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

J
Java Code Geeks
月光博客
月光博客
D
DataBreaches.Net
云风的 BLOG
云风的 BLOG
F
Fortinet All Blogs
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
U
Unit 42
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
MyScale Blog
MyScale Blog
T
Tailwind CSS Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
B
Blog
博客园_首页
G
Google Developers Blog
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - 【当耐特】
P
Proofpoint News Feed
博客园 - 司徒正美
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Last Week in AI
Last Week in AI

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,
我们需求分析的对吗?
不知名产品露 · 2024-10-31 · via 人人都是产品经理

需求分析是产品经理最重要的工作之一了,这篇文章,作者从一个案例出发,为我们分享了他自己需求分析的整个过程,供大家参考。

需求分析与用户调研是紧密不分家的,往往需求分析会被穿插到用户调研的过程中或调研结束回到自己工位仔细思量。

这个时候我习惯反问自己:

  • “这次调研是否找对了核心业务人员/部门?”
  • “实际业务场景是否梳理完全且真的如此?”
  • “用户的关注点与顾虑是否都确定了?”
  • “预期方案方向是否真的可以解决客户问题?”

一、确定目标

确定项目每次迭代的目标,拿共享单车调度举例,如多运营模式统一为同一种模式进行管理,降低管理成本。

二、识别目标用户

确定主要的关系人。通常包括项目的发起部门、受益部门、实际操作部门、后续影响部门等。套用到上面例子中涉及的部门分别是:发起部门为管理层,对业务整体运营策略的规划;受益部门为研发与运营部门,模式合并后,研发同学不需维护多套系统,运营同学在服务客户的策略上不需拆分多种,客户运维人员工作提效;实际操作部门为运营同学、客户的运维人员,对相关规则的配置/日常维护等;后续影响部门为财务同学,需对新规则影响到的账单进行核算等。

三、分析思路

我一般习惯从大到小、从抽象到具体进行分析,确定方向后对需求进行价值评估→方案选定→优先级排期。

案例:共享单车调度系统

公司的运营模式发展是在变化的,从起初直营模式为重心,逐渐演变为代理模式重点发展,由于历史原因,现存在2套系统在维护这两种模式,后期需要统一管理两种模式,将原有2套系统合并为1套进行管理。客户会从直营模式中转换到代理模式。经调研发现,中间存在很多逻辑不一致等问题,不能简单进行功能合并。

调研到的问题主要涉及以下几个方面:

1)两模式的调度规则与实现方式不同

2)两模式的数据指标口径、时效性不同

3)下游执行层功能与调度系统规则不同

价值体现:

1)规则统一并兼容后,直营转代理的客户还能继续沿用已熟悉的规则,不会因系统的转变而流失,提供更好的服务,提高客户使用意愿

2)根据当前市场情况,优化指标逻辑,提升准确性,为两模式客户对业务决策提供有效支撑

3)公司内部各关联业务系统规则/结果一致,防止给客户造成数据不准确的误解,提升客户对系统的信任程度

4)两套系统合并为一套,降低研发维护成本,提高公司运转效率

方案分析:

过程中我会重点关注历史逻辑与新逻辑的兼容情况,避免遗漏存量用户的逻辑。

优先级:

我常用的需求优先级排序方法是四象限法(基于需求本身重要情况出发)或KANO模式(基于客户满意度出发)

此案例我结合了运营部门反馈的客户急迫情况,用了四象限法进行分析,将需求分为:

重要紧急、重要不紧急、不重要紧急、不重要不紧急

大致分布如下图:

分析后,我们将需求拆分了几个版本进行迭代

P0:两模式的调度规则与实现方式不同

P1:两模式的数据指标口径、时效性不同

P1:下游执行层功能与调度系统规则不同

P2:其他

四、场景梳理

结合业务流程,层层梳理业务场景,避免遗漏。

我在收集需求时,通常会基于核心业务流程使用需求场景清单的方式进行梳理。

还是拿共享单车调度举例,以下为简版的调度主流程:

基于以上流程图,细化的场景清单举例如下:

以上表格根据实际情况还可以有一些字段的新增,比如可加入价值、方案等,我一般调研的过程中就会尽可能把实际场景与角色往表格里填,后续根据业务流程再进行补充,防止当时的一些要点遗漏。

五、规划排期

需求方向、优先级、初步方案基本确定后,即可进行版本拆分,着手于第一个版本进行方案(原型)设计。

以上是我平时工作中常用的需求分析过程,期待和大家一起交流。

本文由 @不知名产品露 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,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