方法论

PEST

用于竞品分析、行业分析、产品规划,了解某个行业的趋势
P-political 政治环境,国际局势、国内政策、业内政策
E-economic 经济环境,居民消费水平、产业结构
S-social 社会环境,人口结构、风俗习惯
T-technological 技术环境

STP

用于竞品分析、行业分析、产品规划,了解产品的战略方向
S-segmenting 分段、用户分层
T-targeting 选择目标用户
P-positioning 定位
S+T 做用户分层,然后选择目标用户
P 选择了目标用户后,产品要给用户提供什么

MECE

不重不漏原则,在日常思考、执行中,时刻注意该原则
mutually exclusive collectively exhaustive 相互独立,总体详尽---即不重不漏

5W1H

帮助考虑用户、场景、需求时做到不重不漏
who
where
when
why
what
how

需求优先级排序

常见的确定需求优先级的方法有kano模型、四象限法则、性价比等

卡诺模型 kano

用于从用户层面分析需求,分为五类

  • 必备型(基本型)需求:如果有这个功能,用户满意度不会提升;如果没有,用户满意度会降低;
  • 期望型需求:如果有这个功能,用户满意度会提升;如果没有,用户满意度会降低;
  • 魅力型需求:如果有这个功能,用户满意度会提升;如果没有,用户满意度不会降低;
  • 无差异需求:如果有这个功能,用户满意度不会变化;如果没有,用户满意度也不会变化;
  • 反向型需求:如果有这个功能,用户满意度会下降;如果没有,用户满意度不会变化。


    image.png

卡诺模型的实际运用

卡诺模型是一种以调查问卷为手段,通过收集用户对产品功能特点的双向反馈、获取用户对产品功能的真实感受的的需求分类和优先级排序方法。

  1. 问卷设计
    根据收集整理的功能分析设计问卷调查表,在问卷设计时,把问卷尽量设计得清晰易懂、语言尽量简单具体,避免语意产生歧义。同时,可以在在问卷中加入简短且明显的提示或说明。方便用户顺利填答。


    image.png
  2. 二维属性归属分类


    image.png

    上面的表格仅是的一种最常见的方式,比如反向型需求,应该是提供程度与满意程度成反比,也就是说,你提供了我就不满意,不提供我就满意,这样来看,只有最左下角那个是明确的反向型需求,其他的都不明确可以将可疑结果扩大,下表是另外的数据分类的方法。这时因为可以因人而异,因产品、公司、地域而异,而且满意度本身就难以衡量。

  3. 量化
    将所有合理的数据,填写在类似上面的表格里面。
    从表格中不难看出,每一个功能在6个维度上(魅力属性、期望属性、必备属性、无差异因素、反向属性、可疑结果)上均可能有得分,将相同维度的比例相加后,可得到各个属性维度的占比总和,总和最大的一个属性维度,便是该功能的属性归属。


    image.png

    从上表即可看出“信息管理-购买行为信息”功能属于魅力属性。说明没有这个功能,卖家不会有强烈负性情绪,但是有了这个功能,会让卖家感受到满意和惊喜。

  4. better-worse系数
    计算better-worse系数,以显示达成此项因素属性对增加满意或消除不满意的影响程度。此方法多用于同时对多个需求进行优先级排序。
    Better系数=(期望数+魅力数)/(期望数+魅力数+必备数+无差异数)
    Worse系数= -1*(期望数+必备数)/(期望数+魅力数+必备数+无差异数)
    Better系数越接近1,表示该具备度越高该需求对用户满意度提升的影响效果越大。Worse系数越接近-1,表示具备度越低该需求对用户满意度造成的负面影响越大。


    image.png

    根据5项功能的better-worse系数值,将散点图划分为四个象限。
    原点可选为better、worse平均值
    第一象限表示:better系数值高,worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的因素,称之为是期望因素(一维因素),功能5落入此象限,即表示产品提供此功能,用户满意度会提升,当不提供此功能,用户满意度就会降低;
    第二象限表示:better系数值高,worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的因素,称之为是魅力因素,功能1落入此象限,即表示不提供此功能,用户满意度不会降低,但当提供此功能,用户满意度会有很大提升;
    第三象限表示:better系数值低,worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的因素,称之为是无差异因素,功能2、3、4落入此象限,即无论提供或不提供这些功能,用户满意度都不会有改变,这些功能点是用户并不在意的功能;
    第四象限表示:better系数值低,worse系数绝对值高的情况。落入这一象限的因素,称之为是必备因素,即表示当产品提供此功能,用户满意度不会提升,当不提供此功能,用户满意度会大幅降低;说明落入此象限的功能是最基本的功能。
    此方法方便对多个需求进行对比,能够更加清楚的看到每个功能的对增加满意或消除不满意的影响程度。

四象限法则

image.png

如何判定需求的重要与紧急程度

  1. 看用户量与发生频率


    image.png

    优先做用户量大、发生频率高的需求,用户量小、发生频率高和用户量大、发生频率低的可根据实际情况判断优先级,用户量小、发生频率小的需求,可考虑在产品稳定期再做。

  2. 看开发难度和效果


    image.png

    优先做成本低、效果好的

性价比

性价比=商业价值/开发量,不仅要考虑产品的用户价值,还要考虑产品的商业价值,例如广告投放会使用户满意度降低,但是公司收益来源,在最后产品稳定期,一般会作为重点去坐。

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