辨別需求真偽?用這3個工具就夠了
被一堆需求折磨得死去活來?花了很長時間做的功能最后發現不是需求方要的?辛辛苦苦做的東西老板和運營還不買賬?你可能需要用幾個需求工具幫你減負理清思路,找到正確的道路。
1、概述
一般,一個完整的產品開發流程中各部分的占比大概是這樣的:50%做需求,30%做開發,20%做測試,那估計你會問為何需求占比如此高?原因如下:
- 要理解這里的需求并非狹義上的需求,而是包含從需求提出,需求分析到給出需求解決方案的各個方面;
- 需求決定著未來產品的方向是否正確;
- 最后是需求決定著能否更快更節約成本的完成產品。
既然需求這么重要,那就意味著它不簡單,既然不簡單,那定是三兩句話無法說清的了,所以今天僅從需求分析階段中截取需求篩選部分的需求真偽如何判斷來進行分享。
(說著有點模糊,直接上圖,可以看出需求真偽在需求分析中的位置)
2、需求真偽的定義
需求真偽即需求的真實性,顧名思義,需求也是有假的,好比最近很火的段子:讓男朋友買 MAC,妹紙想要的是一個 MAC 口紅,男朋友卻買成了 mac 筆記本,且不說男朋友沒有確定需求是什么,就連妹紙要買這個口紅是不是真的也沒有判斷,要是妹紙就是喜歡買新款口紅而已,那你買隔壁 YSL新款她估計更喜歡哦,所以在這里,買 MAC 口紅就是假需求,買 YSL 或其他更多更好的新款口紅就是真需求。
由此看出,需求真偽的判定對于確定正確的產品方向,做出讓用戶更滿意的產品極為重要。
3、判斷需求真偽的工具
3.1 雷達圖
雷達圖主要是以二維圖像展示多維數據的圖形,通過雷達圖可以直觀看出各維度數據之間的差距,一般用于財務領域,但機智的我們怎么能浪費這么好的工具呢,趕緊拿來用一波~
(1)確定維度,通常考量的維度有:
- 頻率,用戶是否經常會用到該需求對應的功能、該需求是否是其他高頻功能的重要組成部分等,如微信朋友圈圖片編輯功能是個不常用到的功能,但它是上傳圖片功能的重要組成部分;
- 影響力, 該需求是否同時是大批目標用戶的需求、該需求是否是公司戰略的重要組成部分、該需求的上線會對多少其他功能或業務部門造成影響等,如 ?QQ厘米秀可能不是QQ用戶的需求,但它是QQ主打年輕化戰略的重要組成部分,厘米秀的上線也會對如設計部等部門造成影響。
- 持續性,該需求只在短時間內起作用還是長時間內有效,該需求是否對其他功能產生長尾影響等,如查看年度賬單的需求,就屬于低頻且短時間內有作用的,但它可能會影響到一些人的生活消費;
- 可復用性,該需求可移植到多少其他場景中去,如某個頁面的評論需求,就可移植到很多需要評論的場景中去;
- 效果,該需求能解決目標用戶多少問題,該需求能給公司帶來多少收益(虛擬+實體),該需求可提升多少用戶體驗等,如某電商的目標用戶為大批量進貨的零售商,但是零售商進貨可能是直接發往各地市級代理商,而平臺暫時不能滿足這樣的需求,如果因此開發一個多地址發貨的功能,不僅滿足了零售商的需求,也可能讓客服處理訂單時更加方便。
以上為部分常用維度,大家可根據實際情況增減。
(2)給需求設置分值,一般以1~10分來進行打分;
(3)設置各維度權重,計算出各維度最終分值,根據分值制作雷達圖;
(4)設置維度平均值,制定出閾值,即雷達圖的面積需達到多少才能算真需求,否則是偽需求;
(5)計算雷達圖面積,雷達圖不能一下就計算出來,需要通過分解成多個小三角形才能計算出,利用上
sin /cos/tan就OK了;
(6)用雷達圖面積對比閾值,判斷真假需求。
舉例(以下平臺純屬扯淡,如有雷同我們談談):
背景:某教育平臺,處于發展期,目標用戶為初三高三的學生,業務是為將要中考/高考的學生提供相關的各種付費/免費沖刺課程,通過課程費用分成及平臺廣告獲取收益,課程由與公司合作的老師/教育機構上傳或者其他想分享的人自由上傳。
需求:為了刺激鼓勵更多人上傳免費教學視頻,公司想設置一個給課程作者打賞的功能。
維度:頻率、影響力、持續性、可復用性、效果
(1)打分:
- 頻率:5分,用戶不常用到打賞功能;
- 影響力:8分,將會影響到大批自由上傳的課程作者,為公司培養用戶更多知識付費習慣打下基礎;
- 持續性:7分,該需求長期有效,同時也會讓用戶對課程付費產生更多正面認識;
- 可復用性:4分,可復用性不高,暫時可復用到的場景只有給課程打賞,給熱評打賞,給學習前幾名打
- 賞的情況;
- 效果:9分,該需求能讓課程上傳者覺得受到了重視,提高了公司聲譽,也為未來公司開發更多付費項目打下基礎。
(2)設置權重:
- 頻率:30%,公司處于發展階段,很多功能待完善,對目標用戶來說常用到的功能更加重要;
- 影響力:25%,影響力大的需求一般屬于重要不緊急需求,應得到重視;
- 持續性:10%,不求一個需求能耐久,只求能一步步適應市場變化;
- 可復用性:5%,快速迭代為主,不講究下一次是否會用到;
- 效果:30%,公司階段看中效果,希望能給公司帶來更多收益。
(3)設置各維度平均值為6分,則
平均維度分值:
- 頻率=6*30%=1.8分
- 影響力=6*25%=1.5分
- 持續性=6*10%=0.6分
- 可復用性=6*5%=0.3分
- 效果=6*30%=1.8分
最終維度分值:
- 頻率=5*30%=1.5分
- 影響力=8*25%=2分
- 持續性=7*10%=0.7分
- 可復用性=4*5%=0.2分
- 效果=9*30%=2.7分
(4)繪制雷達圖,其中平均維度分值制作閾值雷達圖,最終維度分值制作需求雷達圖 ?;
(5) 由于需求值面積明顯大于閾值面積,所以就不計算了,可以看出這個需求,即設置打賞功能的需求為真需求。
友情提示:以上雷達圖只為介紹流程的簡單舉例,現實中的維度要依據自身情況而定,and 維度平均值和權重的設定也不會這么隨意,往往需要通過大量數據和調研來確定那個小小的值,最后,在需求分析中,用雷達圖不僅能判定需求的真偽,還能對真需求進行排期,將面積大的雷達圖排序在去前,不過也不要覺得雷達圖越大越好,如果你的維度是風險、成本等,那當然是越小越好啦。
3.2 ?公式法
對,你沒看錯,就是公式法,用公式來合計你的需求是否靠譜:
需求真偽結果判斷:
若0< 需求真實性值 < 1,則為偽需求,若需求真實性值>1則為真需求。
名詞解釋:
- 內部情感:都說產品是PM的孩子,其實不僅是PM的孩子,還是各相關人員的孩子,所以有時一款產品的開發能激發大家的熱情,因此需求可帶來一些正向的內部情感;
- 用戶好評:是指在開發之前向大眾發出的信號所引發的大眾口碑,如淘寶的buy+,在沒上線前就有了聲響,引發用戶好奇的同時,也讓用戶對平臺的時尚前衛更加信賴;
- 用戶滿意度:指上線后預期會收到的用戶好評率,用戶使用的流暢度以及解決了用戶多少問題;
- 戰略貢獻:指該需求為公司主要業務或公司的發展做出了多少貢獻;
- 金錢:pass,你們懂的;
- 聲譽:pass+1;
- 業務效率:該需求對提高業務部門效率或用戶完成某個操作的效率如何;
- 時間:做該需求可能花費的時間;
- 人力:做該需求可能花費的人力;
- 機會成本:如果不做該需求,做其他需求的成本是多少;
- 維護:需求上線后需要多少人力物力維護;
- 負擔:該需求上線后會不會影響到其他需求,導致其他需求實現難度增加;
- 系統負荷:該需求是否會增加系統負荷,是否需要擴容數據庫等;
- 用戶使用成本:用戶學習使用的成本,用更多步驟完成某個操作的成本。
友情提示:可根據實際情況增減指標,各指標分值的確定要謹慎,如用戶成本指標,在某視頻平臺每暫停一次就會出現廣告,重點是重新開始只有先關閉廣告才能開始,非常影響用戶體驗,此時用戶成本指標就可設得較高,而蝦米等音樂平臺的年度歌單,一般都有很多人轉發到朋友圈,但是都只能一張張截圖發比較麻煩,如果能在轉發時生成一張長圖就好了,這里雖然增加了用戶的操作步驟,但影響不大,所以用戶成本指標就可設得低一些。
3.3 魚骨圖
魚骨圖分析法雖然多用于因果分析,但也可以用于辨別真偽。
- 將需求放置于魚頭;
- 把需求能解決的問題和要做需求的原因分別放置在魚骨的兩端作為魚骨骨干;
- 根據骨干,像剝洋蔥那樣一步步分析,將骨干分成若干個小的部分,然后你會發現很多意想不到的地方;
- 根據多層次的分析后,辨別出需求的真偽。
友情提示:魚骨圖分析重在多問自己一個為什么,多思考,除了思考更多的是向相關部門了解情況,進行必要的調研和數據分析;原點需求不是一成不變,需要根據分析不斷修正;其實一層層分析就像破案,很有趣,所以開始后要堅持下去。
小結
- 工具只是簡化理清流程的一種手段,也有一定的適用范圍,不可中毒過深,非得探個究竟;
- 從實際情況出發,這句話文中不知道提了多少句了,千個需求千個面,選擇真正適合的考量指標;
- 看到偽需求別忙著甩掉,誰知道它在另一個場景中是不是真需求呢。
以上為個人的一些小總結,自知功力淺薄,歡迎大家吐槽交流!
本文由 @皮皮 原創發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。
題圖來自PEXELS,基于CC0協議
棒棒
不錯,贊一個!
并不能說MAC口紅就是假需求吧?
哈哈哈,是有點牽強,例子舉得不夠好,下次注意
高科技
??
雞湯
??
然并卵
請指教
其實……那些數值的確定也主觀性比較強吧……
嗯嗯,依具體產品而定,如一些新出現的,數據量少人們也了解不多的產品,就需要一定的主觀性經驗來判斷
不知道是不是專業背景的原因,特別喜歡看有數據有公式的分析,看多了耍嘴皮子功夫的分析文章,就發現自己更容易滿嘴跑火車。哈哈,非常喜歡的一篇文章,謝謝你的分享,我還是相信,數據最具有說服力。
是呢,只是數據不太容易拿到
有點意思,但是判斷該需求是不是真偽需求要花的時候,是不是比直接實現那個需求的時間還要多呢?值得思考
嗯嗯,是的,就目前來看,不是花在需求真偽上時間多,而是整個需求分析和決策上花的時間最多