI全速升级报告》中提到的AI场景选择三度模型，这个模型就非常适合AI项目的初筛

它把评估分成了三个维度：

1. 战略契合度：这个场景是不是符合公司的大方向，是不是在我们的核心业务航道上，如果公司今年主攻下沉市场，你却要做一个服务超高净值人群的AI功能，那可能就要打个问号
2. 业务价值度：这个场景能带来多大的商业回报，是能直接提升收入，还是能显著降低成本，或者是能极大改善用户体验，价值需要尽可能量化
3. 实施成熟度：这就涉及到技术、数据和团队了，我们的技术能不能实现，需要的数据够不够，团队有没有相关的经验，这决定了我们能不能把想法变成现

通过这三个维度的评估，我们就能对一个AI场景有个比较全面的认识，避免头脑发热

对了，还有一个特别重要的法则，是我在《Nint任拓：AI标签科学破“产品场景”难题报告》里看到的，叫3S法则，它强调一个好场景必须具备三个特点：

1. 足够规模 (Sizable)：这个场景覆盖的用户群体或者市场规模要足够大，不然投入产出比太低
2. 可持续性 (Sustainable)：这不是一次性买卖，用户会持续地在这个场景下产生需求，这样我们才能持续创造价值
3. 强烈的需求张力 (Strong Tension)：这是我最看重的一点，它指的是用户在这个场景下的痛点是不是足够痛，需求是不是足够强烈，一个可有可无的需求，用户是不会愿意为此付出成本的，无论是时间成本还是金钱成本

很多时候，我们觉得一个场景很好，但做出来没人用，问题往往就出在这个“Strong Tension”上，我们自以为的痛点，可能只是用户的“痒点”

互联网从业者启示：启动分析前的三个问题

所以，在这一章的最后，我想给你一个简单的行动清单，在你接到任何一个需求，或者自己想到一个点子，准备开始做场景分析之前，先停下来，问自己三个问题：

这个场景为谁创造了什么核心价值，是为用户省了钱，还是省了时间，还是提供了情绪价值，这个价值最好能用一句话说清楚

这个价值是否可以被量化，比如，预计能提升多少转化率，或者能降低多少客服成本，量化能帮助我们更客观地判断价值大小，也方便后续验证

我们现有的资源和技术能否支撑这个价值的实现，坦诚地评估我们的能力边界，不要画一个自己根本实现不了的大饼

想清楚这三个问题，再开始下一步的深度分析，你会发现，你的工作会变得清晰和聚焦很多

二、洞察：双轨驱动下的场景深度拆解——数据标签与智能体工作流

当我们完成了第一步的价值判断，确定了一个值得投入的场景方向后，接下来就要进入更深度的拆解和洞察阶段，这也是最考验基本功的地方

在AI时代，我发现有两种分析方法特别有效，我称之为“双轨驱动”，它们可以并行使用，也可以根据你的产品形态有所侧重

一轨是传统的、但依然极其重要的“数据标签驱动法”，它能让模糊的场景变得可度量、可运营，尤其适合分析现有的、有大量用户行为数据的互联网产品

另一轨是更面向未来的“智能体工作流分析法”，它更适用于AI原生或AI深度赋能的场景，分析的焦点从“用户行为”转向了“任务流程”

轨道一：数据标签驱动法——让场景可度量、可运营

这个方法的核心思想是：场景即标签

我们前面说的“加班晚餐”场景，如果只是一个模糊的描述，那它就很难被运营和优化，但如果我们把它变成一个标签体系，事情就不一样了

比如，我们可以定义一组标签：时间=“工作日19:00-22:00”，地点=“办公楼宇附近”，用户行为=“浏览过健康餐品”，用户历史订单=“客单价高于平均水平”，当一个用户同时满足这些标签时，我们就可以认为他进入了“高潜加班晚餐”场景，从而进行精准的策略干预

这个思路在《Nint任拓：AI标签科学破“产品场景”难题报告》中有非常体系化的阐述，他们提出了一个“全域数据拉通标签架构”，把标签分为内容、人群、货品等维度，构建出一个“脚本级品类标签树”，说白了，就是把所有和场景相关的元素都进行结构化、标签化，让机器可以理解和处理

这种方法有什么实际用途呢

首先是机会发现，当所有场景都被标签化和数据化之后，我们就可以通过数据分析来找到蓝海市场，比如，报告里提到的“场景标签气泡图”，横轴是曝光指数，纵轴是互动指数，气泡大小是市场规模，我们就能很直观地看到，哪些场景是高曝光、高互动、但竞争还不激烈的“蓝海”，比如“浪漫节日”这个场景，可能就比已经杀成红海的“日常通勤”场景更有机会

其次是用户旅程细化，我们可以为用户从认知到转化的整个链路打上场景标签，比如《快手大服饰行业洞察》里提到的“种、推、搜、收”这个闭环，用户在“种草”阶段是什么场景，在“搜索”阶段又是什么场景，每个环节的转化效率如何，哪个场景的流失率最高，这些都可以通过标签体系进行精细的度量和分析，从而找到优化的切入点

举个更具体的例子，看看《【饿了么&尼尔森IQ】2025即时零售全时段消费新场景趋势洞察》这份报告，它把即时零售的场景拆解得非常细，比如“夜间经济”、“午后疗愈”、“周末宅家”等等，这些听起来很感性的词，背后都是扎实的数据标签支撑的，比如“夜间经济”场景下的用户更偏爱什么品类，对配送时效的敏感度如何，这些洞察可以直接指导我们的选品和运营策略

所以，数据标签驱动法，本质上是把定性的场景描述，转化为定量的数学问题，让我们的分析和决策有据可依

轨道二：智能体工作流分析法——重塑AI原生场景

如果说数据标签法是优化存量，那智能体工作流分析法，更多是创造增量，尤其是在设计全新的AI产品时

这里的核心转变是，我们的分析对象不再仅仅是“用户”，而是“任务”，以及为了完成这个任务，“AI智能体（Agent）”、“人类”和“外部工具”之间是如何协作的，这个概念在《大模型AI代理的兴起和潜力：综述》等很多关于Agent的报告中被反复提及

传统的场景分析，我们关心的是用户点了哪个按钮，看了哪个页面，但在AI原生应用里，用户可能只是说了一句话，比如“帮我规划一个五一去云南的旅游攻略，要小众一点的，预算八千”，接下来所有复杂的工作都由AI Agent在后台完成了

这时候，我们怎么分析这个场景，就要用到工作流分析法，我一般会分几步走：

任务解构：把用户这个模糊的指令，拆解成一个由多个子任务组成的任务链，比如，规划旅游攻略这个任务，可以拆解为：理解用户偏好（小众、预算八千）-> 搜索云南小众景点 -> 规划交通路线 -> 预估酒店和餐饮费用 -> 整合信息生成行程单 -> 根据用户反馈进行修改，这个过程就像一个工厂的流水线，每个环节都有明确的输入和输出

角色与协作分析：在这个任务链上，每个节点由谁来负责，它们之间如何交互，这就要定义清楚，比如，搜索景点可能需要调用外部的地图API或者旅游社区的API（外部工具），规划路线可能需要一个专门的路径规划模型（AI Agent），而最终的方案审核和个性化微调，可能需要一个人类专家来参与，根据《企业级AI大模型落地实战指南》的思路，这其实就是一种“多场景联合建模”

能力需求映射：当任务链和角色都清晰了，我们就能反推出，要实现这个工作流，我们的AI需要具备哪些核心能力，比如，它需要强大的自然语言理解能力来读懂用户的意图，需要工具调用能力来查询外部信息，需要逻辑推理能力来规划路线，还需要流畅的语言生成能力来输出攻略，我们可以参考《声网对话式AI白皮书》里提到的“三维二轨”评估框架，从理解、表达、交互等多个维度去评估和定义AI的能力需求

我们来对比一下，传统的“客服问答”场景，我们分析的是用户提了什么问题，我们的知识库有没有覆盖，回答得准不准，这是一个“一问一答”的静态模式

而一个AI“智能理赔顾问”场景，工作流就复杂多了，它需要引导用户上传单据（感知），自动识别单据信息（执行），比对保险条款（规划），判断是否符合理赔标准（规划），如果信息不全，还要主动追问用户（交互），最后生成理赔报告（执行），整个过程是一个动态的、多轮的、主动推进的任务流

通过这种工作流分析法，我们才能真正设计出有深度、能解决复杂问题的AI原生应用，而不是停留在“聊天机器人”的水平

三、落地：从分析到行动的优先级判定与闭环验证

前面两章，我们解决了“做什么”（价值判断）和“怎么看”（深度洞察）的问题，但分析做得再好，如果不能转化成实际行动，那也是纸上谈兵

所以，第三章我们要解决的是“分析之后做什么”的问题，如何科学地排定优先级，以及如何通过最小成本来验证我们的分析结论，形成一个从分析到行动再到反馈的闭环

我见过太多团队，做了非常详尽的分析报告，几十页PPT，讲得头头是道，但最后项目却迟迟无法启动，或者启动后发现跟预期完全不一样，原因就在于缺少了从分析到行动的桥梁

优先级判定工具：别用感觉，用矩阵

当我们的场景分析产出了一堆机会点之后，一个最直接的问题就是，先做哪个，资源永远是有限的，我们不可能什么都做

这时候，千万不要拍脑袋，或者谁声音大听谁的，我们需要一个客观的决策工具，这里我推荐两个我常用的矩阵

第一个是简单直观的九宫格矩阵，这个工具很多地方都在用，比如在《AI赋能政府与央国企白皮书》中，就提到了类似的思路，用两个维度来评估：一个是业务价值，这个我们在第一章已经分析过了；另一个是实现难度/不确定性

把我们所有的场景机会点都放到这个九宫格里，优先级就一目了然了

• 高价值-低难度：这是“速赢区”（Quick Wins），必须马上做的，能快速拿到结果，建立团队信心
• 高价值-高难度：这是“战略投入区”，需要长期规划，分阶段投入资源，是决定我们未来竞争力的关键项目
• 低价值-低难度：这是“填充区”，可以在资源有富余的时候做，但别指望它带来大惊喜
• 低价值-高难度：这是“规避区”，除非有特殊的战略考量，否则应该坚决不做

第二个工具更量化一些，我称之为ROI优先级框架，在一些对成本和收益要求很高的领域，比如《2025年医药企业市场与营销AI智能体应用实践报告》中，就非常强调ROI的评估，这个框架需要我们对每个场景机会点，从三个方面进行打分或估算：

1. 潜在收益 (Potential Return)：比如，预计带来的年收入增长，或者节省的人力成本
2. 实施成本 (Implementation Cost)：包括研发人力、时间、服务器、数据采购等所有投入
3. 风险 (Risk)：技术风险、市场风险、合规风险等，可以给一个风险系数

然后可以通过一个简单的公式，比如 ROI = (潜在收益 – 实施成本) / 实施成本 * (1 – 风险系数)，来计算出一个分数，按分数高低排序，谁先谁后，清清楚楚

用矩阵和框架来做决策，最大的好处是把讨论从“我觉得”拉回到了“我们来看数据”，让决策过程更透明、更科学

最小化验证闭环：用最小的代价试错

排好了优先级，是不是就可以直接投入大部队开干了，千万别

尤其是对于那些高价值但高难度的战略项目，直接all in的风险极高，我们需要一个“最小化验证闭环”（MVP, Minimum Viable Product），用最小的成本，最快的速度，去验证我们分析和假设的核心环节是否成立

怎么启动这个闭环，在《企业级AI大模型落地实战指南》里有一个非常实用的“场景筛选Checklist”，我觉得完全可以作为我们启动MVP前的检查清单：

• 痛点是否明确：我们的MVP要解决的那个核心痛点，是不是真的像我们想的那么痛
• 数据是否可得：验证这个MVP需要的数据，我们现在有没有，质量如何
• 关键指标（KPI）是否可量化：我们怎么判断MVP是成功还是失败，这个指标必须是明确的，比如“核心任务成功率达到70%”
• 能否嵌入现有流程：MVP最好能无缝地嵌入到用户现有的工作流或使用习惯中，而不是让他去学习一个全新的东西

检查完这些问题，我们就要开始构建MVP了，这里的原则是“Focused & Actionable”，也就是聚焦且可执行，不要想着一步到位，做一个完美的“终局产品”，而是要从最核心的子任务，或者最细分的用户群切入

比如，前面提到的“智能旅游攻略”Agent，我们的MVP可能不是做一个能规划全世界的通用Agent，而是先做一个“周末上海周边亲子游”的专用Agent，把这个极度细分的场景打透，验证核心工作流的可行性

MVP上线后，就进入了“度量与迭代”的环节，这里我们需要建立一个快速的反馈循环，根据《声网对话式AI白皮书》的建议，评估方法应该是综合的，既要有基准测试（比如模型的准确率、响应时间等客观指标），也要有用户导向测试（比如用户满意度、任务完成率等主观和行为指标），再结合《极简数据分析方法论》中提到的A/B测试等思想，持续收集数据，验证假设，然后快速迭代我们的产品

这个“构建-度量-学习”的循环，转得越快，我们的试错成本就越低，找到正确方向的速度就越快

互联网从业者行动清单

所以，在落地阶段，我们的工作方式也需要发生一些变化

我们的产出物，不再是一篇几十页的长篇分析文档，而应该是一个高度浓缩的“决策包”，里面可能就包括几样东西：一张“场景价值卡片”，说明白价值主张；一个“优先级矩阵”，标明了各个机会点的位置；一份“MVP实验方案”，定义了验证的目标、方法和关键指标

同时，在方案里，就要明确提出需要埋哪些数据点，验证周期是多久，推动我们的分析结论，快速进入到开发或运营的执行漏斗里去

总结与前瞻

写到这里，我们把AI时代场景分析的三个步骤——筑基、洞察、落地，完整地走了一遍

回过头看，你会发现，整个过程的核心，其实就是一次思维模式的升级，在AI与数据双轮驱动下，我们互联网从业者的核心竞争力，正在从“把功能做好”的需求实现能力，转向“定义什么值得做”的场景价值定义与架构能力

这意味着我们的能力模型也需要升级，需要融合商业洞察（能做出价值判断）、数据科学（能玩转标签体系）、AI认知（能理解智能体思维）和实验精神（能推动闭环验证），这听起来要求很高，但其实每一步都有方法可循

最后，我想再往前看一步，随着AI Agent和具身智能的不断发展，我们所说的“场景”，正在从纯粹的数字空间，延伸到复杂的物理世界，就像《中国信通院&工业互联网产业联盟：智能机器人行业技术产业发展白皮书》里分析的那样，未来的场景分析，可能要考虑物理环境的复杂度和不确定性

比如，一个在商场里服务的导购机器人，它的场景分析就需要考虑人流密度、噪音干扰、货架变动等物理因素，这对我们的跨域分析能力提出了更高的要求

挑战很大，但机会也同样巨大，成为一个真正的“价值架构师”，不仅仅是一个Title的转变，更是我们在智能时代安身立命的根本

希望今天的分享，能让你在日常工作中，多一个思考的维度，也欢迎一起交流

写在最后

我还想多说几句，关于未来，我有一种越来越强烈的感受，就是“场景”的边界正在被彻底打破。过去我们谈场景，总是在某个App内部，或者某个网站之内。但未来，随着万物互联和AI的渗透，一个完整的场景可能会跨越多个设备、多个应用、甚至线上和线下。比如，你早上被智能音箱唤醒，它根据你的日程推荐了今天的穿搭，并自动帮你预约了网约车。在车上，你的手机收到了与目的地相关的优惠信息。当你到达公司楼下，咖啡已经提前做好。这是一个连贯的“上班通勤”场景，但它涉及了多个服务方和硬件。谁能定义、协同并优化这个跨域的超级场景，谁就能掌握未来的主动权。这对我们从业者来说，意味着必须具备系统性思考和生态协作的能力，不能再只盯着自己的一亩三分地。

给同行的朋友们一个不成熟的小建议：保持“无知”和“好奇”。AI技术迭代太快了，我们不可能什么都精通。承认自己的“无知”，才能空出杯子去学习新东西。多去玩玩最新的AI应用，哪怕它看起来很简陋；多和不同领域的人聊天，比如算法工程师、数据科学家，甚至是艺术家、社会学家。很多颠覆性的想法，都诞生于知识的交叉地带。不要把自己局限在“产品经理”或“运营”的身份里，把自己当成一个持续学习的“探索者”。

我自己也时常感到焦虑，担心被时代抛下。但后来我发现，焦虑的来源，往往是我们想得太多，而做得太少。把宏大的构想，拆解成一个个可以立即动手的小实验，就像我们前面说的MVP一样。今天就去尝试用AI工具优化一个工作流，或者明天就去拉一份数据，验证一个小小的场景假设。当你动起来，看到真实的反馈，那种踏实感会慢慢取代焦虑。从“需求捕手”到“价值架构师”的转变，不是一蹴而就的，它就发生在我们解决的每一个具体问题、优化的每一个微小场景里。与大家共勉。

参考文献

《人工智能赋能行业发展高质量建设指南》

《易观分析：2024三大工具助力企业AI全速升级报告》

《Nint任拓：AI标签科学破“产品场景”难题报告》

《快手大服饰行业洞察》

《【饿了么&尼尔森IQ】2025即时零售全时段消费新场景趋势洞察》

《大模型AI代理的兴起和潜力：综述》

《企业级AI大模型落地实战指南》

《声网对话式AI白皮书》

《AI赋能政府与央国企白皮书》

《2025年医药企业市场与营销AI智能体应用实践报告》

《极简数据分析方法论》

《中国信通院&工业互联网产业联盟：智能机器人行业技术产业发展白皮书》