产品经理就是做决策，不同产品经理就是做不同的决策。 怎么做决策，就要评估需求的价值？
一、不要被这些影响你的决策
01.没有大厂的数据维度，不要学大厂做决定
负面案例：某社交App用户反馈“想要夜间模式”，后台数据显示1000+点赞，结果上线后使用率不足3%。深入调研发现，用户实际需求是“减少夜间刷屏焦虑”，而夜间模式只是表象诉求。
正面案例：Netflix曾发现用户大量收藏电影但观看率低，原以为是“推荐算法不准”，实则是用户用收藏夹缓解“选择恐惧症”，最终推出“随机播放”功能，使用时长提升20%。
本质原因：（非大厂的数据指标维度不足，不要完全依赖数据）单一维度的数据不能够表达需求原因，它只是结果。产品经理需要区分“用户想要”和“用户需要”。
02.没有老板的命，不要帮老板下指令
负面案例：某工具类产品老板要求“照抄某大厂的元宇宙展厅”，结果开发3个月后，核心用户（中小企业员工）直言：“花里胡哨，用不上。”
正面案例：用“老板需求翻译器”——将高层指令转化为可评估的指标。例如老板说“要做年轻人市场”，翻译为“提升18-25岁用户占比至30%”。
本质原因：需求价值=用户价值×商业价值÷实现成本，职位高低不参与计算。
03.没有预测性决策，不要抹杀潜在需求
负面案例：2000年代初，微软推出带触控笔的平板设备，市场反馈“触控笔易丢失”“打字更快”，销量低迷。10年后，苹果iPad Pro+Pencil组合重新定义触控笔场景（绘画、笔记），微软错失先发优势。
正面案例：Slack早期开发时，以“一对一”或“群组聊天”为主，80%的受访者认为“频道分类”功能复杂，更习惯扁平化聊天。产品团队发现，用户在测试中虽抱怨“复杂”，但深度使用后，频道结构能有效隔离信息噪音，提升团队协作效率。最终，成为其核心差异化优势。
本质原因：区分“伪需求”和“超前需求”。“伪需求”是用户没有行为只是口头表达的，“超前需求”是用户行为已存在，但技术或场景未成熟。可用MVP方法测试是否是用户行为，需求真实但技术受限可列成重点关注需求。
二、影响决策的因素如下
从“广度、频率、强度、时机”四个维度作为决策依据，需要结合用户行为、市场规律和商业逻辑深入思考。
01.广度
广度（User Coverage）：需求的覆盖范围
1. 广度（User Coverage）：需求的覆盖范围
核心问题：该需求能影响多少用户？是否属于核心用户的核心场景？
深入分析方向：
- 用户分层：区分核心用户（80%使用频次）、边缘用户（长尾需求）、潜在用户（未触达群体）。 案例：支付宝的「扫码支付」覆盖几乎所有用户（高广度），而「股票行情」仅覆盖理财用户（低广度）。
- 场景扩展性：需求是否可横向迁移到其他场景？ 反例：抖音早期「15秒短视频」锁定娱乐场景（高广度），若强行扩展至「1小时长视频」（教育场景），初期反而稀释核心价值。
- 数据验证：通过用户画像、行为埋点量化覆盖率（如DAU/MAU中触发该需求的占比）
02.频率（Frequency）：需求的使用频次
核心问题：用户多久使用一次该功能？高频需求是否具备「习惯养成」潜力？
深入分析方向：
- 自然频率 vs 诱导频率：
- 自然频率：由用户需求本身驱动的使用（如外卖App每日点餐）。
- 诱导频率：通过运营手段提升使用（如滴滴「签到领券」）。
- 场景依赖性：高频需求是否依赖特定场景触发？
- 案例：墨迹天气的「天气查询」天然高频，但「健康建议」功能低频（用户无主动查看习惯）。
- 留存价值：高频需求往往能提升用户粘性，但需警惕「伪高频」（如强制弹窗推送导致用户反感）。
03. 强度（Intensity）：需求的迫切性与价值深度
核心问题：用户是否愿意为满足需求付出成本（时间、金钱、注意力）？
深入分析方向：
- 痛点分级：
- 生存级：不解决会导致用户流失（如支付失败问题）。
- 效率级：提升用户核心行为效率（如文档协作的「自动保存」）。
- 体验级：优化主观感受（如音乐App的「动态背景」）。
- 付费意愿测试：
- 直接付费：用户是否愿意为功能付费（如Notion的「高级模板」）。
- 间接付费：用户是否愿付出数据/时间（如用户填写问卷换取权益）。
- 替代方案成本：若需求未被满足，用户是否有其他解决方案？
- 案例：早期网约车解决「打不到出租车」的强需求（无替代方案），而「车内空气净化」属于弱需求（用户可自带香水）。
4. 时机（Timing）：需求与市场环境的契合度
核心问题：当前技术、用户认知、政策环境是否支持需求落地？
深入分析方向：
- 技术成熟度曲线：
- 过早：技术不成熟导致体验差（如2016年的VR购物）。
- 过晚：市场已被头部玩家垄断（如2023年才入局短视频）。
- 用户认知拐点：
- 案例：智能家居在2015年遇冷（用户习惯未养成），2020年后因IoT普及爆发。
- 政策与合规风险：
- 反例：教培行业「拍照搜题」功能因政策调整被迫下架。
- 竞品动态：
- 防御性需求：若竞品已布局，需加速跟进（如大模型公司的「多模态能力」）。
- 差异化需求：若市场空白，可建立先发优势（如Shein早期押注「小单快反」模式）。
决策方法论
模型1：KANO需求分类法
-
期望型需求（多做加分）：个性化推荐、进度提醒；
-
兴奋型需求（超预期破局）：抖音“划不走”公益广告、支付宝“集五福”。
-
决策原则：
- 资源不足时，优先满足基本型需求；
- 资源充沛时，用兴奋型需求制造差异化。
模型2：金字塔需求模型
四、工作中的经验
场景1：老板强推“明显不靠谱”的需求
应对策略：
- 用数据翻译：将老板的“感觉”转化为可验证的假设；
- 小成本试错：承诺MVP版本，用结果说话；
- 向上管理：同步竞品动态和行业报告，引导需求合理化。
场景2：业务方威胁“不做就投诉”
经典话术：
- “这个需求需要占用3个研发资源，可能导致您提的另一个XX项目延期，您优先级更高的是？”（资源制约法）；
- “我们能否先做1周调研，明确ROI后再推进？”（缓冲策略）。
场景3：用户集体声讨“必须改”
决策框架：
- 区分“声量大”和“真需求”：1%的用户可能贡献90%的声量；
- 用A/B测试验证：将用户分群，对比改版前后核心指标变化；
- 透明沟通：发布用户听证会，解释决策逻辑。
最后
用户客户不会拒绝一个【没那么有用的】功能，但是产品经理应该拒绝。
记住：子弹充足时，所有敌人都该消灭；子弹有限时，才能体现指挥官的价值。
