如何有效判斷需求優(yōu)先級?
產(chǎn)品經(jīng)理是一個(gè)需要頻繁做決策的崗位,其中需求優(yōu)先級判斷是最基礎(chǔ)、最日常的工作。比如哪些需求需要優(yōu)先處理,哪些需求可以延期處理,哪些需求就不處理等。
小互動(dòng):日常工作中,你是如何判斷需求優(yōu)先級的?
入職1周,我是如何做產(chǎn)品規(guī)劃的?
前文提到過,我是22年從做了近10年的教育行業(yè)轉(zhuǎn)行至HR SaaS行業(yè),當(dāng)時(shí)剛?cè)肼毦托枰焖佥敵鲆粋€(gè)重構(gòu)級別的解決方案,同時(shí)梳理了1736條需求做了一份產(chǎn)品規(guī)劃。
當(dāng)時(shí)對需求的優(yōu)先級的判斷邏輯,非常簡單:
- 需求量。同類需求量更高者更優(yōu)先;
- 需求緊急度。提需求時(shí),系統(tǒng)讓用戶自選緊急度(即非常緊急、緊急、普通、較低);
- 需求依賴性。根據(jù)需求前后依賴性進(jìn)行排期。比如排班需求可能依賴日歷和班次相關(guān)需求,那就先做日歷和班次,再做排班需求。
但這個(gè)邏輯有兩個(gè)Bug:
- 第一,用戶提的優(yōu)先級,不具有代表性。誰也不會(huì)寫自己的需求緊急程度較低或普通,所以八成以上都是緊急或非常緊急;
- 第二,只考慮用戶價(jià)值,不考慮商業(yè)價(jià)值。需求量代表的是用戶(即HR)的價(jià)值,卻不能有效反饋需求的商業(yè)價(jià)值。比如到底哪些需求是可以形成差異化?哪些需求更符合企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)?
雖然最終產(chǎn)品規(guī)劃用了半年時(shí)間,落地了50%,成功讓我在新企業(yè)站穩(wěn)了腳跟,卻不能說是一個(gè)非常成功的案例。
兩年后的今天,我對需求優(yōu)先級的判斷,又有了一些新認(rèn)知,今天把它分享給你。
需求優(yōu)先級是一個(gè)從宏觀到微觀的過程,也是從用戶價(jià)值到商業(yè)價(jià)值綜合權(quán)衡的結(jié)果
咱們用一個(gè)公式表達(dá),就是產(chǎn)品價(jià)值 = 用戶價(jià)值 x 商業(yè)價(jià)值 – 情緒成本 x 2。對B端產(chǎn)品來說,用戶價(jià)值 = 用戶價(jià)值(即使用者的價(jià)值) + 客戶價(jià)值(即買單者的價(jià)值)。
小提示:產(chǎn)品價(jià)值公式是來自唐沐老師,我只是加了自己的一些理解并運(yùn)用而已。
怎么理解?
需求優(yōu)先級的判斷,是一個(gè)層層篩選后的結(jié)果(它就像一個(gè)篩漏一樣),是一個(gè)由宏觀到微觀的過程。
首先是判斷商業(yè)價(jià)值
商業(yè)價(jià)值的判斷是一個(gè)相對宏觀的價(jià)值判斷,它是基于企業(yè)戰(zhàn)略選擇而做的需求價(jià)值判斷。
比如客群選擇。企業(yè)A專注于服務(wù)中大型和超大型客戶,企業(yè)B專注于服務(wù)中小企業(yè);或企業(yè)C專注于餐飲連鎖行業(yè),企業(yè)D專注于制造業(yè)等;
比如行業(yè)選擇。企業(yè)A聚集餐飲門店連鎖,企業(yè)B聚集制造、醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè),企業(yè)C聚集建筑建材、房地產(chǎn)行業(yè)等;
比如賽道選擇。企業(yè)A選擇聚集HR賽道,企業(yè)B選擇聚集ERP賽道,企業(yè)C選擇聚集財(cái)務(wù)賽道等;
所以客戶群體選擇(或叫市場細(xì)分)、業(yè)務(wù)聚集等戰(zhàn)略性選擇,本身就已經(jīng)完成了第一輪的需求優(yōu)先級判斷。
舉個(gè)例子。
企業(yè)A原先聚焦服務(wù)餐飲連鎖客戶,因餐飲市場萎縮,被迫開始轉(zhuǎn)型至其他行業(yè)客戶,對應(yīng)行業(yè)需求的優(yōu)先級,必然就會(huì)被提高。
或者企業(yè)B原先聚集中小企業(yè),戰(zhàn)略決策轉(zhuǎn)型去做政府企業(yè)/事業(yè)單位,則對應(yīng)數(shù)據(jù)安全、本地化部署等需求就會(huì)被提高;
企業(yè)C原先聚集國內(nèi)市場,戰(zhàn)略決策進(jìn)軍歐美等國際化市場,則對應(yīng)國際化的需求就會(huì)提升優(yōu)先級。
第二,判斷情緒成本
情緒成本x 2的原因是產(chǎn)品本身就會(huì)帶給用戶一些情緒上的負(fù)向成本,它會(huì)受到用戶的認(rèn)知、偏好以及場景所左右,同時(shí),還會(huì)受到產(chǎn)品獲取商業(yè)過程中所帶來的負(fù)向成本疊加。
比如從用戶視角看,在使用產(chǎn)品過程中,因產(chǎn)品功能與實(shí)際場景的差異,本就會(huì)積累一些負(fù)向情緒成本,而產(chǎn)品更新過程中,為解決客戶B而被迫做的一些卡單需求,結(jié)果卻影響了客戶A。
則對客戶A來說,既沒有解決它所積壓的情緒成本,又可能因此影響了它的使用習(xí)慣等,所以情緒成本是在不斷疊加的過程。
從企業(yè)角度看,需求落地是消耗資源的過程。這個(gè)過程中,你實(shí)現(xiàn)需求的產(chǎn)研成本、錯(cuò)失的機(jī)會(huì)成本、產(chǎn)品的替換成本以及落地的運(yùn)營成本等,它們都屬于企業(yè)內(nèi)部的情緒成本。
所以,需求優(yōu)先級判斷時(shí),你還需判斷對用戶和企業(yè)的情緒成本。
舉個(gè)例子。
之前員工的年假僅顯示總剩余余額,有部分客戶反饋,期望顯示年假明細(xì)和有效期(即公司年假剩余多少,法定年假剩余多少等)。
本身功能并不復(fù)雜,結(jié)果我們上線后,卻帶來了不少的客訴問題。
另一部分客戶不期望員工區(qū)分公司年假、法定年假,對它們來說,都是年假,避免員工有歧義,甚至離職時(shí),以法定年假必須折算工資等為由,產(chǎn)生用工糾紛。
最終被迫緊急又進(jìn)行了版本升級,結(jié)果就是增加了不少用戶和企業(yè)內(nèi)部伙伴的情緒成本。
第三是判斷用戶價(jià)值
用戶價(jià)值是微觀層面的判斷,用公式表達(dá)的話,就是 需求價(jià)值 = 需求量 * 需求阻塞度 * 需求頻次
首先是需求量:B端產(chǎn)品需求量 = 客戶數(shù) * 用戶數(shù);C端產(chǎn)品的需求量 = 用戶數(shù)。簡單來說,需求量越大,投入產(chǎn)出也越大。
比如加班補(bǔ)貼需求,共有10家客戶有需求,每家客戶平均涉及100人,每周加班3次,那結(jié)果就是10*100*3= 3000
比如加班打卡超24小時(shí)的需求,共有5家客戶有需求,每家客戶涉及100人,每周1次,那結(jié)果就是5*100*1 = 500
所以加班補(bǔ)貼 > 加班打卡超24小時(shí)。
其次是需求阻塞度。
- 關(guān)鍵流程阻塞(如簽約/續(xù)費(fèi)阻塞) > 基礎(chǔ)流程阻塞(如用戶業(yè)務(wù)流阻塞) > 用戶認(rèn)知阻塞(如用戶偏好/認(rèn)知阻塞)> 體驗(yàn)性優(yōu)化> 功能性優(yōu)化 。
- 無解決方案 > 有解決方案但麻煩 > 有解決方案但客戶覺得不滿意。比如客戶A期望系統(tǒng)年假余額是按小時(shí)顯示,而系統(tǒng)均是按天顯示,這就屬于有解決方案卻客戶不滿意;
最后是需求頻次:高頻 > 中頻 > 低頻。產(chǎn)品不同,頻次等級有所差異。比如B端產(chǎn)品,用戶可能每周/每月使用某個(gè)功能3-5次即是高頻,而對C端產(chǎn)品來說,只能是中頻或低頻;
總結(jié)
優(yōu)先級判斷的本質(zhì)是一種決策,決策即選擇,只要是選擇就會(huì)受到價(jià)值偏好影響,而價(jià)值偏好又會(huì)受到企業(yè)戰(zhàn)略選擇、用戶情緒、用戶價(jià)值,甚至是產(chǎn)品經(jīng)理自身價(jià)值偏好的影響。
所以,需求優(yōu)先級判斷,并不存在100%正確且理性的情況。
但我們至少需要有一個(gè)價(jià)值判斷的框架(或叫方法論),即:產(chǎn)品價(jià)值 = 用戶價(jià)值 x 商業(yè)價(jià)值 – 情緒成本 x 2。
商業(yè)價(jià)值核心是企業(yè)戰(zhàn)略選擇,它可能是目標(biāo)客群、市場細(xì)分、業(yè)務(wù)選擇等相對宏觀的判斷,這是需求優(yōu)先級判斷漏斗的第一層;
情緒成本核心是用戶與企業(yè)雙視角下的疊加與沖突,它是用戶滿意度、替換成本、機(jī)會(huì)成本、運(yùn)營成本等的價(jià)值判斷,屬于需求優(yōu)先級判斷漏斗第二層;
用戶價(jià)值核心是站在用戶視角下的價(jià)值判斷,它是【需求價(jià)值 = 需求量 * 需求阻塞度 * 需求頻次】的綜合判斷,也是需求優(yōu)先級判斷的最后一層。
總結(jié)一句話就是:需求優(yōu)先級的判斷,就是用戶價(jià)值、商業(yè)價(jià)值最大化和情緒成本最小化的權(quán)衡過程。
專欄作家
邢小作,微信公眾號:邢小作之家,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。一枚在線教育的產(chǎn)品,關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)教育,喜歡研究用戶心理。
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