一文讲透需求管理(方法+模型工具)

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需求管理能力是衡量产品经理能力的一个重要指标。因为需求是产品的基石，只有选取恰当的方法进行需求分析及管理，才能更好的构建产品方案，从而输出精准的产品定义。

结合本人学习和自身经验，打算将需求管理分"需求挖掘"、"需求分类与排序"、"需求匹配"三个部分展开说明，希望对你有帮助。



01
需求挖掘

需求挖掘是主动的运用一系列方法，通过各种有效手段挖掘出用户内心真实目标的过程，而并不是简单的记录用户提出的需求。

这里列举几类常见的伪需求方便理解

第一类伪需求：不愿意付出任何代价的需求不是需求。

"我想每天免费吃海底捞"这个就不是需求，而是欲望。

第二类伪需求：个体需求不是需求。

一群产生相似需求的用户才能构成市场，产品是解决一群人的需求合集，而不是个人需求。要考虑项目ROI。

第三类伪需求：经过包装的表象需求不是需求。

经过包装后的表象需求，即使解决掉了也不能解决问题。

需求挖掘的过程中尽量做到"无我"，清空自己，倾听用户，从用户提出的需求出发，去伪存真挖掘用户内心真正的目标。

需求挖掘的方法

常用的需求挖掘方法有如下几种：业务方向、调研报告、用户访谈、调查问卷、用户反馈、社交平台、运营数据、竞品分析、头脑风暴。

根据具体项目的实际情况，灵活运用，把事儿办成是第一目标。



业务方向：

业务方向的分析主要考虑公司发展方向、战略规划、关键路径、北极星指标、盈利模式等，找到与公司资源、行业阶段相契合的产品需求。

调研报告：

目前市面上有很多收费及免费的行业研究报告，这些都是快速了解行业、挖掘有价值信息的重要渠道，产品经理要养成常看调研报告的习惯，积累行业信息。分析调研报告时要着重关注四个部分：自己行业、总体趋势、未来方向、商业模式。

用户访谈、调查问卷、用户反馈、社交平台都是直面用户侧需求的挖掘方法，最直接的用户需求都是来源于此，也是常用的需求挖掘方式。每个部分都可以单独成篇，系统介绍，这里先暂不展开。

运营数据：

运营数据分析主要是关注产品上市阶段，通过市场、渠道反馈回的数据指标。通过对用户行为数据的分析可以直观的发现和挖掘出用户需求。运营数据要和现实中用户调研部分结合运用。

竞品分析：

竞品分析似乎是最入门和最好操作的一种方法，对竞品做像素级的"临摹"也是初级产品经理的惯常操作。竞品有什么就做什么，很容易被竞品带着走，这样是很不可取的。这里再埋个坑，后续单独写一篇聊聊竞品分析。

头脑风暴：

头脑风暴相关的操作介绍有很多，可以自行了解一下。需要注意的是在"发散"阶段要做到有目标、无预设，想法越多越好。结束后要对讨论记录的内容做归类和统计，产品经理要综合考虑，找到需求采纳与否的标准，做好"收"的工作。

最后介绍两个实用小方法：

1.拆分法

这是原爱奇艺首任产品总监高玮老师介绍的方法，主要通过不断问问题、拆分元素、单独提问三个部分向下深挖，寻找底层需求。举例说明：

"a/我想吃KFCb/为什么？a/饿b/包子行不行？（替换一个解决方案，看是否可以匹配）a/想吃炸鸡（发现了深一层的需求，注意KFC和炸鸡的联系和区别）b/烧鸡行不行？（炸鸡包含两个元素，炸和鸡，分别替换）a/想吃油炸（继续发现新的线索，确认更细节的元素）b/炸猪排呢？（KFC和炸猪排没有关系，但找到了用户的替换需求）a/也可以"

现实中不太可能有这么理想化的模型，举例是为了方便理解方式方法。

打破砂锅问到底，分解元素，逐个替换验证，深挖一个需求背后的多个成因，透彻了解用户内心真实需求。

2.用户旅程图

用户旅程图是从用户的角度出发，将用户为完成某个目标所经历的过程，通过时间线维度可视化呈现出来的一个工具。

以硬件产品举例，在时间线维度上大致是以下几个阶段：用户了解产品（认知）-购买产品（选购）-取货（配送）-开箱安装-使用-收纳摆放-更换耗材和维护。我们可以抽象归纳为四个场景，分别是：传播场景、购买场景、使用场景、售后场景。



运用用户旅程图，回到用户全场景中去体验、去拆分产品与用户交互的每一个接触点，不放掉任何一个，只有这样才能较为完整全面的发现用户的行为、想法、感受，从中找到产品的机会点。

用户旅程图偏向于系统全面的挖掘用户需求，从中找到产品的机会点。输出精准产品定义的时候要结合"企业服务蓝图"使用。

通过对需求挖掘结果的汇总和统计，我们会拿到许许多多的需求，形成自己的需求池，这将是我们输出精准产品定义以及产品规划的源头。哪个需求先做？哪个需求后做？什么时间做？做到什么程度？

通过上文需求挖掘部分的方法介绍，我们会收集到来自各方的各种需求。那么是不是所有的需求都是需要解决的呢？为什么产品实现一个新功能之后，数据上没有达到预期的效果呢？这就带出下面要讨论的问题，当我们把需求挖掘完之后，如何进行需求的分析，以达到追求产品价值最大化的效果。

02
需求分类及排序

首先介绍一种对用户需求分类及排序的定性分析工具-KANO模型。需要说明的是KANO模型仅仅关注的是产品性能和用户满意度的非线性关系，只衡量了产品功能对于用户的价值，并没有衡量实现该功能对于企业的收益和成本。其目的主要是为了辨别需求的类型，以便在有限的资源下提高用户最大的满意度。

KANO模型将用户偏好分成了五类：必备型需求，期望型需求，魅力型需求，无差异需求，反向型需求。



必备型需求：当优化此需求，用户是中立的，用户满意度不会提升，当不提供此需求，用户满意度会大幅降低。这些是进入市场的门槛，被用户认为是理所当然的，是没必要说明的，但是产品必须要做到的。比如：微信的聊天功能，手机的打电话功能等。产品必须要不断夯实此类功能。

期望型需求：与用户满意度正相关，当提供此需求，用户满意度会提升，当不提供此需求，用户满意度会降低。这类需求一般用户可以明确提出来，是用户期待的内容。比如：微信的朋友圈功能，饮品口感更好等。产品要不断优化此类功能。

魅力型需求：用户意想不到的（自己不知道自己有这个需求），如果不提供此需求，用户满意度不会降低，但当提供此需求，用户满意度会有很大提升。比如：早期微信刚推出的红包功能，附近的人等。产品要寻找挖掘此类功能，领先竞品。

无差异需求：无论提供或不提供此需求，用户满意度都不会有改变，用户根本不在意。比如：微信"我"的中很多功能对部分用户就是无差异需求。产品要尽量不在无差异需求浪费时间。

反向型需求：这类需求刚好与用户满意度反向相关，用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降。比如：微信朋友圈广告。产品要做到避免反向需求。

随着竞争的水涨船高，今天的魅力需求，就是明天的期望需求，后天就成为了必备需求。所以对于用户需求的调研要持续进行，只有不断向前挖掘，产品才能持续散发魅力。

具体如何使用KANO模型指导工作呢？

KANO模型主要结合KANO questionnaire（KANO调查问卷）进行调研。

问卷设计一般是由一对问题来组成：



针对每一对问题，通过一些非常具体的描述满意程度选项来得到答案（参考李克特量表）。



满意程度的选项描述可以根据实际问题灵活修改，如："非常满意、满意、无所谓、不满意、非常不满意"或者"非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢 "

根据我们收集到的问卷调查结果，可以制作一个KANO评价计算表：



其中：A：魅力型需求 O：期望型需求 M：必备型需求 I：无差异型需求 R：反向结果 Q：可疑结果（一般不会出现，除非是问卷选项设置的问题或者用户理解出现了问题，或者用户在胡乱回答）。

在汇总了所有用户有效问卷后，我们需要针对某一需求点进行比例分析，分别得出这个需求点中用户的A/O/M/I/R/Q所占的比例，计算不同属性需求的比例之和，总值最高的为这个需求的属性归属。

应用举例如下（数据为编纂）：



实际项目中经常会出现多个需求同属于一个类别，同类别中的多个需求进行优先级排序就要引入Better-Worse系数来进行分析，Better-Worse系数表示的是某个功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。计算公式如下：



通过计算，每一个需求点都会得到 Better/SI 和 Worse/DSI 两个系数，

其中 Better/SI 被理解为增加后的满意系数，数值通常为正数。代表如果产品提供某种功能属性的话，用户满意度会提升，正值越大/越接近1，则表示对用户满意度上的影响越大，对用户满意度提升的效果越强，满意度上升的越快。

Worse/DSI可以被叫做消除后的不满意系数，其数值通常为负，代表如果产品不提供某种功能属性的话，用户的满意度会降低，值越负向/越接近-1，表示对用户不满意度上的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降的越快。

取多个需求的Better/SI和Worse/DSI平均值作为横纵轴，我们可以做一个平面直角坐标系了。



根据这个坐标系，我们可以按照如下排序规则进行排序：必备>期望>魅力>无差异。对于在同一象限中的功能点，以 Better系数/|Worse 系数|的大小排序，值越大越靠前，越优先做。

通过KANO模型工具对用户不同需求进行分类区分处理，了解不同层次的用户需求，帮助我们识别出影响用户满意至关重要的因素，为我们找到提高产品用户满意度的切入点。

以上我们讨论了需求的挖掘，以及运用KANO模型对用户需求进行分类及排序，这里我们有必要再明确一下需求包含的要素，简单来说明确的需求包含：目标用户和现存问题。

目标用户很好理解，我们定义的产品就是为了解决一部分人的问题。现存问题指的是有实际场景，有切实遇到的问题。对用户需求的描述可以参考User Story（用户故事）标准模板。

当我们清晰的了解需求以后，就可以对产生的原因进行分析，然后制定相应的解决方案。对需求成因的分析可以运用HMW法进行详细拆解，HMW分析主要包括：积极、转移、否定、拆解、脑洞五个维度（这里不详细展开）。

需求成因拆解完后，对所有提出的需求列出对应的解决方案，一个需求会对应不同的解决方案，这里注意，一开始思考解决方案的时候不要去考虑实现的可行性，尽管去提供。等所有的解决方案都列出来之后，再进行方案分析、评估、排序。

这里再介绍一种模型工具：从产品经理角度，如何对同一需求不同解决方案之间进行分析、评估、排序的工具-ICE排序法。通过从几个维度考虑进行打分，按总分高低去排序（得分越高越优先）。

ICE排序法包括3个维度：Impact（影响范围）、Confidence（自信程度）、Easy（实现难易）。

影响范围（Impact）:指这个功能完成后有多少用户可以感受和使用到。

自信程度（Confidence）:指该功能完成后对目标达成的效果预测，需要注意的是这个预测是基于单个用户的，而不是对整体效果的预测，是偏主观判断，后续要根据实际效果持续修正。

实现难易（Easy）:指功能的综合实现难度，包括开发成本、运营难度、推广成本等，越容易实现的得分越大。

打分方法释义：1-5的数字，影响范围大得分5，小为1。（分值的颗粒度大小以项目而定）

03

需求匹配

需求挖掘及分析解决发现和确认需求的问题，需求匹配就是要解决要不要做的问题。需求即便确定存在，但是需求是否在这个产品做、做到什么程度、什么时候做、做成什么形态，就是需求匹配要做的工作，主要从行业阶段和公司资源两大维度进行分析，篇幅所限，这里暂不过详细展开了。
做好需求管理是输出精准产品定义的基础，没有捷径，掌握科学的方法论，多看、多想、多聊、多做，持续迭代，找到适合我们用户和公司产品的判断模型，希望对你有帮助。

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