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需求
什么是需求
定义
需求是满足某类用户的某种欲望或解决某些问题时所产生的现象。工具类App的出现就是为了解决用户的某些问题。比如印象笔记,解决了用户记录事物,并整理笔记的需求;番茄todo解决拖延症人群效率低下,办事无条理的问题。更多的产品是为了满足某些欲望。比如人类乐于表现自己并获得赞赏的欲望,注定社交类App拥有广阔的市场;比如人们想让自己变得更美的渴望,让美颜相机,P图App大热;还有做产品和运营的人常常提及的人性五大弱点: 色欲、虚荣、贪婪、懒惰、窥探,都能转化为用户需求。
需求分类
用户需求:指用户在什么环境下想做某件事情解决某个问题或想满足某个欲望。
业务需求:指公司想如何解决用户的问题,满足用户的欲望,同时将利益最大化 。
功能需求:功能需求由用户需求和业务需求转换。明确了产品的用户需求和业务需求后,需要确定如何解决这些问题,如何满足这些需求。
一款好的产品一定兼顾用户利益和公司利益,在满足用户需求的同时满足业务需求。
用户的需求还能从用户痛点(解决问题)、痒点(满足欲望)、兴奋点(超出预期)转化而来。产品可以按照痛点、痒点、兴奋点方向迭代。因为人的欲望是无止境的,需求也是无穷的,想要留住用户,产品就需要不断地迭代更新。
比如微信的迭代,1.0版本微信就是移动端及时通讯软件,在熟人间可以免费文字语音信息。到了2.0版本,增加“附近的人”功能,满足了陌生人语音社交这一痒点。3.0,4.0版本开始增强社交,推出朋友圈,扫一扫等功能。到了6.0版本微信红包面世,用户的兴奋点被点燃,有多少人捧着手机就为了抢几毛钱的红包?
需求四要素
需求构成=用户+场景+目标+任务
举例:小明希望在上下班的地铁上听歌。
拆解:用户:年轻上班族 场景:上下班途中 目标:消磨时间 任务:听歌(也可以是视频,小说)
可见产品经理需要做的是深挖用户的终极目标,找出最合适的方法来帮助用户在该场景下完成目标,而不是别人这么说就怎么做。
需求采集
不同的阶段需求采集可使用的方法也不一样。一般可根据产品时间轴分为四部分:产品规划阶段,针对性采访用户,定性分析用户需求,确定产品整体大方向产品早期,投放问卷调研,定量分析用户需求,确认产品需求产品上线阶段,测试并根据用户反馈获取需求,确认产品需求优先级产品优化阶段,根据用户使用产品情况定量分析数据,确认需求优化产品
如上文所述,需求有不同类型,对应需求采集的方法也有所不同。
用户需求采集——用户研究
用户研究是理解用户的一种方法,使实际的用户需求成为产品的需求导向。常有以下几种方式:
用户反馈
通过用户反馈可以发现自身产品的问题,甚至竞品的问题,发现亮点和可能的机会点。注重点在差评和吐槽。
公开渠道(建立关键词库,常搜索):应用商店、微博、贴吧、知乎
半公开渠道(定期搜集):微信、QQ,运营的核心用户社群
内部渠道:产品自带的客服投诉,客服咨询和建议模块
这类用户反馈数量庞大,需要进行进一步筛选,才能得出有效的用户反馈。常有以下几条筛选条件:
1.用户类型——何类用户提出的反馈(专业人士/忠诚用户/普通用户/VIP会员等)
2.场景设定——在什么场景下提出反馈(地铁/公司/学校/车上/上班时等)
3.反馈次数(单个用户多次反馈相同问题/多个用户反馈相同问题)
用户访谈——定性
目的:挖掘用户的主观因素,从宽度(体验、感受、困惑、预期)和深度(功能-结果-利益-价值观)两个维度判断他们对产品的认知。
步骤:1.选择合理的访谈目标(潜在用户,当前普通用户,当前忠诚用户)2.准备访谈问题清单,便于掌握访谈的整体方向。3.在访谈时注意技巧,气氛轻松,语气中立,让用户说出其真实感受 4.最后输出访谈报告。
优点:深入有效,多为开放性问题,可由浅入深得知受访者的需求,进而挖掘受访者的需要和痛点。
缺点:样本小、需要较多的人力、物力和时间、面对面缺乏隐秘性导致受访者回避敏感问题。
调查问卷——定量
目的:根据调查者想要获取的信息设计问卷,收集一定基数并进行数据分析。
步骤:1.确定调查方向,调查对象。
2.设计问卷,注意控制题量,问题表述方式,选项的设定等。
3.问卷投放(短信,邮件,自媒体,App)
4.整理分析问卷,得出结果。
优点:结果便于统计处理与分析、可大规模的调查、效率高节省时间成本。
缺点:调查结果广而不深、问卷设计对用户选择有间接影响、开放性问题少、无法引导用户深入思考。
数据分析
产品人员可以通过一些数据网站(极光数据、百度指数、艾瑞咨询)获取市场趋势和用户喜好,进而获取用户需求。此外,运营及数据分析专员会根据市场做的相关数据统计和产品埋点所获取的数据(访问数、停留时间、跳出率等)提出部分需求。
可用性测试
评估产品或系统的一种方式,通过让具有代表性的用户对产品进行典型操作,同时观察员和开发人员在一旁观察,聆听记录。目的:发现用户在真实使用场景中遇到的问题,来提升产品的可用性。
业务需求采集
老板直接提需求:尊重老板的需求,但同时带着思考,用数据说话。运营/市场需求:为了达到某一个运营营销目的而提需求,比如增加优惠券,活动页面的增加。技术需求:比如代码重构,业务增长需要服务器扩容,或者性能方面的需求。客服或者其他人员的需求:提升后台运行效率,后台管理系统的相关需求。
其他需求采集方式
头脑风暴——HWM分析法
需求管理
需求管理需求池
管理需求池主要用来收集和管理各方来源的各类需求,这里不仅仅是简单记录需求是什么,还会记录这个需求相关的一些关键要素。需求池管理有两个原则:有进有出、宽进严出。
需求池模板
产品:很多公司不仅仅只有一个产品,所以要对明确需求对应的是哪个产品线。产品这列并不是必需的,也可为不同的产品设立相对应的需求池。
功能模块:根据现有的产品模块进行分类,初步判定此需求属于哪个功能模块的类别。
需求描述:描述要解决什么问题,必要时加上为什么要解决问题的原因。
需求来源:需求从哪里来,是谁提了这个需求。
比如上文所提到的用户反馈,业务发展,运营等。需求状态:待讨论、暂缓、拒绝、已明确,进行中。
优先级:如何确定需求优先级将在下文讲述。
添加时间:此需求添加到需求池的时间。
目的统计需求明确到需求上线的周期。
需求识别
如何辨别伪需求
伪需求类型1:用户说的不是需求,而是解决方案。
伪需求类型2:因为某种价值取向,而隐瞒需求。eg.你愿意为了健康每周运动吗?
伪需求类型3:解决了一个需求,却会影响另一个需求。eg.电商产品后台优惠券分类设置十分详细,但因操作复杂导致在双十一时后台人员操作失误,为公司带来损失。
伪需求类型4:不符合用户习惯的需求。eg.微信曾在某个版本推出下拉出现小视频,效果很不理想
伪需求类型5:场景,市场评估不足。eg.上门洗车O2O
辨别技巧——结合需求构成公式,以数据为标准,以成本为考量
分析用户:分析用户规模,特点,用户类型
分析目标:不要因为用户提出什么就照做,而是要深挖用户的真正目标
分析场景、市场:确定需求是否真实存在,需求的频次如何。
在「what」层发现需求,观察「how」验证需求,在「why」层挖掘真实需求。
卡诺模型
卡诺模型(Kano Model)是由日本东京理工大学教授狩野纪昭(Kano Noriaki)博士提出,揭示了需求与用户满意度的关系。卡诺模型将需求分为:
必备属性:具有这类属性的功能属于产品的基本功能,如果不满足该需求,用户满意度会大幅降低。但是这类功能也无法给用户带来惊喜,满意度不会因为这类功能大幅提升。
期望属性:如果提供该功能,客户满意度提高,如果不提供该功能,客户满意度会随之下降。
魅力属性:让用户感到惊喜的属性,如果不提供此属性,不会降低用户的满意度,一旦提供魅力属性,用户满意度会大幅提升。
无差异属性:无论提供或不提供此功能,用户满意度不会改变,用户根本不在意有没有这个功能。
反向属性:提供具有此属性的功能后,用户满意度反而会下降。
通过调研在功能具备或不具备的情况下用户的满意度,以此了解用户对功能的需求程度。
卡诺模型调查问卷格式
卡诺模型模板
根据调查问卷的结果,将答案矛盾的(即具备或不具备功能时都填喜欢或不喜欢)答卷删除,统计数量如下:
可知需求1的属性如下:
用Better-Worse系数直观地来看一看结果:
Better-Worse系数表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。根据Better-worse系数,优先满足系数绝对分值较高的功能或需求。
Better系数=(期望+魅力)/(必备+期望+魅力+无差异)
Worse系数= -(必备+期望)/(必备+期望+魅力+无差异)
增加需求1后的满意系数Better=46
消除需求1后的满意系数Worse=0
若有功能的优先级排序出现争论,可以使用卡诺模型进行分析,进而得出先开发哪个需求。
1.卡诺模型可以用来验证我们对用户需求的预判,这种思考方式能指导我们做需求管理。
2.卡诺模型能给出直观的数据结果,方便为论点提供数据支撑。
3.卡诺模型比较理论,在实际情况中可能并没有时间进行调研。
需求优先级评估
四象限法
产品经理的几个评判的维度:
核心功能:如果这个是属于产品的核心功能,不完成或者不优化就会对用户的基本体验有影响,那这个肯定是重要的;
商业化:和钱相关的,重要性就不用多说了;
产品规划:这是未来的道路,现在就要铺好,如果现在不做,到时候转型或者临近关头时就会手忙脚乱。
注:紧急又重要的需求太多,代表需求管理有问题,重点要放在重要不紧急的需求。
产品生命周期法
金字塔模型法
在产品初期,由于人力,资源的限制,完成核心功能,让产品能用是最重要的。用金字塔模型来判断优先级十分有用。比如常提到的最简可行产品(MVP),指有部分机能(即完成了最高优先级需求),恰好可以让设计者表达其核心设计概念的产品。
场景分析法
影响人数*产生问题频次*满意度。结合调研结果和研究分析获得的数据进行计算,计算结果越大,优先级越高。但由于该方法的所有数据可能有所误差,所以判断结果作为辅助依据比较合适。
作为产品经理,需求的重要性不言而喻。本文是我近期学习总结的输出,和大家一起分享,相互学习~
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