时间: 2021-07-30 09:32:30 人气: 8 评论: 0
需求来源于痛点，但需求并不等于痛点，我们需要判断的是痛点是否为可转化为用户需求。作者总结了几个判断维度，与君分享。
在之前《需求分析01：如何发现用户需求？》中，我们了解到，需求来源于痛点，但需求并不等于痛点，我们所体验到的和看到的往往不一定就是真相。这个痛点是否可以转化成需求，还需要对这个痛点进行判断，有的人通过自身体验来判断，有的人通过数据分析，有的人通过用户调研，有的人通过拍脑袋判断，套路各异，花样很多。
在这么多套路背后，有没有什么方法和思路可以一直复用呢？我总结出了一下几个判断维度：
并不是每一个痛点都值得去深入分析，当我们发现了一个痛点后，首先要做的就是对其进行一个价值判断，怎么判断，可以参考下面四个标准：
当一个既迫切，又必须解决，出现频率很高，持续时间又长的痛点出现的时候，必然是高价值的，相反则是低价值的，如果是高价值的痛点，就可以继续分析下去，想办法来解决这个痛点，而低价值的则可以考虑放弃了，大多数痛点处于高价值和低价值之间，需要综合后面其它的内容判断。
举个例子来说明：
如果你是做销售工作的，需要经常去外面拜访客户，需要频繁的使用手机来处理各种事情，这个时候你**发现，手机电量消耗掉特别快，到了每天下午四点多，你的手机就没有电了，又没有地方能及时充电，因为这个原因你耽误了很多事，这个时候手机不能及时充电对你来说是一个很痛的点，我们用上面的标准来看看，这个痛点的价值怎么样呢
这个例子用上面的四个标准来判断后，我们发现，这是一个价值很高的痛点。在实际的应用中，oppo手机很好的利用来这个痛点，打出了“充电5分钟，通话两小时”的广告语，正因为痛点把握的准，所以oppo手机已经成为国内销量第一的手机了。
发现了一个有价值的痛点，还得看看这个痛点是不是可以被解决，如果不能解决，它就是一个待解决的命题，不能转化成需求，只有能解决的痛点，才有可能转变成需求，比如在飞机被发明出来之前，人们是不**产生买飞机票的需求的。
那怎么来判断这个痛点是否能被解决呢，一般通过一个简单的小调查就可以，调查是否有人解决了这个痛点，如果发现有人已经解决了这个痛点，不管是谁，说明这个痛点是可以被解决的，可以接着往下看，看看是怎么解决的，解决的效果怎么样。
如果没有解决，要看看为什么没有解决，关键问题在什么地方，这个关键问题自己能不能解决，比如上面的例子中，虽然现在有了移动电源，电池容量也大了，但是手机依然得每天充电一次，这个痛点是被缓解了，但是没有彻底解决，能不能搞一个10天不用充电的手机呢？通过调查你发现，这是不可行的，是因为电池的容量和电池的体积以及电池的技术有很大的关系，这个关系可以用下面这个公式来表示：
电池的容量＝电池的密度＊电池的体积
电池的密度主要取决于电池技术的发展，在电池技术没有重大突破的前提下，体积在一定程度上决定了电池的容量，而手机的发展又向轻薄化发展，所以手机厂商只能在满足需求的情况下，电池的体积尽可能的小，做一个平衡处理。
当一个痛点被发现以后，很多人**理所当然的把这个痛点想象成所有人都有这个痛点，比如你妈妈自己觉得冷的时候，也**觉得你也冷，这种将个人的想法和观点强加给别人的情况在日常的工作中非常常见。作为产品人，很重要的一项能力，就是能突破这种认识的障碍。
所以发现了一个痛点后，我们正确的做法是，想办法弄清楚有这个痛点的用户边界和数量，如果这个痛点只是少数人有的，那我们就没有必要继续在上面浪费时间，如果有大量的用户都有这个痛点，那可能意味着一个新的机**，要弄清楚这个数量，首先就得研究目标用户是谁，然后再去调研这个用户群体的数量，一般可以通过以下的方式来进行
痛点在初期一般来源于某个具体的人，首先找到这个人，将其特征标签化，一般包括个人属性、社**属性、消费行为、目标、行为、使用场景、遇到的问题等，这个可简单、可复杂，根据产品的大小和团队规模来决定，比如你是某个k12教育类App的产品经理，有用户反应App没法注册，这时候你可以找到这个人了解他的情况，收集后你得出了如下的信息：
从收集的这些特征我们初步可以判断出，这是个退休的老大爷，想帮助孙子注册App，但是因为对手机操作不熟练，导致没有注册成功。这个人未必是这个app的目标用户，但是可以以这个人为起点开始研究
基于上面得出的这个信息，我们可以产生出很多假设，比如我们从年龄段上来拓展，假设其它年龄段的人也**遇到这样的问题，为了验证我们这个假设是否成立，需要通过用户访谈的方式来收集更多的数据，在访谈前，我们需要制定访谈目标，访谈大纲并且选定不同年龄段的人来作为我们的访谈对象。
一般在产品初期，目标用户不明确，我们可以多做些假设，然后去研究，去拓展目标群体的边界，在目标用户确定了以后，在产品中后期，可以基于具体的问题去假设分析。
选定了目标用户范围，就可以定向的去邀请或者拜访用户进行访谈了，在访谈的过程中收集和记录用户信息，并将其进行标签化处理，基本上是重复第一步的工作，只不过在第一步工作的时候，用户样本非常单一，这个时候，经过拓展，用户样本非常丰富。
关于用户邀请的数量，一般样本数量越大，覆盖的范围越广，得出的结果也越准确，但是受限于公司的规模和任务的紧急程度，大部分公司都没有能力进行大规模的用户调研，有的公司可能**委托第三方调查机构来调研，如果是自己去做用户调研，每种类型的用户，一般也不****过10个，对于中小型互联网公司，大多数靠经验来拍脑袋，很少**有这一部分工作，如果大家对这一部分内容感兴趣，可以看用户研究相关的书籍。
我们将上面收集到到目标用户信息进行分类，具有相同标签的放在一起做统计，比如我们上面选择了30个样本，通过统计后发现有15个样本是处于:12～16岁, 有13个样本的年龄处于35～45岁之间，有2个样本是处于60～70之间，并且得到了如下结果：
在上面我们已经分类归纳出了用户的三个模型，我们将此模型与现实中的信息进行对应，我们发现这三类人正好对应学生（初中生和高中生）、爸爸妈妈们和爷爷奶奶们三类用户，结合我们调查到到真实的数据，将每类用户的特征综合起来，输出用户画像，这时候输出的画像是标签的合集，并不是某个具体的人，如下图所示：
（图**来源于网络，只为说明事情，与案例无关）
为了便于理解和记忆，我们可以把每类用户中的典型用户的信息纳入到画像中，为其起一个名字，配一张照**，作为这一类用户的代言人，比如下面这样：
根据用户画像，我们已经很清楚的知道了我们的目标用户是谁，这些用户在什么地方可以找到，接下来就可以通过推算，数据报告，调研等方式判断出这个用户群体有多大了，比如在上面的例子中，我们发现了我们的第一目标用户是学生，第二目标用户是年轻的父母，第三目标用户是爷爷奶奶们，网上关于这些人群的数据报告有很多，随便找一找就知道大概数据了。
另外补充说明一下，在上面虽然输出了用户画像，但是因为定性分析的时候，采取的样本有限，可能导致我们出现误判，所以在有了定性分析的结论做支撑，可以通过调查问卷等定量分析手段，或者在后面通过MVP的方式，对用户画像进行验证和完善，比如在上面的例子中，我们知道了这个产品的用户是学生，父母和爷爷奶奶三种，最后在调查的时候发现，爷爷奶奶对这个并不敏感，使用的并不多，反而学校里面的老师用的比较多，这时候我们就要对画像做调整，增加老师的画像。
当我们搞清楚了人群规模，还要看看这个用户群体的价值，最主要就看两个指标：
比如很多偏僻地方的学生，教学条件不好，教学质量不高，按道理来说，更应该需要好的老师的辅导，但是在这些地方，每个家庭每年的收入，除了应付日常的开支，很难有多少钱投入到孩子的教育问题上，所以没有商业机构愿意去解决这个问题，因为根本赚不到钱，赚不到钱这些商业机构就没法运营下去。而在大城市，家长都愿意把钱花在孩子身上，为辅导机构的教学服务付费，教学机构赚到钱了，再去聘请更好的老师，制作更好的课件再投放到市场上，这就可以形成一个良性的循环。
所以在判断这个痛点的是否可以变成需求的时候，还需要判断这个用户群体的商业价值，如果一个痛点的用户群体很大，但是没有什么消费能力，这个痛点解决起来可能有问题。更适合去做公益的产品，而不是做商业的产品。
通过以上四个维度，基本上可以对一个痛点的情况作出判断。当发现一个痛点后，判断发现这个痛点的价值很高，你也能够解决，用户群体也很大，而且这个群体的商业价值又很高，这个痛点就可以转化成需求，如果情况正好相反的话，这个痛点就不能变成需求，这种情况也就是我们常说的伪需求。
目前大多数的机**处于最好和最差的之间，有的可能满足一个条件，有的可能满足两个条件，有的可能满足三个条件，有的痛点虽然用户规模小，但是这些人群商业价值高，那这个事也是考虑做的。
这篇文章就写到这里，后面有空**接着写第三部分，怎么定义用户的需求。也欢迎在互联网公司工作的，想进入互联网行业的朋友来交流沟通，一起学习进步。
作者：木木，高级产品经理，曾经在人人网，新浪微博等从事产品运营工作。微信公众号：大白学堂（ID：dabaixuetang）。
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