趋势洞察 8月前 171 阅读 0 评论

为什么你拿捏不住客户的“真”需求?

作者头像
人人都是产品经理

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

在产品开发与需求挖掘的过程中,我们常常陷入“伪需求”的陷阱——不是客户不清楚,而是我们误解了他们的表达。本篇文章将从认知偏差、沟通误区、场景理解等多个维度,拆解“真需求”为何难以拿捏,并提供一套更贴近用户本质的洞察方法,希望可以帮到大家。

往前推10年,似乎都很难看到当下竞争如此激烈的环境。

国内新能源汽车已步入“半年一改款、一年一换代”的快速迭代周期,稍有懈怠就可能被竞品甩开半个身位。

电商领域也从传统零售巨头到新兴电商平台,再到社交媒体电商,都在全力争夺有限的市场份额。

在市场竞争日趋激烈、需求快速变化的大环境下,市场需要什么、客户青睐什么,就变得格外重要。

但现实是,很多企业仍在关起门来想需求,坐在办公室里拍脑袋,把老板的一句话、内部的一个想法当成市场的真实声音。

需求从来不是静态的标准答案,需要不断挖掘、验证、调整。脱离了市场土壤的需求,就像无源之水,以此开发的产品注定难以获得市场认可。

企业该如何打破这种困境?

或许IPD集成产品开发体系下的动态需求管理方法,正是破局的关键。

需求,对抗市场不确定性

IPD将需求管理拆解为“需求收集-分析-分发-实现-验证”这五个相互衔接的阶段,形成一个完整的闭环流程。

这套流程既能捕捉散落在市场各处的需求,又能避免需求变更失控、碎片化等问题。

1.需求收集:像喇叭口一样广纳需求

需求收集阶段的核心是不遗漏。此处常用的方式包括客户深度访谈、焦点小组讨论、用户行为数据分析、竞品体验拆解、行业报告解读等。

收集到的所有需求都需要统一录入到类似禅道项目管理软件这种需求管理平台,进入需求池中

这些来自市场、用户、管理者等多种渠道的需求,在进入需求池后,后续会由RMT(需求管理团队)或产品经理审核、过滤

2.需求分析:用漏斗思维提炼核心诉求

需求池里的信息往往是零散的、模糊的

那么如何在这个阶段,将这些原始需求加工成清晰需求呢?通过需求解释、过滤、分类、排序对收集的需求进行加工。

在这一过程中,常用的需求分类方法有$APPEALS模型、KANO模型等,常用的需求排序方法包括MoSCoW模型、四象限原则等。

像上述这些需求,也都可以借助项目管理软件做详细的需求分析、决策分析。

3.需求分发:让需求去对的地方

在需求分发阶段,要将需求池经过分析的需求精准分流到合适的组织和流程中:

  • 有的需求需要先做市场调研,就流转到市场管理流程;
  • 有的需求可以纳入产品规划,就进入立项流程;
  • 有的需求很具体,能直接开发,就进入产品开发流程。

分发时,还要结合时间维度:

  • 像合规变更等紧急需求,可以走项目变更请求流程插入当前版本;
  • 短期需求纳入下一个产品版本;
  • 中长期需求输入路标规划。

像一些车企,会将高优先级的技术型需求分配至TDT(技术开发团队),将模块化的产品需求交由PDT(产品开发团队),让专业的人做专业的事,以此确保资源与目标对齐。

4.需求实现:完成变更控制

需求落地不能各干各的,必须依赖跨部门协同

以PDT为例,在概念阶段要输出初始产品包需求,明确要做一个什么样的产品;计划阶段形成最终需求基线,作为开发的基准;开发过程中,则需要通过TR1-TR6的技术评审控制变更节点。

任何需求变更都要评估对成本、进度、产品路标的影响,只有通过评审才能推进,避免“边开发边改需求”导致项目失控。

5.需求验证:让市场说了算

需求验证活动则贯穿于产品开发的全过程,不仅有团队内部验证,还有客户/市场的外部验证。

需求验证不是开发完再检查,而是贯穿整个开发过程。在这一阶段中,既有单元测试、系统测试等内部验证,也有客户试用、小范围市场测试等外部验证。

从产品包需求角度看,验证包括模块需求、子系统需求、系统需求的逐层验证,还要测试产品特性是否符合预期,最终通过客户验证确认产品确实解决了他们的问题。

这种动态的需求管理流程是一个可复制的框架,但不少企业在实际操作中仍感混乱,追根溯源,是没理清需求本身的“层级”。

下一篇文章,我们将深入探讨需求的细化之道,看看如何让每一层需求都精准传递价值,真正驱动产品成功。

本文由 @IPD产品研发管理 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

作者头像

AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

246篇文章 1.2M阅读 56.3k粉丝

评论 (128)

用户头像

AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

用户头像

开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

作者头像

AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

用户头像

科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!