需求，需求，需求
产品这群人啊，基本上都是张嘴闭嘴离不开需求二字，可究竟到底什么是需求？又如何能够从用户的只言片语中抽丝剥茧找到用户真正的需求？以及又如何能够在用户有限的行为中洞察行为背后的真正动机？把最近自己在思考的关于需求分析的方法和大家分享一下，只为抛砖引玉，欢迎指点和补充。
正文主要包括什么是需求、需求的收集、需求的过滤、需求的挖掘、需求的转化、需求的落地和小结这几大部分。
一. 什么是需求需求分析是一门艺术，而关于需求的定义也五花八门，我只谈一下个人浅解，仅供参考。因欲求不满，从而产生想要填补现实和理想之间差距的动机，这个动机可谓之为需求。
需求与场景应该是同时存在的，因为相同的需求在不同的场景下对应的真实需求可能完全不同，从而会导致对应的解决方案也可能完全不同。举个烂梗，福特与马，那如果场景是发生在赛马场上，用户的真实需求是不是就是一匹更快的马？
需求通常可以分为两大类，一类是显性需求，即表面需求，用户知道自己的需求是什么，能够直接说出来。一类是隐性需求，即更深层次的隐含需求，用户可能根本不知道自己想要的是什么，直到你把东西放到他们面前的时候他们才知道这就是他们想要的。
我们通常说到的伪需求可以归到表面需求里，虽然用户说出来了自己的需求，但这并不是他们的真实需求，其中伪需求中可能有着这样几种典型形式：
用户根据以往的经验自己想出来解决方案，并把它归为需求（买电钻的案例）；
通过其他方式来掩盖真正的需求（以复习为理由的宾馆案例）；
言行不一致的需求（用户告诉你要A，结果却选择了B）；
没有场景的需求（万一用到了呢…）。
另外很多时候，有人可能会把这两组东西混淆在一起，分别是用户需求与产品需求，用户需求与解决方案。
合理的用户需求经过需求分析过滤后，可能会转化为产品需求，想必下图可以很好的解释用户需求与产品需求的关系了，就不再赘述。
用户需求是客观存在的，而解决方案则是主观存在的，用户通常告诉你的很有可能是他们根据自己以往的经验想出来的解决方案，如果你能够找到他们的真实需求并且用其他的方式加以满足，这样也是可以的。
比如我说“我饿了，你帮我带份叉烧饭吧”，带份叉烧饭是我根据我以往的经历想出来的解决方案，而我的真实诉求其实是我饿了，我想解决果腹的问题。如果你直接带给我一份叉烧饭肯定是可以的，而如果你帮我带来我喜欢吃的其他东西当然更好，再不济你给我丢过来几个馒头，我也是会接受的。
Get了吗？切勿把解决方案与需求混淆到一起，方案只是满足需求的一种手段…然而很多时候，需求方给出的可能纯粹是解决方案，没有和需求相关的信息。比如说在上述例子中就变成了“帮我带份叉烧饭”，这就要求能够进行需求挖掘了，通过既定的方案反推需求，然后再找出其他的解决方案，最后选择最优的方案来满足需求。
二. 需求的收集
需求一般可分为需求的收集、过滤、挖掘、转化、落地这几步，然而很多时候过滤、挖掘、转化却被直接跳过了，最后的效果也就可想而知了，在整个需求的过程中，当然也是符合漏斗转化模型的，见下图：
需求的来源可能会有很多很多种，归根到底可以划分为以下几大类，分别是来源于：
用户；团队；产品；竞品；外部环境（公司、行业、社会等）。
这些收集来的需求可以统一丢掉需求池里，作为产品后期优化迭代的依据，当然某些需求的优先级可能最高，立刻马上就得做…
三. 需求的过滤
需求过滤是指通过简单的判断，将一些需求进行直接的过滤，比如一些不符合常理的、没有具体使用场景的、自相矛盾的需求，从而避免做一些没有价值的需求，或者说避免最开始方向就跑偏了，有时候选择比努力更重要…
常用的过滤方法有：1用户画像通过将需求和产品的目标用户群体进行对比，作出初步的筛选：
需求的来源是谁？有多少人有这样的需求？
是我们的目标用户吗？用户对我们而言有价值吗？
2产品定位基于产品的定位来进行需求筛选，与产品定位不相符的需求十有八九是不能做的。产品定位决定了产品是什么，也决定了产品能做什么，不能做什么，违背根本性指导原则的东西需要非常慎重的考虑。
3否定法通过判断这几个问题来看待需求是否值得去做：在需求没被满足之前用户的做法是怎样的？不满足用户的需求的后果会是什么？满足用户的需求之后结果又是怎样的？
4付费法为了满足这个需求，用户愿不愿意付费？这个付费不一定是指金钱，也可能是指花费时间、改变使用习惯等，即愿不愿意付出相应的成本来满足这个需求，有没有这个付费的意愿，意愿的强烈程度如何。
5经验法基于以往的经验来进行筛选，在一个领域钻研久了往往会形成所谓的直觉…然而在陌生的领域直觉往往并不那么可靠。
6卡诺模型
以上都是基于意识流的东西，而卡诺模型则是可以拿来直接实操的，通过在问卷调查中合理的设置问题来定性的判断这个需求对于用户到底有没有价值。
73+1理论这个理论涵盖了上面方法中的一部分，可以直接拿来作为思考的框架：需求是什么？目标用户是谁？有多少人有这样的需求，需求的紧迫性如何？用户的痛点是什么，场景是怎样的，以前用户都是怎么处理的？
解决之后数据上会有怎样的体现？
通过初步的过滤之后，可以将一些没有价值的、不符合逻辑的需求进行剔除，然而这就真的是用户的真实需求吗，用户的真实目的又是什么？这里仍然需要画个问号，这些还都是待确定的东西，还需要进行进一步的深挖。
四. 需求的挖掘
因为种种原因，导致需求挖掘困难重重，比如：
经常会遇到伪需求的坑；用户通常会说出来自以为的解决方案；Want不等于Need；人总是会在有意或者无意间撒谎；
用户的说法和行为可能完全不一致等等…
所以啊，认真的听用户说，但不要直接照做。
常见的需求挖掘的方法有：1人性理论
需求分析归根到底就是和人打交道，那又怎么能少的了人性呢，然而这种方法真的不是一般人能够随便驾驭的，风险也比较高，但是这种方法却是能够最接近隐性需求的方法。
马斯洛需求层次理论；七宗罪；人性。
2用研法这是一个非常庞大的体系，Po一张网传的图，随便一种方法都是需要深入钻研的…
3数据分析
数据分析是指通过用户产生的行为数据来进行定量+定性的需求分析，数据分析主要包含两大类，一类是探索型，一类是验证型。
探索型即由已知找未知，根据数据的表象来找到数据指标背后的用户行为和目的；
验证型则是通过数据指标来验证已有的猜想。
然而不管哪种方式，首先你要有数据…
4逆推法
逆向法是指根据用户的具体行为来反推用户可能的需求，用户的说法可能会撒谎，但是行为却是比较真实的。认知心理学家唐纳德•诺曼将人类的行动分解为7个阶段，分别是：
确定目标；确定意图；明确行动内容；执行；感受外部状况；解释外部状况；
评估行动结果。
接上述案例，以“我饿了”为例，首先我产生了解决饿了问题的需求，之后我确定了我的目标是吃饭，并且我确定的解决方式是找人帮我带饭，在整个和外部交互的过程中，外部给了我一些反馈，而我则通过外部的反馈得出来这次的结果。
然而以上过程发生的时间会非常短暂，通常会在极短的时间内完成，所以我们也就意识不到整个完整的反馈过程。但是这样的一个模式却使得我们对整个需求解决的过程有线索可循。
整个过程为先产生需求，之后是确定目标，并且将目标分解为任务，最后是根据任务产生行为。既然这样，那我们就可以通过行为来倒推任务和目标，进而通过目标倒推可能的用户需求。
55W1H法
用户故事也好，用户体验地图也好，5W1H也罢，都是在讲故事，即通过When（时间）、Where（地点）、Who（人物）、Why（起因）、How（经过）、What（结果）来描述一个发生在一个有某种需求的人身上的故事，通过情景带入来考虑在具体的场景下人物的需求是什么，可能会遇到什么问题，会产生什么行为，造成什么结果。
前三种方法都是大道理方面的东西，后两种方法的实操性会较强一些。
五. 需求的转化
当需求经过层层的过滤和挖掘之后，就能够转化为产品的需求了，然而实际上因为资源、时间等因素的限制，导致需求的转化还是需要进行取舍的，至于如何进行取舍，则能够归到两个词上，那就是优先级和性价比。
优先级首先需要进行优先级规则的界定，之后才是如何排优先级的问题，比如可通过这些东西来定优先级：
目标贡献度；重要紧急程度；功能重要性；
用户影响面等等…
性价比则就是需求的投入产出比了，相同条件下，肯定会优先做性价比较高的需求…
六. 需求的落地
满足需求只是解决问题的一种手段，而如果说不能很好的满足用户需求，也能够通过降低预期和转移注意力的方式来改变现状，从而避免引发其他的问题。比如在之前的支付宝五福活动中，通过用户期望管理、用户注意力转移的方法来扭转了可能出现一片骂声的局面。
没有经过用户验证的产品永远只是停留在想法阶段，需求的解决方案也需要能够利用MVP来尽快的进行用户测试，如果有需要的话也可以运用灰度测试的方法来验证猜想。毕竟越晚验证想法，变动的风险和成本也就越大，不要用已完成的产品来做最昂贵的原型测试…
最后当然是根据反馈来进行优化迭代了，不断的重复发现需求、挖掘需求、验证需求、落地需求的循环。
七. 小结最后简单的做一下总结：
需求收集来源：用户；团队；产品；竞品；外部环境（公司、行业、社会等）。
需求的过滤方法：用户画像；产品定位；否定法；付费法；经验法；卡诺模型；3+1理论。
需求的挖掘方法：人性理论；用研法；数据分析；逆向法；5W1H法。
需求的转化：优先级；性价比。
解决问题的方式：满足需求；降低期望；转移注意力。
以上就是本文的主要内容，欢迎斧正、指点、拍砖…
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