以后端系统为例,解析常用的需求调研方法

对产品经理来说,绝大多数工作时间都是围绕需qiú展开的——需qiú分析、需qiú调研、跟进实现需qiú等。那么关于需qiú调研这部分,一般都有几种调研方fǎ呢?我们又该如何使用这些方fǎ呢?

需qiú调研是需qiú实现的前提。

需qiú调研主要内容有:了解需qiú背景、明确需qiú目标、过滤不当需qiú、确定大致方案。

需qiú的用户是谁?需qiú解决的核心问题是什么?使用场景有哪些?哪些是主要和次要场景?X的liú程是什么?除了主要X还有哪些liú程可能使用这个功能?除了本系统还有哪些系统会关联到这个功能……

这就是需qiú调研的“十万个为什么“。

本篇结合《后端产品经理宝典》书中的内容,单从需qiú调研案例出发,看几种常用的调研方fǎ。

一、过滤需qiú的方fǎ

做后端系统,要学会的第一个技能就是砍需qiú。也就是过滤需qiú。

这不是一个贬义词,反而是体现后端产品价值判断的基础。

过滤需qiú的方fǎ,就是X一定的手段判断需qiú是否是伪需qiú,应该被过滤掉。

1. 用户场景模拟fǎ

后端产品的出发点就是帮助X用户,因此在调研需qiú的时候要模拟X的场景,分析X用户提到的需qiú是否能解决他的问题。

如果不能帮助用户,那么这个需qiú就可能是伪需qiú。

以下面的案例说明:

背景:“货到X”类型的订单会因为缺货而无fǎ发出,如果超过一定的时间,客服就会跟顾客沟通,帮顾客取消订单。

需qiú:由于这种订单的数量还是蛮多的,逐个取消太费时间,因此X用户要qiú在“缺货订单”列表页增加“批量取消订单”按钮。

分析:调研到Xcāo作场景,是先找到该类缺货订单,然后和顾客沟通,顾客同意册刂除,才进行册刂除。也就是逐个沟通确认,再逐个取消订单的,所以“批量取消订单”无fǎ被有效使用。

因此,该需qiú是个伪需qiú,应该被过滤掉。

2. 功能归属分析

专门的系统做专职功能,有助于合理的产品X建设。

因此需qiú调研的时候,可以X系统的定位,判断需qiú是否应该在该系统完成。

如果不属于该系统范畴,那么直接说服需qiú方更换方案。以

下面的案例说明:

背景:CRM系统(顾客关系管理系统)有一个顾客标签生成功能,就是根据顾客的消费行为数据,自动对应关联上标签,如优质顾客、高潜力顾客、欺诈顾客等。

需qiú:X用户提出需qiú,除了做上述的基础标签之外,还要做出英语版本的标签(就是把标签文案翻译成英文),这样欧美员工可以在英语版本的系统下使用。

分析:调研到翻译之后的标签不是在CRM系统使用的,而是给到SΜS(客服系统)使用的。

所以应该由SΜS根据CMSX的基础标签数据,自己做二次的衍生。

之所以这样,首先是为了避免未来更多语言版本的扩展需qiú或更多系统提出类似的需qiú;

其次,CRM系统已经完成了“接力赛”的第一棒,创造了基础数据,那么其他系统要特殊化使用,完全可以自行进行特殊化处理,无需耦合回CRM系统。

结论:案例的需qiú本身是真需qiú,并且实现上也没难度,但是该功能的定位超出了本系统范畴,专门系统做专职功能,化衍生需qiú应该在下游执行。

否则,耦合性过高只会增加系统的复杂程度,难以维护和扩展。

二、chāi分和聚合的方fǎ

1. chāi分需qiúfǎ

X用户提出一个需qiú,很可能只是短短的一段话。

但是不要高兴太早,可能这一句话暗hán了很多线索,因此要善于chāi分:

先找他要解决的核心问题,再围绕核心点,理清前、后、左、右、上、下的旁系需qiú点。

每个需qiú点再当做一个子需qiú进行调研,最后再聚合在一起。

以下面的案例说明:

背景:订单X的类型很多,订单退货之后需要创建shòu后单据,但是因为数量大,所以huā费很多人力,且手动创建有出错的风险。

需qiú:X提出的需qiú是“增加退货订单自动创建shòu后单的功能”,这是个一句话需qiú。

该一句话需qiú,其实包hán了多种具体的订单类型和场景,那么我们就要chāi分调研,chāi分的维度比如:

自营订单、第三方订单、货到X订单、先款后货订单、部分退货订单、完全退货订单、服装事业部订单、电子事业部订单等,其中每一个维度就相当于一个小需qiú。

这里不一一展开。

2. 聚合需qiúfǎ

chāi分fǎ是对单个需qiú分解成若干小需qiú进行调研,聚合fǎ相反,是找到许多个相互关联的小需qiú的共性,然后统筹成一个大需qiú去完成。例如:

由于X用户分散在不同的部门,各自为zhèng,于是张三、李四可能都对一个Xliú程有相同的需qiú,或者对同一个功能有相同的优化期望,结果俩人分别提了需qiú过来。那么产品经理就要找到二者背后的相关性和交叉区。

然后统筹规划,聚合在一起当作一个需qiú来调研,最终输出一个整体的需qiú调研结果。

三、X辅助功能调研需qiú

调研产品现有功能,可以用来确认原有功能的逻辑,或者确定新需qiú方案是否可行。

比如X用户需要更新一个功能,为了避免更新出错或遗漏,产品经理需要知道修改前和修改后是否会能正常运行。

最基础的办fǎ就是自己设计一个测试用例,记录cāo作方式、状态变化、数据liú向等。看看下面的例子:

背景:从X网站获取到OMS系统(订单管理系统)的订单信息中带着顾客的邮箱。顾客下完单,可能会在X网站修改邮箱,而此时已经获取到OMS的X订单中的邮箱是不变的。

需qiú:顾客若在X网站修改邮箱,要qiú已获取到OMS的该顾客的订单中的邮箱也要同步修改。

分析:需qiú是很明白的,也有它的意义,但有风险。

因为我们知道订单信息贯穿于整个订单liú转过程中,牵扯到订单编辑、审核、取消、配货、发货等,而这些环节跳转的触发条件可能就是某个信息更新(这里面就可能包括有邮箱更新)。

因此,更新邮箱是否会影响liú程中的某些环节,一时间很难准确知道。

于是,我们可以采用X试的方式,设计测试用例,在测试机运行一些订单,观察各个环节邮箱变更的影响,然后收集起来分析对策。

测试fǎ就像是探雷一样,主要用来解决未知风险点。这个方式的重点是记录和分析cāo作前状态、cāo作位点、cāo作后状态、cāo作后触发的X反应、数据liú向等。

四、“拔萝卜带出泥”的方式调研需qiú

调研需qiú时,产品经理要拔萝卜带出泥,挖掘用户没看到的需qiú点和价值。

举例说明:

背景:X入驻到X平台后,X平台会对入驻的店铺的违规行为进行罚款。

需qiú:X用户提出需qiú,将X平台的罚款数据抓取到订单系统,关联订单数据,以便进行人工分析。

分析:

第一步,先chāi分需qiú,确定什么是罚款数据,总共有哪些罚款种类,需要对接哪些罚款种类,罚款数据与订单系统关联方式是什么,是否都能关联到,关联不到怎么办,X平台是否已经X了公用的罚款接口,Token(请qiú泉限)如何获取,抓取频率怎么样,数据增长幅度多大,获取之后做哪些展示和搜索,用户泉限怎么设置,需要和订单系统做哪些交互,该需qiú的价值是什么……

第二步,挖掘需qiú:是否需要作分析功能,分析功能的规则是什么;是否需要做监控和预jǐng,是否需要指派负责人;其他X人员是否也有类似需qiú,其他平台是否也有类似需qiú……

X“拔萝卜带出泥”的方式,连带出更多需qiú点。将上述调研结果重新组装起来,得到一个系统化的完整需qiú。

罗列出需qiú要点和对应的验收目标,这样使得需qiú具象化,同时又不会遗漏细节,内部充实,外部闭环,并且进行了价值挖掘,做成X阈值、预jǐng、责任人X、趋势分析、损失分析等高价值的功能,超出X的预期。

五、需qiú得X重fǎ

该方fǎ的思路就是将需qiú质量的维度进行泉重,然后对需qiú进行打分,根据最终得分的多少排列顺序。

如表所示,采用五个维度:先`先`重要、紧急、收益、成本、风险,其中成本和风险是给予负分,五个维度的分值泉重分别为30%、30%、20%、10%、10%。

那么一旦对需qiú打了分,就可以用分数*泉重,得到最终得分。

注意:负分的要减。并且为了方便计算,分值最好设置0.5-5.0之间,或者0-10之间。这样避免打分的跨度过大出现较大偏差。

如表所示,需qiú1的得分=6*30%+6*30%+8*20%-3*10%-7*10%=4.6。而需qiú2得分3.5,需qiú3的得分为-0.1。

由此可以判断需qiú的价值顺序为:需qiú1>需qiú2>需qiú3。对于需qiú3,可以予以淘汰。

以上的维度、分值和泉重可以根据实际情况自行设计,但是要多考察和验证什么样的参数是较为合理的。并且也不能唯泉重得分是从,而只是把它当做一个辅助工具。

六、其他需qiú调研工具

需qiú调研适合核心环节,该过程就会涉及到很多工具或分析方fǎ,以确保需qiú调研高效、高质量。

比如问卷X、访谈、名义小组X、头脑风bàofǎ、观察fǎ、qīn和图、蒙特卡洛技术、鱼骨图、提示清单等。

以上整理自《后端产品经理宝典》。

#专栏作家#

唧唧歪歪PM,X号:唧唧歪歪PM(ID:jjyypm),人人都是产品经理专栏作家。书籍《后端产品经理宝典》作者,yào学硕士转行X产品多年;熟悉跨境电商X,医yào领域;擅长大型XX,社交App。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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