自己創建需求池管理模板分享「產品需求池管理工具」

需求管理能力是衡量產品經理能力的一個重要指標。因為需求是產品的基石，只有選取恰當的方法進行需求分析及管理，才能更好的構建產品方案，從而輸出精準的產品定義。結合本人學習和自身經驗，打算將需求管理分”需求挖掘”、”需求分類與排序”、”需求匹配”三個部分展開說明，希望對你有幫助。

需求挖掘

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。

這裡列舉幾類常見的偽需求方便理解

第一類偽需求：不願意付出任何代價的需求不是需求。

“我想每天免費吃海底撈”這個就不是需求，而是慾望。

第二類偽需求：個體需求不是需求。

一群產生相似需求的用戶才能構成市場，產品是解決一群人的需求合集，而不是個人需求。要考慮項目ROI。

第三類偽需求：經過包裝的表象需求不是需求。

經過包裝後的表象需求，即使解決掉了也不能解決問題。

需求挖掘的過程中盡量做到”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。

需求挖掘的方法

常用的需求挖掘方法有如下幾種：業務方向、調研報告、用戶訪談、調查問卷、用戶反饋、社交平台、運營數據、競品分析、頭腦風暴。

根據具體項目的實際情況，靈活運用，把事兒辦成是第一目標。

業務方向：

業務方向的分析主要考慮公司發展方向、戰略規劃、關鍵路徑、北極星指標、盈利模式等，找到與公司資源、行業階段相契合的產品需求。

調研報告：

目前市面上有很多收費及免費的行業研究報告，這些都是快速了解行業、挖掘有價值信息的重要渠道，產品經理要養成常看調研報告的習慣，積累行業信息。分析調研報告時要著重關注四個部分：自己行業、總體趨勢、未來方向、商業模式。

用戶訪談、調查問卷、用戶反饋、社交平台都是直面用戶側需求的挖掘方法，最直接的用戶需求都是來源於此，也是常用的需求挖掘方式。每個部分都可以單獨成篇，系統介紹，這裡先暫不展開。

運營數據：

運營數據分析主要是關注產品上市階段，通過市場、渠道反饋回的數據指標。通過對用戶行為數據的分析可以直觀的發現和挖掘出用戶需求。運營數據要和現實中用戶調研部分結合運用。

競品分析：

競品分析似乎是最入門和最好操作的一種方法，對競品做像素級的”臨摹”也是初級產品經理的慣常操作。競品有什麼就做什麼，很容易被競品帶著走，這樣是很不可取的。這裡再埋個坑，後續單獨寫一篇聊聊競品分析。

頭腦風暴：

頭腦風暴相關的操作介紹有很多，可以自行了解一下。需要注意的是在”發散”階段要做到有目標、無預設，想法越多越好。結束後要對討論記錄的內容做歸類和統計，產品經理要綜合考慮，找到需求採納與否的標準，做好”收”的工作。

最後介紹兩個實用小方法：

1.拆分法

這是原愛奇藝首任產品總監高瑋老師介紹的方法，主要通過不斷問問題、拆分元素、單獨提問三個部分向下深挖，尋找底層需求。

舉例說明：

“a/我想吃KFC

b/為什麼？

a/餓

b/包子行不行？（替換一個解決方案，看是否可以匹配）

a/想吃炸雞（發現了深一層的需求，注意KFC和炸雞的聯繫和區別）

b/燒雞行不行？（炸雞包含兩個元素，炸和雞，分別替換）

a/想吃油炸（繼續發現新的線索，確認更細節的元素）

b/炸豬排呢？（KFC和炸豬排沒有關係，但找到了用戶的替換需求）

a/也可以”

現實中不太可能有這麼理想化的模型，舉例是為了方便理解方式方法。

打破砂鍋問到底，分解元素，逐個替換驗證，深挖一個需求背後的多個成因，透徹了解用戶內心真實需求。

2.用戶旅程圖

用戶旅程圖是從用戶的角度出發，將用戶為完成某個目標所經歷的過程，通過時間線維度可視化呈現出來的一個工具。

以硬體產品舉例，在時間線維度上大致是以下幾個階段：用戶了解產品（認知）-購買產品（選購）-取貨（配送）-開箱安裝-使用-收納擺放-更換耗材和維護。我們可以抽象歸納為四個場景，分別是：傳播場景、購買場景、使用場景、售後場景。

運用用戶旅程圖，回到用戶全場景中去體驗、去拆分產品與用戶交互的每一個接觸點，不放掉任何一個，只有這樣才能較為完整全面的發現用戶的行為、想法、感受，從中找到產品的機會點。

用戶旅程圖偏向於系統全面的挖掘用戶需求，從中找到產品的機會點。輸出精準產品定義的時候要結合”企業服務藍圖”使用。

通過對需求挖掘結果的匯總和統計，我們會拿到許許多多的需求，形成自己的需求池，這將是我們輸出精準產品定義以及產品規劃的源頭。哪個需求先做？哪個需求後做？什麼時間做？做到什麼程度？

通過上文需求挖掘部分的方法介紹，我們會收集到來自各方的各種需求。那麼是不是所有的需求都是需要解決的呢？為什麼產品實現一個新功能之後，數據上沒有達到預期的效果呢？這就帶出今天要討論的問題，當我們把需求挖掘完之後，如何進行需求的分析，以達到追求產品價值最大化的效果。

需求分類及排序

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模型將用戶偏好分成了五類：必備型需求，期望型需求，魅力型需求，無差異需求，反向型需求。

必備型需求：當優化此需求，用戶是中立的，用戶滿意度不會提升，當不提供此需求，用戶滿意度會大幅降低。這些是進入市場的門檻，被用戶認為是理所當然的，是沒必要說明的，但是產品必須要做到的。比如：微信的聊天功能，手機的打電話功能等。產品必須要不斷夯實此類功能。

期望型需求：與用戶滿意度正相關，當提供此需求，用戶滿意度會提升，當不提供此需求，用戶滿意度會降低。這類需求一般用戶可以明確提出來，是用戶期待的內容。比如：微信的朋友圈功能，飲品口感更好等。產品要不斷優化此類功能。

魅力型需求：用戶意想不到的（自己不知道自己有這個需求），如果不提供此需求，用戶滿意度不會降低，但當提供此需求，用戶滿意度會有很大提升。比如：早期微信剛推出的紅包功能，附近的人等。產品要尋找挖掘此類功能，領先競品。

無差異需求：無論提供或不提供此需求，用戶滿意度都不會有改變，用戶根本不在意。比如：微信”我”的中很多功能對部分用戶就是無差異需求。產品要盡量不在無差異需求浪費時間。

反向型需求：這類需求剛好與用戶滿意度反向相關，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：微信朋友圈廣告。產品要做到避免反向需求。

隨著競爭的水漲船高，今天的魅力需求，就是明天的期望需求，後天就成為了必備需求。所以對於用戶需求的調研要持續進行，只有不斷向前挖掘，產品才能持續散發魅力。

具體如何使用KANO模型指導工作呢？

KANO模型主要結合KANO questionnaire（KANO調查問卷）進行調研。

問卷設計一般是由一對問題來組成：

針對每一對問題，通過一些非常具體的描述滿意程度選項來得到答案（參考李克特量表）。

滿意程度的選項描述可以根據實際問題靈活修改，如：”非常滿意、滿意、無所謂、不滿意、非常不滿意”或者”非常喜歡、理應如此、無所謂、勉強接受、很不喜歡 “

根據我們收集到的問卷調查結果，可以製作一個KANO評價計算表：

其中：A：魅力型需求 O：期望型需求 M：必備型需求 I：無差異型需求 R：反向結果 Q：可疑結果（一般不會出現，除非是問卷選項設置的問題或者用戶理解出現了問題，或者用戶在胡亂回答）。

在匯總了所有用戶有效問卷後，我們需要針對某一需求點進行比例分析，分別得出這個需求點中用戶的A/O/M/I/R/Q所佔的比例，計算不同屬性需求的比例之和，總值最高的為這個需求的屬性歸屬。

應用舉例如下（數據為編纂）：

實際項目中經常會出現多個需求同屬於一個類別，同類別中的多個需求進行優先順序排序就要引入Better-Worse係數來進行分析，Better-Worse係數表示的是某個功能可以增加滿意或者消除不喜歡的影響程度。計算公式如下：

通過計算，每一個需求點都會得到 Better/SI 和 Worse/DSI 兩個係數，

其中 Better/SI 被理解為增加後的滿意係數，數值通常為正數。代表如果產品提供某種功能屬性的話，用戶滿意度會提升，正值越大/越接近1，則表示對用戶滿意度上的影響越大，對用戶滿意度提升的效果越強，滿意度上升的越快。

Worse/DSI可以被叫做消除後的不滿意係數，其數值通常為負，代表如果產品不提供某種功能屬性的話，用戶的滿意度會降低，值越負向/越接近-1，表示對用戶不滿意度上的影響最大，滿意度降低的影響效果越強，下降的越快。

取多個需求的Better/SI和Worse/DSI平均值作為橫縱軸，我們可以做一個平面直角坐標系了。

根據這個坐標系，我們可以按照如下排序規則進行排序：必備>期望>魅力>無差異。對於在同一象限中的功能點，以 Better係數/|Worse 係數|的大小排序，值越大越靠前，越優先做。

通過KANO模型工具對用戶不同需求進行分類區分處理，了解不同層次的用戶需求，幫助我們識別出影響用戶滿意至關重要的因素，為我們找到提高產品用戶滿意度的切入點。

以上我們討論了需求的挖掘，以及運用KANO模型對用戶需求進行分類及排序，這裡我們有必要再明確一下需求包含的要素，簡單來說明確的需求包含：目標用戶和現存問題。目標用戶很好理解，我們定義的產品就是為了解決一部分人的問題。現存問題指的是有實際場景，有切實遇到的問題。對用戶需求的描述可以參考User Story（用戶故事）標準模板。

當我們清晰的了解需求以後，就可以對產生的原因進行分析，然後制定相應的解決方案。對需求成因的分析可以運用HMW法進行詳細拆解，HMW分析主要包括：積極、轉移、否定、拆解、腦洞五個維度（這裡不詳細展開）。需求成因拆解完後，對所有提出的需求列出對應的解決方案，一個需求會對應不同的解決方案，這裡注意，一開始思考解決方案的時候不要去考慮實現的可行性，儘管去提供。等所有的解決方案都列出來之後，再進行方案分析、評估、排序。

這裡再介紹一種模型工具：從產品經理角度，如何對同一需求不同解決方案之間進行分析、評估、排序的工具-ICE排序法。通過從幾個維度考慮進行打分，按總分高低去排序（得分越高越優先）。

ICE排序法包括3個維度：Impact（影響範圍）、Confidence（自信程度）、Easy（實現難易）。

影響範圍（Impact）:指這個功能完成後有多少用戶可以感受和使用到。

自信程度（Confidence）:指該功能完成後對目標達成的效果預測，需要注意的是這個預測是基於單個用戶的，而不是對整體效果的預測，是偏主觀判斷，後續要根據實際效果持續修正。

實現難易（Easy）:指功能的綜合實現難度，包括開發成本、運營難度、推廣成本等，越容易實現的得分越大。

打分方法釋義：1-5的數字，影響範圍大得分5，小為1。（分值的顆粒度大小以項目而定）

需求匹配

需求挖掘及分析解決發現和確認需求的問題，需求匹配就是要解決要不要做的問題。需求即便確定存在，但是需求是否在這個產品做、做到什麼程度、什麼時候做、做成什麼形態，就是需求匹配要做的工作，主要從行業階段和公司資源兩大維度進行分析，篇幅所限，這裡暫不過詳細展開了。

做好需求管理是輸出精準產品定義的基礎，沒有捷徑，掌握科學的方法論，多看、多想、多聊、多做，持續迭代，找到適合我們用戶和公司產品的判斷模型，希望對你有幫助。