惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园_首页
T
The Blog of Author Tim Ferriss
GbyAI
GbyAI
雷峰网
雷峰网
Last Week in AI
Last Week in AI
人人都是产品经理
人人都是产品经理
F
Fortinet All Blogs
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
T
Tailwind CSS Blog
Y
Y Combinator Blog
J
Java Code Geeks
S
SegmentFault 最新的问题
罗磊的独立博客
爱范儿
爱范儿
F
Full Disclosure
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
V
V2EX
G
Google Developers Blog
腾讯CDC
美团技术团队
Martin Fowler
Martin Fowler
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
D
DataBreaches.Net
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 【当耐特】
B
Blog
Recorded Future
Recorded Future
月光博客
月光博客
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
IT之家
IT之家
N
Netflix TechBlog - Medium
P
Proofpoint News Feed
云风的 BLOG
云风的 BLOG
博客园 - 聂微东
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
B
Blog RSS Feed
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
W
WeLiveSecurity
Recent Announcements
Recent Announcements
P
Palo Alto Networks Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
G
GRAHAM CLULEY
A
Arctic Wolf
AWS News Blog
AWS News Blog
Project Zero
Project Zero
博客园 - Franky
V
Vulnerabilities – Threatpost

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
产品经理需要掌握的能力:产品的需求分析
产品人勿缺 · 2023-10-10 · via 人人都是产品经理

需求分析是产品经理在做产品设计的过程中必然要经历的步骤之一。那么,如何才能做好需求分析呢?这篇文章里,作者总结了需求分析的相关步骤和可用方法,一起来看一下吧。

一、需求分析的定义

需求分析是产品设计准备前的非常重要的一步,它是指通过深入细致的调研和分析,准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求,将用户非形式的需求表述转化为完整的需求定义,从而确定系统必须做什么的过程。

需求分析是软件计划阶段的重要活动,也是软件生存周期中的一个重要环节,该阶段是分析系统在功能上需要“实现什么What”,而不是考虑如何How去“实现”。在需求分析过程中,需要透过现象看本质,搞清楚“去角色化的个体特征”以及“集体人格特征”,明确痛点、痒点以及爽点均是产品机会。

二、如何做需求分析

需求分析是为了识别和理解产品或系统的需求,以便能够准确地定义和满足这些需求。以下是几种常用的需求分析方法:

1. 用户访谈

与用户直接交流,深入了解他们的需求、期望和痛点。以下是一些关于需求分析用户访谈的指导步骤:

1)确定访谈目标:明确访谈的目的和领域。确定你想要了解的问题、需求或主题。例如,产品功能需求、用户体验痛点、用户期望等。

2)制定访谈计划:设计一个结构化的访谈计划和提纲,包括问题的顺序和逻辑。确保涵盖所有关键的话题和问题,以便全面了解用户需求。

3)选择参与者:选择目标用户群体的代表性参与者。根据产品的特点和目标用户群体的特征来确定参与者的选择标准。通过随机抽样或根据特定的特征进行选择,确保参与者能提供有意义的反馈。

4)进行访谈:与参与者进行面对面或远程访谈,根据访谈计划逐步引导他们表达观点和需求。

2. 用户观察

通过观察用户在实际环境中使用产品或系统来获取需求信息的方法。以下是关于需求分析观察法的指导步骤:

1)确定观察目标:明确观察的目的和焦点。确定你想要了解的问题、需求或行为。例如,用户在使用产品时的使用流程、痛点和障碍等。

2)规划观察过程:制定观察计划和提纲,明确观察的时间、地点和持续时间。确定观察的关键方面和指标,以便收集有关需求的信息。

3)选择观察对象:根据产品的特点和目标用户群体的特征,选择代表性的观察对象。通过随机抽样或根据特定的特征和行为进行选择,确保观察对象能提供有意义的观察数据。

4)进行观察:根据观察计划,观察用户在实际环境中使用产品或

3. 问卷调查

收集用户需求和意见的常用方法。以下是一些关于需求分析问卷调查法的指导步骤:

1)确定调查目标:明确调查的目的和所要了解的问题或需求。确定调查的重点和关注点,以便设计相关的问题和指标。

2)设计问卷:根据调查目标,设计问卷问题。问题应该具体、清晰,涵盖用户需求的关键方面,比如功能需求、使用体验、期望等。可以选择开放式问题、封闭式问题或者组合使用,根据实际情况设置问题选项。

3)预测试和改进:在正式发布之前,进行预测试并收集反馈。预测试可以帮助发现问卷中的问题和不清晰之处,以及了解调查时间的合理性和用户的体验。

4)选择调查样本:根据产品和目标用户群体,选择具有代表性的调查样本。可以通过随机抽样、目标用户群体选择或其他适当方式进行选择,以确保样本的有效性和代表性。

4. 竞品分析

竞品分析是指对竞争产品或类似产品的功能、特性和用户体验进行比较和评估,从而洞察用户需求、市场趋势和产品差异化的方法。以下是需求竞品分析的一般步骤:

1)功能比较:比较竞争产品的功能,了解它们有哪些特点和独特之处。确定竞争产品是否满足用户的核心需求,以及自己产品在功能上的差异化优势。

2)用户体验比较:评估竞争产品的用户界面设计、互动流程和用户体验。考察其易用性、流畅性、一致性,以及提供给用户的附加价值。

3)定价和商业模式比较:了解竞争产品的定价策略和商业模式,包括收费方式、订阅模式、广告收入等。评估自己产品的竞争力和市场定位。

4)挖掘用户需求:通过分析竞争产品相关的用户评论、意见反馈等,了解用户对竞争产品的看法和反馈。发现用户对竞争产品的满意度、不满意之处和需求痛点,从中挖掘出用户的实际需求。

5)确定竞争产品:确定与自己产品直接竞争的产品,包括同行业的主要竞争对手或类似类型的产品。这些产品应该具有相似的功能、服务或目标用户。

6)收集竞争产品信息:收集竞争产品的相关信息,包括它们的功能特点、用户体验、定价策略、品牌形象、市场占有率等。这可以通过竞品的官方网站、产品文档、使用演示、用户评论等渠道进行收集。

7)分析竞争产品:对竞争产品进行深入分析,探索其功能、特点、优势和劣势。比较和评估它们与自己产品的区别,并找出优于竞争对手或有待改进的方面。

5. 原型示意

通过创建可交互的用户界面示意图或模型,来验证和验证需求的方法。以下是用于需求分析原型设计的一般步骤:

1)收集需求信息:通过与用户、利益相关者和团队成员的交流,收集和明确需求。了解他们的期望、需求和问题,并记录下来作为原型设计的依据。

2)确定关键功能和页面:根据需求信息,确定关键功能和页面,即将涉及到的核心功能和用户界面。

3)创建低保真原型:根据需求确定的关键功能和页面,使用简单的工具(如纸和笔、线框工具或原型设计工具),创建低保真原型。低保真原型可以是粗糙的草图、线框图或简单的界面模板。

4)进行评审和反馈:与团队、用户和利益相关者一起评审原型,并收集反馈。确定原型的逻辑流、界面布局和功能需求是否符合需求,并进行必要的调整和改进。

5)创建高保真原型:在进行评审和收集反馈后,根据低保真原型的改进,创建更加逼真和具体的高保真原型。高保真原型可以包含更丰富的界面设计、交互效果和真实数据。

6)进行用户测试和验收:使用高保真原型进行用户测试和验证。让用户执行典型的场景和任务,收集他们的反馈和体验。根据用户的反馈和验收结果,进行必要的调整和优化。

6. 用户故事

描述用户的目标、行动和期望,用例描述用户在特定场景下的活动和交互,这有助于详细地了解用户需求和系统的功能要求。下面是使用用户故事法进行需求分析的一般步骤:

1)确定用户角色:明确参与系统或产品使用的不同用户角色或类型。每个用户角色都有不同的需求和目标,所以要确保涵盖所有用户角色。

2)编写用户故事:使用“As a [用户角色],I want [某个功能或需求],so that [实现某个目标或获得某个好处]”的格式编写用户故事。用户角色应该是一个特定的用户,功能或需求应该是具体和可测量的,目标或好处应该与用户需求相关。

7. 用例分析

通过编写和分析用例来描述和理解系统或产品的功能需求。下面是用例分析的一般步骤:

1)确定参与者:确定系统中涉及的不同参与者或用户角色。这些参与者可以是真正的用户,也可以是其他系统或外部实体。

2)识别用例:根据参与者的角色和行为,识别出涉及到的不同用例。每个用例描述了一个参与者与系统之间的交互场景,即用户执行的任务或系统提供的服务。

3)编写用例描述:为每个用例编写具体的用例描述,描述参与者的目标、步骤和预期结果。用例描述应该是清晰、简洁而具体的,以便能够准确传达参与者的需求。

4)确认用例粒度:确保用例的粒度适中,既能够捕捉到具体的用户行为,又不过于细致。用例应该尽可能地覆盖用户交互的关键步骤和信息流动。

8. 数据分析

通过分析现有的数据,如用户行为数据、市场调研数据、销售数据等,来发现用户行为模式、趋势和需求。数据分析提供了客观的信息和指导,帮助更好地了解用户需求。以下是用于需求分析数据分析的一般步骤:

1)收集数据:收集与用户需求相关的各种数据,包括用户行为数据、市场调研数据、用户反馈、竞品分析等。确保数据的准确性和完成性。

2)数据清洗和整理:对收集到的数据进行清洗和整理,去除重复、错误或无用的数据,并将其转化为可分析的格式。这包括数据清理、数据转换、数据集成等步骤。

3)数据探索和可视化:通过数据分析工具和技术,对数据进行探索和分析。应用统计分析、可视化等方法,探索用户行为模式、趋势、倾向性和关联性等。

在需求分析过程中,通常会结合使用多个方法,以确保全面而准确地了解用户需求。根据特定的项目和情境,选择和组合适合的方法,有助于获取准确和可靠的需求信息,并为产品开发提供有价值的指导。

本文由 @产品人勿缺 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。