鑽石舞台

產品經理日常工作中，需求分析是市場研究階段的重要活動，也是產品研發過程中不可缺少的一環。產品經理對需求深入、細緻的分析，準確理解用戶對產品的訴求、痛點等，將用戶非形式的需求表述轉化成可執行、可落實的功能。

我們知道並不是所有的需求都要一股腦的去實現，在需求分析過程中，確定產品需要實現哪些功能，哪些功能是現階段一定要實現，哪些功能是偽需求？帶着這些疑問一起看下面的內容。

在了解需求之前，我們首先要先了解場景，一個具體的場景需要包括時間、地點、人物以及事情的起因、經過、結果六要素。

需求產生的重要條件是「用戶願意且能夠」，人們在某一場景下，因為欲求不滿，從而引發某種動機，願意付出成本（時間、精力、現金）去實現某種目的或滿足某種欲望，並且需求的產生一定是在具體的場景之下才是有意義的。

例子：你從公交車或者地鐵出來，但是離自己的目的地還有1公里左右，打車不划算，走路過去又來不及，那麼有沒有一種方式既優惠又節省時間的交通工具。這就是特定場景下產生有意義的需求，於是誕生了摩拜、青桔等共享單車的企業。

任何一款產品若要深入人心，必要深諳人性，需要區分清楚人類表面需求及潛在需求。只有把握了人性深處的需求，才能讓產品植入用戶的靈魂深處，欲罷不能。

美國心理學家馬斯洛曾提出人類需求層次理論，將人類需求從低到高按層次劃分為五類：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實現需求，越靠近底層需求越是剛需。

1) 生理需求：

滿足人們生存和生活的日常基礎所需，如衣食住行等，是生理需求推動人們行動的最強大的動力。如基於美食的餓了麼和美團，出門便捷的高德地圖等；

2) 安全需求：

這類需求如對健康的擔心、對貧困的恐懼、對財富的憂心，都是缺乏安全感的表現，在安全感匱乏的同時，則內心驅動會促使去滿足獲取安全感的需求。如居家健康運動的Keep，打擊網絡詐騙的國家反詐中心。

3) 社交需求

社交包括友情、愛情、親情等多個層次，或者可以分為熟人社交，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

每個人都有被尊重的需求，都希望展現自己，獲得人們認可。信任和認可，這也更多的體現在社交過程之中。每一個人的尊重與被尊重都存在於在社交網絡中交流互動之中，所以尊重需求可以深度暗合在社交需求之中。

5) 自我實現需求

這是最高層次的需求，指人希望最大限度地發揮自身潛能，不斷完善自己，完成與自己的能力相稱的一切事情，實現自己理想的需要。如視頻博主、文字博主將自己優勢的一面展示給大眾。

二、 需求的來源

了解什麼是需求後，我們可以發現生活中處處存在不同層次的需求。那麼實際產品工作中，需求到底來自哪些方面呢？

常見需求來源有用戶反饋、同事建議、領導命令、頭腦風暴、競品分析、數據分析、技術需求、運營需求、商業需求、跨部門合作等等；對於四面八方的需求，不要慌，也不要立即答應做還是不做，先記錄到自己的需求池裡面，接下來認真分析！

需求的來源有很多很多，我把它們先歸以下幾類(僅供參考)：

1) 公司內部人員

原則上公司內部所有的人，包含老闆、客服、市場、銷售等，他們都可以根據自身部門業務對產品提出意見。

運營：國慶節快到了，運營需要籌辦國慶大促活動，這時候他們就會提出活動方案；

老闆/領導：考慮公司發展方向、戰略規劃、盈利模式等，找到與公司資源、行業階段相契合的產品需求。

客服：在日常工作中，客服經常會接收到用戶對產品的諮詢和投訴。

2) 競品分析

競品分析本質上是一種比較分析性，從需要分析的角度出發，分析競爭對手的產品或者市場相關產品，通過主觀的和客觀的分析，取其精華，去其糟粕。

當然競品的優點，我們不能盲目的去「學習」，要學會提煉和分析，從而制定出一套符合自身產品規劃的的迭代方案，具體怎麼分析呢，後面再詳細介紹。

3) 用戶調研

做產品就是從用戶中來，到用戶中去的過程，產品的好壞用戶是最優發言權的，用戶對產品的槽點和願景都是用力於我們改善產品。那麼產品經理如何直接或者間接的接觸到用戶呢？這裡介紹幾種方式，包含但不限於此：

用戶訪談：通過一定規則篩選有代表性的用戶，進行面對面或者線上溝通方式進行溝通，獲取對產品的看法；

問卷調查：優點是效率高、客觀性、統一性、廣泛性；缺點是缺乏彈性、容易誤解、回收率和有效率低。

4) 運營數據

運營數據來源於運營分析，數據是衡量產品運作效果的技術表現。在產品內通過埋點技術記錄用戶行為軌跡數據，去分析、研究用戶潛在的需求；記錄每一次的功能迭代、運營活動的前後數據，然後進步對比是否達到預計的效果。

記住一點，數據也會騙人的哦，課外閱讀《6大步驟：快速學會如何進行數據埋點》。

5) 用戶反饋

用戶反饋是產品經理挖掘需求的最基本方式之一，通常我們能在移動端或者PC端上看到「反饋」或「意見」入口，由於產品處於的生命周期階段不同，入口層級也可能不同。

特別是早期階段的種子用戶，他們對於產品的態度能夠讓我們在第一時間了解產品功能與體驗上的問題，從而更快地迭代。

真需求VS偽需求

需求挖掘是主動的運用一系列方法，通過各種有效手段挖掘出用戶內心真實目標的過程，而並不是簡單的記錄用戶提出的需求。

我們要明白用戶的want並不等於need，比如張三每天晚上想去蹦迪，這不是需求，而是欲望。在日常工作中會接收到很多的需求，那到底怎麼去辨別偽需求呢？一起看看下面幾種辨別偽需求的方式：

1) 從用戶體量級去判斷，個體需求不是需求；

有多少人有這樣的需求，需求的頻次如何，要知道一群產生相似需求的用戶才能構成市場，產品是解決一個群體的需求，而不是針對單獨的個體。

2) 從需求的場景出發考慮

用戶的需求是無窮的，需求的背後一定是要結合用戶具體的場景，假如一個需求根本沒有使用場景或者說使用場景很有限的情況下，那麼脫離了場景的需求很有可能就是個偽需求。

3) 並非目標用戶

需求挖掘的過程中儘量做到"無我"，清空自己，傾聽用戶，從用戶提出的需求出發，去偽存真挖掘用戶內心真正的目標。

那如何去避免偽需求的坑：

1) 在需求的採集階段，既要聽用戶怎麼說，更要去觀察在實際的使用場景中用戶是怎麼操作的；

2) 在需求的轉化階段，探究需求產生的原因，深入的挖掘隱藏在背後的需求，找到用戶的真實痛點；

3) 需求驗證階段，在挖掘到用戶的真實需求之後，給出初步的解決方案，進行用戶可用性測試，判斷能否滿足用戶的需求，是不是用戶想要的；

4) MVP驗證，利用最小可行化產品來進行小範圍的驗證，根據用戶的反饋來進行調整優化，確定產品正確可行後再進行大範圍的推廣；

5) 優化迭代階段，在產品或者功能上線之後需要結合數據和用戶的反饋來進行優化改進和迭代。

三、 需求分析方法

需求分析就是解決問題的過程，這裡介紹兩種分析方法：5Why分析法和Y模型分析法。

1) 5Why分析法

我們可以使用「5Why分析法」，也就是對一個需求點連續以5個「為什麼」來自問，以追究其根本原因。雖為5個為什麼，但使用時不限定只做「5次為什麼的探討」，主要是必須找到根本原因為止，有時可能只要3次，有時也許要10次，如古話所言：打破砂鍋問到底。

5why法的關鍵所在：鼓勵解決問題的人要努力避開主觀或自負的假設和邏輯陷阱，從結果着手，沿着因果關係鏈條，順藤摸瓜，直至找出用戶真正的痛點。

舉個有趣的例子：華盛頓傑弗遜紀念館的5-Why分析

上世紀80年代，美國政府發現華盛頓的傑弗遜紀念館受酸雨影響損壞嚴重,於是請了家諮詢公司來調查。下面是顧問公司與大樓管理人員的一段對話：

問：為什麼傑弗遜紀念館受酸雨影響比別的建築物更嚴重？答：因為清潔工經常使用清洗劑進行全面清洗。

問：為什麼要經常清洗？答：因為有許多鳥在此拉屎。

問：為什麼會有許多鳥在此拉屎？答：因為這裡非常適宜蟲子繁殖，這些蟲子是鳥的美餐。

問：為什麼這裡非常適宜蟲子繁殖?答：因為裡面的人常年把窗簾關上，陽光照射不到內部，陽台和窗台上的塵埃形成了適宜蟲子繁殖的環境。

拉開窗簾，傑弗遜紀念館的問題就這麼輕易解決了。

2) Y模型分析法

使用歐冠Y模型在需求分析的時候，不能直接跳過用戶目標階段，直接從用戶需求到產品功能實現，這種步驟對於用戶的需求更有深層次的分析，能抓住需求的本質。

用戶需求：什麼場景下，什麼目標用戶，什麼時間操作下的什麼需求；

用戶目標：代表用戶需求背後的目標和動機，分析出用戶真的痛點是什麼，真正的需要什麼東西；

產品功能：即產品方案，在這個階段時需要Which和How many。Which是需要使用哪個產品方案或解決方案，做什麼功能，背後隱藏的是該產品功能的價值，需要我們根據投入產出等來選擇和評估優先級。How many是對這個產品功能的範圍的限定，是先MVP然後在迭代，還是瀑布式開發儘可能全的完成所有功能，後續在小範圍迭代。

人性需求：也稱馬斯洛需求，在設計過程中與馬斯洛需求相結合，設計出更為人性化，在用戶無感知的情況下，滿足人類某種人性的需求，在這個過程中,j結合以用戶的目標，反覆進行考量，最後再輸出有效的產品方案。

四、 需求優先級

需求池這麼多的需求，那麼是先做誰，誰後做，可不能僅憑產品經理一張嘴說了算，需要有理有據的制定優先級的計劃。

優先級是對需求按不同的類型進行劃分。通常見到的優先級劃分是高、中、低，或者用簡單的數據代替(P0\P1\p2\p3)。

不管你是產品小白，還是產品總監，甚至更高的崗位都要進行需求優先級排序，今天給大家介紹兩種方式：根據KANO模型排序、根據影響面排序。

4.1 根據影響面排序

(1) 按照用戶量與發生頻率關係

在產品快速迭代過程中，要有MVP的思維，優先先解決能用(基礎體驗)，再保證好用(超好體驗)。

基礎體驗：優先解決大用戶量的高頻問題；超好體驗：最後解決少用戶量的低頻問題；

(2) 按照開發難度與效果

產品早期階段，我們需要優先迭代見效比較快，開發難度不大的功能（非絕對）；

(3) 產品價值分析

產品價值可由迫切程度、付費意願、APRU等方面來分析；

迫切程度：這功能對用戶來說是不是非常需要？是否是憑空捏造？

付費意願：用戶是否會為了解決問題而付費？

APRU：若功能上線後，用戶會為此付費多少？

(4) 對目標群體的熟悉程度分析

產品是否深入了解用戶使用場景，用戶在什麼場景下會使用，到底解決用戶最大的什麼痛點，對用戶群體是否足夠了解，如果不熟悉，就想辦法熟悉他，否則就不要接着動手。

4.2 KANO模型

首先介紹一種對用戶需求分類及排序的定性分析工具-KANO模型。需要說明的是KANO模型僅僅關注的是產品性能和用戶滿意度的非線性關係，只衡量了產品功能對於用戶的價值，並沒有衡量實現該功能對於企業的收益和成本。其目的主要是為了辨別需求的類型，以便在有限的資源下提高用戶最大的滿意度。

KANO模型是東京理工大學教授狩野紀昭(Noriaki Kano)發明的對用戶需求分類和優先排序的有用工具，以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎，體現了產品性能和用戶滿意之間的非線性關係。

該模型通過對顧客的不同需求進行區分處理，幫助企業找出提高企業顧客滿意度的切入點。只衡量了產品功能對於用戶的價值，並沒有衡量實現該功能對於企業的收益和成本，其目的主要是為了辨別需求的類型，以便在有限的資源下提高用戶最大的滿意度。

根據不同類型的質量特性與顧客滿意度之間的關係，狩野教授將產品服務的質量特性分為五類：基本(必備)型需求、期望(意願)型需求、興奮(魅力)型需求、無差異型需求、反向(逆向)型需求。

1) 基本(必備)型需求

此類需求是用戶的痛點，對於用戶而言，這些需求是必須要的，如果不提供此需求，用戶滿意度就會大幅降低。

這些需求是對用戶來說是基本功能，是理所當然的，用戶不說我們也要去實現的，但是產品必須要做到的。比如冰箱的保險、冷藏功能，相機的拍照功能等。

2) 期望(意願)型需求

此類需求是用戶癢點，如果提供此需求，用戶滿意度會提升，當不提供此需求，用戶滿意度就會降低。這類需求通常用戶可以明確提出來，是用戶期待的內容。比如相機拍照的美白、瘦臉功能。產品經理要不斷挖掘、優化此類功能。

3) 興奮(魅力)型需求

用戶意想不到的需求，如果不提供此需求，用戶滿意度也不會降低，如果提供此需求，用戶滿意度會有提升。比如微信聊天的文字觸發彩蛋功能和拍一拍功能等。產品經理要勇於創新。

4) 無差異型需求

此類需求不管存在與否，對用戶體驗無影響，用戶滿意度不會為此有所改變。現在某些互聯網公司在為了搶先占領市場的份額，在自家APP堆砌這些功能，比如打車軟件做社區團購（格局打開）。

5) 反向(逆向)型需求

這類需求剛好與用戶滿意度相反，用戶根本都沒有此需求，提供後用戶滿意度反而會下降。比如文章的廣告。

這裡要重點留意一下，這五種需求類型並不是一成不變的，隨着時代的進步，他們之間需求的所屬關係也會發生改變。

昨天的期望型需求，甚至魅力型需求，到今天可能已變成了必備型需求。比如相機的拍照美顏、瘦臉等功能一開始可能是期望(意願)型需求，但是現在可能變成基本(必備)型需求，現在沒有美顏功能的相機軟件估計沒有人會用了。

(求職者-工作-KANO模型)

如何在工作中使用KANO模型將功能進行區分和排序

KANO模型能幫助我們很好地貼合業務需求，從具備程度和滿意程度這兩個維度出發進行過考慮。

KANO模型主要結合KANO調查問卷進行調研，問卷調查表劃分成提供時的滿意程度、不提供時的滿意程度兩種維度。滿意程度劃分為5個，如：非常滿意、滿意、無所謂、不滿意、非常不滿意，因為人的滿意程度往往是漸變的，而不是突變的，其程度的描述可隨制定者修改。

在整理問卷調查的時候，清洗掉個別的明顯胡亂回答的個例，如全部問題都選擇「我很喜歡」或「我一點都喜歡」的。

從問卷結果我們能初步分析出：哪些功能是一定要有，否則會直接影響用戶體驗的（基礎屬性、期望屬性）；哪些功能是沒有時不會造成負向影響，擁有時會給用戶帶來驚喜的（興奮屬性）；哪些功能是可有可無，具備與否對用戶都不會有大影響的（無差異因素）。

M：必備型需求、O：期望型需求、A：魅力型需求、I：無差異型需求、R：反向型需求，Q：可疑結果，一般不會出現這個結果，除非這個問題的問法不合理，或者是用戶沒有很好的理解問題，或者是用戶在填寫問題答案時出現錯誤。

收集數據僅僅是第一步，當獲取有效問卷後需要進行量化操作，計算出這個需求點中用戶的A/O/M/I/R/Q所占的比例，將相同維度的比例相加後，可得到6個屬性維度的占比總和。總和最大的一個屬性維度，便是該功能的屬性歸屬。

（數據為編撰出來的）

M：必備型需求（26.78%）、O：期望型需求（32.40%）、A：魅力型需求（8.99%）、I：無差異型需求（25.59%）、R：反向型需求（4.92%）、Q：可疑結果（0.42%），所以上述表中的功能屬於期望型需求。

如果你只判斷這一個需求，那麼進行到這一步就可以到此為止了。如果涉及到多個需求的排序分級，你還需進行計算 better-worse係數。

better-worse係數，指對增加滿意或消除不滿意的影響程度。

Better的數值通常為正，表示如果產品提供某功能或服務，用戶的滿意度會提升。其正值越大，代表用戶滿意度提升的效果會越強，滿意度上升的越快；

worse的數值通常為負，表示如果產品不提供某功能或服務，用戶的滿意度會降低。其負值越大，代表用戶滿意度降低的效果會越強，滿意度下降的越快；

因此，根據better-worse係數，對係數絕對分值較高的項目應當優先實施。計算公式如下：

增加後的滿意係數 Better/SI=（A+O）/（A+O+M+I）

消除後的不滿意係數 Worse/DSI= -1 *（O+M）/（A+O+M+I）

寫在最後

需求是一門大學問，從需求產生、需求收集、需求分析、方案制定、方案選擇等等過程中，涉及到的知識點、概念非常多，以上僅僅是一些總結、分析和思考，本文不可能一一講解得很詳細，不足之處，請點大家多不多包涵。

最後，感謝大家閱讀，祝點「在看」者，工資暴漲！！！

你好，我是道三，公眾號：產品大秘籍（pmdamiji）

個人微信：wuyi4973，歡迎交流

大家都看在的

再好的產品經理跑不過一半的A/B測試

6大步驟：快速學會如何進行數據埋點

商品管理之後台類目、前台類目、店鋪分類詳解

訂單結算中"最佳優惠券組合"推薦策略分析

電商系統物流管理之逆向物流退換貨流程設計

詳解訂單多商品多運費模板的運費計算規則(附案例)