道叁:聊聊产品经理处理需求时的正确姿势|产品大秘籍

释放双眼,带上耳机,听听看~!
产品经理日常工作中,需求分析是市场研究阶段的重要活动,也是产品研发过程中不可缺少的一环。产品经理对需求深入、细致的分析,准确理解用户对产品的诉求、痛点等,将用户非形式的需求表述转化…

产品经理日常工作中,需求分析是市场研究阶段的重要活动,也是产品研发过程中不可缺少的一环。产品经理对需求深入、细致的分析,准确理解用户对产品的诉求、痛点等,将用户非形式的需求表述转化成可执行、可落实的功能。

我们知道并不是所有的需求都要一股脑的去实现,在需求分析过程中,确定产品需要实现哪些功能,哪些功能是现阶段一定要实现,哪些功能是伪需求?带着这些疑问一起看下面的内容。

目录

  • 1.何为需求 (马斯洛需求层次理论)
  • 2.需求来源 (多种来源介绍、避免伪需求)
  • 3.需求分析方法 (5Why分析法、Y模型分析法)
  • 4.需求优先级 (根据影响面、KANO模型)一、 何为需求

在了解需求之前,我们首先要先了解场景,一个具体的场景需要包括时间、地点、人物以及事情的起因、经过、结果六要素。

需求产生的重要条件是“用户愿意且能够”,人们在某一场景下,因为欲求不满,从而引发某种动机,愿意付出成本(时间、精力、现金)去实现某种目的或满足某种欲望,并且需求的产生一定是在具体的场景之下才是有意义的。

例子:你从公交车或者地铁出来,但是离自己的目的地还有1公里左右,打车不划算,走路过去又来不及,那么有没有一种方式既优惠又节省时间的交通工具。这就是特定场景下产生有意义的需求,于是诞生了摩拜、青桔等共享单车的企业。

任何一款产品若要深入人心,必要深谙人性,需要区分清楚人类表面需求及潜在需求。只有把握了人性深处的需求,才能让产品植入用户的灵魂深处,欲罢不能。

美国心理学家马斯洛曾提出人类需求层次理论,将人类需求从低到高按层次划分为五类:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求,越靠近底层需求越是刚需。


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1) 生理需求:

满足人们生存和生活的日常基础所需,如衣食住行等,是生理需求推动人们行动的最强大的动力。如基于美食的饿了么和美团,出门便捷的高德地图等;

2) 安全需求:

这类需求如对健康的担心、对贫困的恐惧、对财富的忧心,都是缺乏安全感的表现,在安全感匮乏的同时,则内心驱动会促使去满足获取安全感的需求。如居家健康运动的Keep,打击网络诈骗的国家反诈中心。

3) 社交需求

社交包括友情、爱情、亲情等多个层次,或者可以分为熟人社交,陌生人社交等。如熟人社交的微信、QQ,陌生人社交的Soul。

4) 尊重需求

每个人都有被尊重的需求,都希望展现自己,获得人们认可。信任和认可,这也更多的体现在社交过程之中。每一个人的尊重与被尊重都存在于在社交网络中交流互动之中,所以尊重需求可以深度暗合在社交需求之中。

5) 自我实现需求

这是最高层次的需求,指人希望最大限度地发挥自身潜能,不断完善自己,完成与自己的能力相称的一切事情,实现自己理想的需要。如视频博主、文字博主将自己优势的一面展示给大众。

二、 需求的来源

了解什么是需求后,我们可以发现生活中处处存在不同层次的需求。那么实际产品工作中,需求到底来自哪些方面呢?

常见需求来源有用户反馈、同事建议、领导命令、头脑风暴、竞品分析、数据分析、技术需求、运营需求、商业需求、跨部门合作等等;对于四面八方的需求,不要慌,也不要立即答应做还是不做,先记录到自己的需求池里面,接下来认真分析!

需求的来源有很多很多,我把它们先归以下几类(仅供参考):

1) 公司内部人员

原则上公司内部所有的人,包含老板、客服、市场、销售等,他们都可以根据自身部门业务对产品提出意见。

运营:国庆节快到了,运营需要筹办国庆大促活动,这时候他们就会提出活动方案;

老板/领导:考虑公司发展方向、战略规划、盈利模式等,找到与公司资源、行业阶段相契合的产品需求。

客服:在日常工作中,客服经常会接收到用户对产品的咨询和投诉。

2) 竞品分析

竞品分析本质上是一种比较分析性,从需要分析的角度出发,分析竞争对手的产品或者市场相关产品,通过主观的和客观的分析,取其精华,去其糟粕。

当然竞品的优点,我们不能盲目的去“学习”,要学会提炼和分析,从而制定出一套符合自身产品规划的的迭代方案,具体怎么分析呢,后面再详细介绍。

3) 用户调研

做产品就是从用户中来,到用户中去的过程,产品的好坏用户是最优发言权的,用户对产品的槽点和愿景都是用力于我们改善产品。那么产品经理如何直接或者间接的接触到用户呢?这里介绍几种方式,包含但不限于此:

用户访谈:通过一定规则筛选有代表性的用户,进行面对面或者线上沟通方式进行沟通,获取对产品的看法;

问卷调查:优点是效率高、客观性、统一性、广泛性;缺点是缺乏弹性、容易误解、回收率和有效率低。

4) 运营数据

运营数据来源于运营分析,数据是衡量产品运作效果的技术表现。在产品内通过埋点技术记录用户行为轨迹数据,去分析、研究用户潜在的需求;记录每一次的功能迭代、运营活动的前后数据,然后进步对比是否达到预计的效果。

5) 用户反馈

用户反馈是产品经理挖掘需求的最基本方式之一,通常我们能在移动端或者PC端上看到“反馈”或“意见”入口,由于产品处于的生命周期阶段不同,入口层级也可能不同。

特别是早期阶段的种子用户,他们对于产品的态度能够让我们在第一时间了解产品功能与体验上的问题,从而更快地迭代。

真需求VS伪需求

需求挖掘是主动的运用一系列方法,通过各种有效手段挖掘出用户内心真实目标的过程,而并不是简单的记录用户提出的需求。

我们要明白用户的want并不等于need,比如张三每天晚上想去蹦迪,这不是需求,而是欲望。在日常工作中会接收到很多的需求,那到底怎么去辨别伪需求呢?一起看看下面几种辨别伪需求的方式:

1) 从用户体量级去判断,个体需求不是需求;

有多少人有这样的需求,需求的频次如何,要知道一群产生相似需求的用户才能构成市场,产品是解决一个群体的需求,而不是针对单独的个体。

2) 从需求的场景出发考虑

用户的需求是无穷的,需求的背后一定是要结合用户具体的场景,假如一个需求根本没有使用场景或者说使用场景很有限的情况下,那么脱离了场景的需求很有可能就是个伪需求。

3) 并非目标用户

需求挖掘的过程中尽量做到”无我”,清空自己,倾听用户,从用户提出的需求出发,去伪存真挖掘用户内心真正的目标。

那如何去避免伪需求的坑

1) 在需求的采集阶段,既要听用户怎么说,更要去观察在实际的使用场景中用户是怎么操作的;

2) 在需求的转化阶段,探究需求产生的原因,深入的挖掘隐藏在背后的需求,找到用户的真实痛点;

3) 需求验证阶段,在挖掘到用户的真实需求之后,给出初步的解决方案,进行用户可用性测试,判断能否满足用户的需求,是不是用户想要的;

4) MVP验证,利用最小可行化产品来进行小范围的验证,根据用户的反馈来进行调整优化,确定产品正确可行后再进行大范围的推广;

5) 优化迭代阶段,在产品或者功能上线之后需要结合数据和用户的反馈来进行优化改进和迭代。

三、 需求分析方法

需求分析就是解决问题的过程,这里介绍两种分析方法:5Why分析法和Y模型分析法。

1) 5Why分析法

我们可以使用“5Why分析法”,也就是对一个需求点连续以5个“为什么”来自问,以追究其根本原因。虽为5个为什么,但使用时不限定只做“5次为什么的探讨”,主要是必须找到根本原因为止,有时可能只要3次,有时也许要10次,如古话所言:打破砂锅问到底。

5why法的关键所在:鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的假设和逻辑陷阱,从结果着手,沿着因果关系链条,顺藤摸瓜,直至找出用户真正的痛点。

举个有趣的例子:华盛顿杰弗逊纪念馆的5-Why分析

上世纪80年代,美国政府发现华盛顿的杰弗逊纪念馆受酸雨影响损坏严重,于是请了家咨询公司来调查。下面是顾问公司与大楼管理人员的一段对话:

问:为什么杰弗逊纪念馆受酸雨影响比别的建筑物更严重?答:因为清洁工经常使用清洗剂进行全面清洗。

问:为什么要经常清洗?答:因为有许多鸟在此拉屎。

问:为什么会有许多鸟在此拉屎?答:因为这里非常适宜虫子繁殖,这些虫子是鸟的美餐。

问:为什么这里非常适宜虫子繁殖?答:因为里面的人常年把窗帘关上,阳光照射不到内部,阳台和窗台上的尘埃形成了适宜虫子繁殖的环境。

拉开窗帘,杰弗逊纪念馆的问题就这么轻易解决了。

2) Y模型分析法

使用欧冠Y模型在需求分析的时候,不能直接跳过用户目标阶段,直接从用户需求到产品功能实现,这种步骤对于用户的需求更有深层次的分析,能抓住需求的本质。


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用户需求:什么场景下,什么目标用户,什么时间操作下的什么需求;

用户目标:代表用户需求背后的目标和动机,分析出用户真的痛点是什么,真正的需要什么东西;

产品功能:即产品方案,在这个阶段时需要Which和How many。Which是需要使用哪个产品方案或解决方案,做什么功能,背后隐藏的是该产品功能的价值,需要我们根据投入产出等来选择和评估优先级。How many是对这个产品功能的范围的限定,是先MVP然后在迭代,还是瀑布式开发尽可能全的完成所有功能,后续在小范围迭代。

人性需求:也称马斯洛需求,在设计过程中与马斯洛需求相结合,设计出更为人性化,在用户无感知的情况下,满足人类某种人性的需求,在这个过程中,j结合以用户的目标,反复进行考量,最后再输出有效的产品方案。

四、 需求优先级

需求池这么多的需求,那么是先做谁,谁后做,可不能仅凭产品经理一张嘴说了算,需要有理有据的制定优先级的计划。

优先级是对需求按不同的类型进行划分。通常见到的优先级划分是高、中、低,或者用简单的数据代替(P0\P1\p2\p3)。

不管你是产品小白,还是产品总监,甚至更高的岗位都要进行需求优先级排序,今天给大家介绍两种方式:根据KANO模型排序、根据影响面排序。

4.1 根据影响面排序

(1) 按照用户量与发生频率关系

在产品快速迭代过程中,要有MVP的思维,优先先解决能用(基础体验),再保证好用(超好体验)。

基础体验:优先解决大用户量的高频问题;超好体验:最后解决少用户量的低频问题;


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(2) 按照开发难度与效果

产品早期阶段,我们需要优先迭代见效比较快,开发难度不大的功能(非绝对);


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(3) 产品价值分析

产品价值可由迫切程度、付费意愿、APRU等方面来分析;

迫切程度:这功能对用户来说是不是非常需要?是否是凭空捏造?

付费意愿:用户是否会为了解决问题而付费?

APRU:若功能上线后,用户会为此付费多少?

(4) 对目标群体的熟悉程度分析

产品是否深入了解用户使用场景,用户在什么场景下会使用,到底解决用户最大的什么痛点,对用户群体是否足够了解,如果不熟悉,就想办法熟悉他,否则就不要接着动手。

4.2 KANO模型

首先介绍一种对用户需求分类及排序的定性分析工具-KANO模型。需要说明的是KANO模型仅仅关注的是产品性能和用户满意度的非线性关系,只衡量了产品功能对于用户的价值,并没有衡量实现该功能对于企业的收益和成本。其目的主要是为了辨别需求的类型,以便在有限的资源下提高用户最大的满意度。

KANO模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具,以分析用户需求对用户满意的影响为基础,体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。

该模型通过对顾客的不同需求进行区分处理,帮助企业找出提高企业顾客满意度的切入点。只衡量了产品功能对于用户的价值,并没有衡量实现该功能对于企业的收益和成本,其目的主要是为了辨别需求的类型,以便在有限的资源下提高用户最大的满意度。       


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根据不同类型的质量特性与顾客满意度之间的关系,狩野教授将产品服务的质量特性分为五类:基本(必备)型需求、期望(意愿)型需求、兴奋(魅力)型需求、无差异型需求、反向(逆向)型需求。

1) 基本(必备)型需求

此类需求是用户的痛点,对于用户而言,这些需求是必须要的,如果不提供此需求,用户满意度就会大幅降低。

这些需求是对用户来说是基本功能,是理所当然的,用户不说我们也要去实现的,但是产品必须要做到的。比如冰箱的保险、冷藏功能,相机的拍照功能等。

2) 期望(意愿)型需求

此类需求是用户痒点,如果提供此需求,用户满意度会提升,当不提供此需求,用户满意度就会降低。这类需求通常用户可以明确提出来,是用户期待的内容。比如相机拍照的美白、瘦脸功能。产品经理要不断挖掘、优化此类功能。

3) 兴奋(魅力)型需求

用户意想不到的需求,如果不提供此需求,用户满意度也不会降低,如果提供此需求,用户满意度会有提升。比如微信聊天的文字触发彩蛋功能和拍一拍功能等。产品经理要勇于创新。       

4) 无差异型需求

此类需求不管存在与否,对用户体验无影响,用户满意度不会为此有所改变。现在某些互联网公司在为了抢先占领市场的份额,在自家APP堆砌这些功能,比如打车软件做社区团购(格局打开)。

5) 反向(逆向)型需求

这类需求刚好与用户满意度相反,用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降。比如文章的广告。

这里要重点留意一下,这五种需求类型并不是一成不变的,随着时代的进步,他们之间需求的所属关系也会发生改变。

昨天的期望型需求,甚至魅力型需求,到今天可能已变成了必备型需求。比如相机的拍照美颜、瘦脸等功能一开始可能是期望(意愿)型需求,但是现在可能变成基本(必备)型需求,现在没有美颜功能的相机软件估计没有人会用了。

如何在工作中使用KANO模型将功能进行区分和排序

KANO模型能帮助我们很好地贴合业务需求,从具备程度和满意程度这两个维度出发进行过考虑。

KANO模型主要结合KANO调查问卷进行调研,问卷调查表划分成提供时的满意程度、不提供时的满意程度两种维度。满意程度划分为5个,如:非常满意、满意、无所谓、不满意、非常不满意,因为人的满意程度往往是渐变的,而不是突变的,其程度的描述可随制定者修改。

在整理问卷调查的时候,清洗掉个别的明显胡乱回答的个例,如全部问题都选择“我很喜欢”或“我一点都喜欢”的。

从问卷结果我们能初步分析出:哪些功能是一定要有,否则会直接影响用户体验的(基础属性、期望属性);哪些功能是没有时不会造成负向影响,拥有时会给用户带来惊喜的(兴奋属性);哪些功能是可有可无,具备与否对用户都不会有大影响的(无差异因素)。


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M:必备型需求、O:期望型需求、A:魅力型需求、I:无差异型需求、R:反向型需求,Q:可疑结果,一般不会出现这个结果,除非这个问题的问法不合理,或者是用户没有很好的理解问题,或者是用户在填写问题答案时出现错误。

收集数据仅仅是第一步,当获取有效问卷后需要进行量化操作,计算出这个需求点中用户的A/O/M/I/R/Q所占的比例,将相同维度的比例相加后,可得到6个属性维度的占比总和。总和最大的一个属性维度,便是该功能的属性归属。

M:必备型需求(26.78%)、O:期望型需求(32.40%)、A:魅力型需求(8.99%)、I:无差异型需求(25.59%)、R:反向型需求(4.92%)、Q:可疑结果(0.42%),所以上述表中的功能属于期望型需求。

如果你只判断这一个需求,那么进行到这一步就可以到此为止了。如果涉及到多个需求的排序分级,你还需进行计算 better-worse系数。

better-worse系数,指对增加满意或消除不满意的影响程度。

Better的数值通常为正,表示如果产品提供某功能或服务,用户的满意度会提升。其正值越大,代表用户满意度提升的效果会越强,满意度上升的越快;

worse的数值通常为负,表示如果产品不提供某功能或服务,用户的满意度会降低。其负值越大,代表用户满意度降低的效果会越强,满意度下降的越快;

因此,根据better-worse系数,对系数绝对分值较高的项目应当优先实施。计算公式如下:

增加后的满意系数 Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I)

消除后的不满意系数 Worse/DSI= -1 *(O+M)/(A+O+M+I)

写在最后

需求是一门大学问,从需求产生、需求收集、需求分析、方案制定、方案选择等等过程中,涉及到的知识点、概念非常多,以上仅仅是一些总结、分析和思考,本文不可能一一讲解得很详细,不足之处,请点大家多不多包涵。

最后,感谢大家阅读,祝工资暴涨!!!

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