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一個功能是否要做，并不是說在規劃或者feature里就可以的。還要看場景、進度。這篇文章，作者就分享了自己的經驗和觀點，供大家參考。

測試同學偶爾會來問：為什么這個**功能現在不做呢？

對啊，為什么大家明明都想到了確實沒有主動做上去呢？

產品規劃里面存在一些feature，一定會等需求方提出了才會去做。對于不同的使用用戶，是b、還是c、是可接觸的、還是屏幕背后的，我們當然要用不同的策略來管理，你說呢。

產品路徑中我們曾遇到過敏感的數據地帶，涉及到多個上下游的業務相關方，如果產品對于某個環節的數據提供出現偏駁，或者說具備了不客觀的色彩（比如：是不是系統有了自己的想法，也就是產品策略和業務策略產生了的點點分歧），那么產品運營方自然也要被介入到業務的糾扯中不能自拔。這時候產品策略就依賴業務策略的建設，而業務策略的沉淀又依賴到其他一些產品功能的應用落地。

上面其實是之前經手有款產品其中一個feature，是個小算法，核心是給用戶提供系統匹配計算的數據推薦，減少業務人員的數據篩選動作。這個數據我們大張旗鼓，吶喊叫做“相似數據”，就是匹配找到的高相似度的數據。哪怕是一模一樣，我們也說這是個“高相似度”的數據。而最終的確認行為，是由用戶自己主動核對過后進行點擊操作完成。

究其為何，就是前文所說的敏感數據，涉及業務相關方多個，容錯率低、業務風險高。雖然在產品規劃中，早早識別了對業務的效率價值較大，但仍然按住了節奏，待前置的一些關聯功能業務都落地后，才研發上線了該功能。并對其中相關的數據指標進行了審慎的命名，都是在引導用戶能夠對自己的行為有清晰的認知和定位。

類似的敏感的功能設計不少，比如：商品價格的管理、更新等機制，在實戰里面則會以策略、技術儲備先行，業務訴求迸發后才會迅速動手開干，而非主攻形態。而有些功能性效率改革價值大的，則會主動推進研發、引領業務方去落地應用。

以上當然有背景，是面對的復雜的b端內部用戶。如果是c端用戶，我們可能很難拿到如此真實的臨場的感受，更多的是通過數據、用戶行為分析得到的結果，而對于注意力管理，保持的形態更多應該是戰斗形態。

產品的規劃過程中，某些點看到了不做，其實不代表這些點不需要、沒有價值，價值對于用戶是一個動態的效用組合，需要結合場景、約束等外部因素，以及用戶自身的感受、情感，以上綜合決定了某個產品點的“效用”大小，也隱含了合適的時間窗口（產品時機）。