作為產(chǎn)品經(jīng)理或者交互設(shè)計師，亦或者 UI 設(shè)計師，每天都會遇到各式各樣的需求。有的一句話，有的一個簡單的文檔，有的只是一個線框圖，各種程度的資料，不一而足。特別是如果在一個 ued 部門內(nèi)的時候，處理的需求更為繁雜。如果沒有一個比較好的處理排序優(yōu)先級的方法，很容易將需求層級搞混亂，從而導(dǎo)致整體研發(fā)進(jìn)度受影響。
當(dāng)前在需求分析階段，比較受歡迎的主要是 KANO 模型分析法、BCGmatrix 分析法、MoSCoW 分析法，這三個又被稱為「需求分析三劍客」。還有一個最近也比較受歡迎的分析方法，就是 RICE 法則，又稱為大米法則。在一個團(tuán)隊中，不會過于去依賴某一個分析法，綜合的運(yùn)用和考慮才能夠更高效和快速的處理當(dāng)前的需求池。
這四個方法，難不成在我們?nèi)粘Ｌ幚砉ぷ餍枨蟮臅r候，一個一個的去嘗試？顯然，這是一種依葫蘆畫瓢的行為。在比較長的工作項(xiàng)目中，我們多少有了一些運(yùn)用的經(jīng)驗(yàn)和理解。希望接下來的講述，也可以對你解決多而復(fù)雜的需求分級有一定的幫助。
BCGmatrix 分析法、RICE 分析法，這兩個的針對對象層級都含有產(chǎn)品層，或者說用戶體驗(yàn)要素中的戰(zhàn)略層考慮。而 KANO 模型分析法和MoSCoW 分析法，偏向針對的是具體的產(chǎn)品功能層級，所以，在我們考慮需求優(yōu)先級初步判斷的過程中，可以優(yōu)先使用 BCGmatrix 和 RICE分析法進(jìn)行判斷。這其中 RICE 分析法，也可以針對產(chǎn)品功能層級進(jìn)行分析（后文會詳細(xì)闡述）。BCGmatrix 從對用戶價值和對公司價值維度，也可以涉及到功能層級。但這并不妨礙優(yōu)先使用此兩個方法。
通過前兩個方法，就可以優(yōu)先排除一部分偽需求存在，但是下沉到產(chǎn)品功能層級的時候，就不可以再接著運(yùn)用 RICE 方法了？梢詮腂CGmatrix 分析法角度，篩選出需求的維度（對用戶價值高還是對公司價值高）偏向。再結(jié)合接下來的兩個分析法，以團(tuán)隊實(shí)際和公司業(yè)務(wù)實(shí)際，來判斷需求處理的策略和優(yōu)先級。
1. BCGmatrix分析法
波士頓矩陣是由波士頓咨詢公司創(chuàng)始人布魯斯·亨德森于 20 世紀(jì) 60 年代首創(chuàng)，被視為企業(yè)戰(zhàn)略策劃時代的一個節(jié)點(diǎn)。作為分析企業(yè)成長（企業(yè)實(shí)力）與市場份額（市場引力）之間的關(guān)系的工具，它高度概括了企業(yè)戰(zhàn)略決策的一般方法，最早用于分析企業(yè)的市場增長率和市場份額（市場占有率），又稱為「市場增長率-相對市場份額矩陣分析、產(chǎn)品系列結(jié)構(gòu)管理法等」。
雖然波士頓矩陣方法最初并非應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，但是后來經(jīng)過變化升級，漸漸的開始在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域應(yīng)用。特別是在產(chǎn)品需求優(yōu)先級的判斷上。
產(chǎn)品層篩選
依據(jù)當(dāng)前公司或者團(tuán)隊產(chǎn)品偏向，或者新的業(yè)務(wù)場景需求對于當(dāng)前公司產(chǎn)品的增長率或者市場占有率影響性，初步區(qū)分需求池中真?zhèn)涡枨蟠嬖。此時，有些內(nèi)容需求恐怕需要進(jìn)行完整的報告文檔，比較偏向戰(zhàn)略層的決策，都是上層推動的。你的意見建議，必須拿出有力的證據(jù)，才可以讓管理層認(rèn)識到你的建議是對的。
例如在「易出行」（已隱去真實(shí)項(xiàng)目名稱）中，當(dāng)時涉及到幾個新的業(yè)務(wù)場景接入的問題，涵蓋掃碼、維保、充電等，那么到底優(yōu)先接入哪個場景的業(yè)務(wù)？關(guān)于戰(zhàn)略層的決策，一般做為產(chǎn)品經(jīng)理或者交互設(shè)計師，是沒有權(quán)限參與的，除非你已經(jīng)達(dá)到總監(jiān)級別了。當(dāng)時，比較看好的是維保和充電，主要是結(jié)合市場層熱度以及結(jié)合我們內(nèi)部項(xiàng)目主營業(yè)務(wù)來決定的。但是，卻忽略了團(tuán)隊的資源配置以及所處階段的更為重要的任務(wù)是搶占垂直市場，而不是去和其他已有實(shí)力的人搶份額。
當(dāng)然，關(guān)于最終的建議和討論是我們 UED 部分大佬去和老板說明的。但是關(guān)鍵點(diǎn)你是可以和老大去表明的。
產(chǎn)品功能層篩選
正如上圖所示，對用戶有價值的需求，一般屬于用戶需求；對公司有價值的需求，一般偏向產(chǎn)品需求。這個時候，就看一下，其需求的本質(zhì)是偏向哪一種類型了。
明星功能需求
即對用戶有價值，同時對公司也有價值的產(chǎn)品功能需求。可以既滿足用戶的部分需求，又可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的部分目標(biāo)需求。和在企業(yè)規(guī)劃中一樣，處于雙高級別，是優(yōu)先級最高的需求。例如，在我們某一個場景的門店列表中是否增加導(dǎo)航入口這一功能，一方面，用戶購買之后，可以快速方便的去到附近門店消費(fèi)，一方面門店提升了營業(yè)額，對我們平臺的信任度增加，這個功能就可以劃歸明星類產(chǎn)品需求。
問題功能需求，問題類需求雖然表面對公司沒有直接的商業(yè)價值，但是從對用戶價值角度而言，可以提升用戶的滿意度和忠誠度，所，綜合來說，這類需求從本質(zhì)上來說也是對公司有價值，只是不直接。之所以是問題需求，因?yàn)闀S著時間或者業(yè)務(wù)變化，會變成明星需求或者現(xiàn)金牛需求，甚至?xí)優(yōu)榀偣沸枨蟆Ｗ罱K走向，存在不確定性，有很大的風(fēng)險。
例如，掃碼挪車這個需求，這個是一個不高也不低的需求，但是對于用戶而言，很多時候，又是一個非常必要的存在。特別是一二三線城市，因?yàn)楦鞣N原因，總有需要聯(lián)系車主挪車的情況。它短期內(nèi)，對于公司產(chǎn)品來說，其實(shí)算是一個雞肋的功能，和主營業(yè)務(wù)沒有強(qiáng)相關(guān)。但是對用戶的確有價值的，所以，我們在前期推廣的時候，很多人還是比較樂意注冊，但是出現(xiàn)了一個小失誤，就是沒有處理好注冊使用的流程限制門檻，比較繁瑣。結(jié)果可想而知。
現(xiàn)金牛類需求，這類需求比較明顯的自然就是對公司有明顯的價值，但是從用戶角度而言，多少會有一些負(fù)面影響。從理論上來說，應(yīng)該盡量避免對用戶體驗(yàn)造成不良的影響。但是，需要看公司產(chǎn)品的情況的。
例如，當(dāng)前各種游戲非常火熱，當(dāng)然，似乎游戲一直都是比較熱的。但是在你玩游戲的過程中，會常常引導(dǎo)你去看直播，這種體驗(yàn)，你應(yīng)該不陌生。那么像是某易或 TX 為啥這么做呢？之前公眾號也有文章說明，這種就屬于現(xiàn)金牛類需求，公司的目的就是希望引流賺錢以盈利。
瘋狗類需求，最后這種需求，就是和第一類需求相反的「雙低」需求，也就是我們常說的偽需求。需要你判斷出，并盡量去排除掉。
其實(shí)從以上幾個需求類型的分類闡述，就可以看出對于問題類需求和現(xiàn)金牛需求，考慮的時候，需要多考慮一步。在產(chǎn)品成長初期，例如我們之前的「易出行」，獲取用戶增長和提升用戶的留存率是第一要考慮的，那個時候，我們并沒有去考慮如何去盈利。所以，問題類需求優(yōu)先級高于現(xiàn)金牛需求。
但是如果產(chǎn)品處于穩(wěn)定成熟期，例如，現(xiàn)在的很多超級 APP，公司的目標(biāo)自然都是以提升盈利水平為第一要務(wù)，像是「拼多多、瑞幸」等。
除此之外，我們在考慮需求的時候，涉及的因素是非常多的。上述的波士頓矩陣也只是提供我們一個分析的思路和處理的方向。自然還有其他的方法，可以幫我們進(jìn)一步的去驗(yàn)證其合理性，例如：RICE 法則。
2. RICE分析法
一個好的優(yōu)先級排序框架可以幫助你用清晰的思考去理清項(xiàng)目里面的每個因素，并以嚴(yán)謹(jǐn)、一致的方式將這些因素結(jié)合起來。但是你可能很難找到一個能讓你以一致的方法去對比不同思路的系統(tǒng)。所以，我們需求掌握不止一種分析思考的方法，才可以有效的管理我們的工作和生活。
RICE 是用來評估各項(xiàng)目需求的四大因素的首字母縮寫：觸達(dá)（Reach），影響力（Impact），信心度（Confidence）和努力（Effort）。
REACH觸達(dá)
為了避免出現(xiàn)主觀需求的偏差，我們應(yīng)該評估每個項(xiàng)目在既定時間內(nèi)會影響多少人。對于我的團(tuán)隊來說，就是「在一個季度內(nèi)，這一個項(xiàng)目將會影響到多少客戶？」
觸達(dá)范圍是衡量每個時間段內(nèi)產(chǎn)生的用戶數(shù)或活躍數(shù)。也許會是「每季度客戶數(shù)」或者「每月交易額」。盡可能使用產(chǎn)品指標(biāo)中真實(shí)的測試數(shù)據(jù)而非虛構(gòu)的數(shù)據(jù)。最終，我們選取的是 DAU 和 MAU。
舉例：
- 每個月，目前有 10W 個客戶（總部支持，有推廣位，且每月都有營銷活動），能夠進(jìn)入到注冊漏斗的階段，有 30% 的人選擇這個選項(xiàng)，那觸達(dá)的結(jié)果就是每月 100，000 x 30% = 30，000個客戶。
- 每個季度，每個使用該功能的客戶都能看到這個改變。那觸達(dá)的結(jié)果就是每季度 60,000 個客戶。
- 這個改變將會對 50W 個現(xiàn)有客戶造成一次性影響，但并沒有持續(xù)的影響。那觸達(dá)的結(jié)果就是每季度 60，000 個客戶。
IMPACT影響力
關(guān)注項(xiàng)目中直接影響結(jié)果的數(shù)據(jù)，評估獨(dú)立個體的影響程度。對于團(tuán)隊來說，就是「當(dāng)有客戶接觸這個項(xiàng)目，它能夠提供多少轉(zhuǎn)化率？」 你的團(tuán)隊也許會用其他的指標(biāo)來取代，比如「提高使用率」或者「最大化用戶滿意度」。
影響力很難精確的衡量，所以可以設(shè)定幾個加權(quán)選項(xiàng)：3 代表「重大影響」，2 代表「高度影響」，1 代表「中度影響」，0.5 代表「低度影響」，以及最小的 0.25 代表「輕微影響」。這些數(shù)字將作為權(quán)重值與各項(xiàng)評分相乘，加權(quán)得出評估結(jié)果。
選擇影響力的權(quán)重值看起來似乎不太準(zhǔn)確，另外的一種方法就是依靠個人的經(jīng)驗(yàn)直覺。
舉例：
- 對所有看見它的客戶而言，它都能產(chǎn)生巨大的影響。則影響分?jǐn)?shù)為 3。
- 這對每個客戶而言將有比較少的影響。則影響分?jǐn)?shù)為 1。
- 產(chǎn)生的影響程度適中，則影響權(quán)重為 2。
CONFIDENCE信心
為了遏制對于鼓動性強(qiáng)但概念不明的想法的熱情，需要把評估的信心水平也考慮進(jìn)來。如果你認(rèn)為一個項(xiàng)目本可以有巨大的影響力，但是并沒有足夠的數(shù)據(jù)來支撐這樣的看法，這時，你對該項(xiàng)目的掌控度源于你的「自信度」。
自信度是一個百分?jǐn)?shù)，可以采用一個有多項(xiàng)選擇的量表來輔助避免決策失誤的可能性。100% 是「信心程度高」，80% 是「中等」，50% 是「低」。任何時候，如果信心程度低于 50%，那根本就是天方夜譚。坦白告訴自己，你的評估，到底有多少事實(shí)和數(shù)據(jù)支持？
舉例：
- 我們有影響范圍的量化指標(biāo)、影響力的用戶研究、努力程度的工程評估。那么這個項(xiàng)目有 100% 的信心度分?jǐn)?shù)。
- 我有數(shù)據(jù)支撐影響范圍和努力程度，但是對影響力不是很確定。這個項(xiàng)目有 80% 的信心度分?jǐn)?shù)。
- 影響范圍和影響力可能比評估的還要低，努力程度可能比評估的還要高。這個項(xiàng)目有 50% 的信心度分?jǐn)?shù)。
EFFORT努力（這里我們理解的是工時）
為了能夠快速發(fā)展并用最少的努力獲得影響力，從團(tuán)隊的所有成員出發(fā)，去評估一個項(xiàng)目需要的時間總量，包括產(chǎn)品、設(shè)計和開發(fā)。
努力程度的評估是以「人-月」（一個團(tuán)隊成員一個月的工作）為單位對努力程度進(jìn)行評估（我們團(tuán)隊的日常評估是「人-天」，這里我們采用他們的單位）。這里會出現(xiàn)許多未知情況，所以為了讓評估留有余地，在這里我采用整數(shù)，或者用 0.5 來代表任何小于一個月的工作。不像其他的正向因素，更多的努力程度是一件壞事，因此我把它放在了分母，來除總的影響力。
舉例：
- 該項(xiàng)目將需要 1 周的規(guī)劃，1-2 周的設(shè)計，以及 2-4 周的工程時間。我給它的 1「人-月」的努力程度分。
- 該項(xiàng)目將需要幾周時間來規(guī)劃，非常多的設(shè)計時間，一個工程師來做至少需要兩個月。我給它的 2「人-月」的努力程度得分。
- 該項(xiàng)目只需要 1 周時間來規(guī)劃，沒有新的設(shè)計，而工程時間需要半月開發(fā)。我給它0.5「人-月」的努力程度得分。
RICE分析法公式得分算法
一旦你完成了這些因素的預(yù)估，把它們合并成一個單一的得分，這樣你就能一目了然的比較不同項(xiàng)目的分?jǐn)?shù)了，如下方公式：
一旦最初的評分完成，排序你的項(xiàng)目表單，并重新評估。有沒有哪些項(xiàng)目的分?jǐn)?shù)似乎太高或太低？如果是的話，重新考慮你的估算并做出調(diào)整，或者接受你的直覺可能是錯誤的。在決定難以比較的項(xiàng)目想法時，RICE 可以提供極大的幫助。它迫使你思考為什么一個項(xiàng)目會產(chǎn)生影響力，并且誠實(shí)地預(yù)估為達(dá)到目標(biāo)所需的努力程度付出。
多數(shù)時候，我們只需要評估一個大概就會比較明顯的可以得出，哪些需求是優(yōu)先級比較高的，哪些是偽需求的。
怎么說呢，這個 RICE 法則分析，和后面的 KANO 模型分析在量化指標(biāo)這塊，比較好明晰的。但是回歸產(chǎn)品業(yè)務(wù)場景來說，比較難以一時間可以看出，先做哪個的力證。所以，關(guān)于 RICE 法則，產(chǎn)品可以多考慮一下，因?yàn)樵谖覀兛磥，這個更多的是偏戰(zhàn)略層的。交互或者用戶體驗(yàn)設(shè)計師，可以做到了解其分析原理即可。
3. MoSCoW法則分析（莫斯科法則分析法）
在 PRINCE2 中有一種叫 MoSCoW 的排序法。其名稱是 4 個級別的首字母縮寫。這 4 個級別分別是：Must：必須做的/必須有的；Shoud：應(yīng)該做的/應(yīng)該有的；Could：可以做的/可以有的；Wouldnot：現(xiàn)在不可做/現(xiàn)在沒有的。
以之前易出行后臺服務(wù)系統(tǒng)為例，在定制化開發(fā)軟件產(chǎn)品前，項(xiàng)目組和產(chǎn)品經(jīng)理通常會開展用戶調(diào)研。在調(diào)研中，不同用戶會從自身場景提出許多需求。當(dāng)期項(xiàng)目的產(chǎn)品功能應(yīng)該滿足哪些用戶的哪些需求就成了一個待回答的問題。MoSCoW 排序法提供了一種思考方式，引導(dǎo)大家圍繞交付物展開思考：
哪些需求是必須有的、對應(yīng)的功能是必須做的，如果缺失則產(chǎn)品不可行、或者會嚴(yán)重影響用戶最終的使用目的；哪些需求對應(yīng)的功能如果可能的話是應(yīng)該有的，即便用戶可能沒有想到或意識到；哪些需求對應(yīng)的功能是可以有的，即便本期項(xiàng)目沒有也無傷大雅，或者有其他替代方案；哪些是不能有的，是一些不合理的需求。
使用 MoSCoW 排序法的優(yōu)點(diǎn)是：
體現(xiàn)了PRINCE2關(guān)注產(chǎn)品（最終交付物）的原則。
在使用 MoSCoW 為需求排優(yōu)先級的時候，實(shí)際上是圍繞交付物思考，在排序的同時劃定了產(chǎn)品的功能范圍以及當(dāng)期項(xiàng)目范圍，一舉多得。避免了盲目響應(yīng)需求、輕重緩急拎不清，導(dǎo)致的范圍蔓延。
明確了產(chǎn)品（交付物）的定位和演進(jìn)方向。
這一點(diǎn)在 PRINCE2 中沒有明確提到，但在工作中卻能實(shí)實(shí)在在感受到的。我們?nèi)砸砸壮鲂熊囍鞣⻊?wù)系統(tǒng)為例：用戶提出的需求實(shí)際上是從自己角度出發(fā)的，往往方向差異很大。對需求響應(yīng)的排序，實(shí)際上影響了產(chǎn)品定位——到底要解決誰的什么問題。
系統(tǒng)上線后，用戶在使用中還會不斷提出新需求，一些需求如果不仔細(xì)斟酌就盲目響應(yīng)，會導(dǎo)致系統(tǒng)被改成「四不像」，淪為功能模塊的堆砌，背離系統(tǒng)設(shè)計之初的定位，這個時候，特別是內(nèi)部孵化項(xiàng)目或者中小型團(tuán)隊公司的項(xiàng)目，還容易受直接管理層的意見左右，雖然這種情況，難以避免，但是希望我們可以明確一個立場「這個公司不是你的，但是這個項(xiàng)目在由你負(fù)責(zé)的時候，就是屬于你的」所以，它的好壞也是你職業(yè)生涯中的重要一筆，希望可以必要的時候，力爭一下。此時，運(yùn)用 MoSCoW 方法，能協(xié)助項(xiàng)目組或產(chǎn)品經(jīng)理理清思路，明確產(chǎn)品演進(jìn)的方向。
但同樣的，這個分析方法也有其一定的缺陷，比較明顯的就是：must 和 should 兩個層級的需求輸出的時候，會產(chǎn)生一定的迷惑。因?yàn)檫@兩個層級，比較難以區(qū)分。所以，這個時候，kano 模型分析法也許就該走上前臺了。不同的優(yōu)先級排序方法背后是不同的思想和視角，但是我們可以從自身需要出發(fā)，去結(jié)合合適的方法，而不是按本文的順序去一一試驗(yàn)哈。
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