這一年來，做了很多需求，有從客戶那里來的，也有從銷售那里來的，當然還有從上級那來的。

從 CRM 到智能報表，從語音會議到審批，基本上 to B 行業的各個主場景都趟過了一遍，總結一句就是「了解需求背后的為什么，比了解需求是什么更重要」。

我想用一個案例來解釋這句話。

我在做 CRM 系統（注：客戶關系管理系統，主要用戶是一些銷售員）的時候，有用戶提到希望我們提供一個排序的功能，根據「最后跟進時間」由舊到新排序。

其實從開發角度看，這個功能并不難搞，很快就能上線，但是我們還是希望了解用戶所提的這個「需求」背后的原因是什么。

接著我們開始進行一對一的深度調研，當時客戶說了這樣的一句話：

很多產品經理或者產品設計師，到了這里可能就會停止發文，并且滿口答應說，「是的是的，你這個需求很合理，我們會搞」。

但這還不夠，我們還需要了解其需求背后的原因是什么：為啥用戶要先跟進 A ，而不是先跟進 B 。

多問了幾個為什么后，了解到原來背后有兩大原因：

• 銷售們為了防止因為太久沒跟進，而導致客戶流失，都會優先跟進很久沒跟進的客戶。

• 有些企業會限定銷售員跟進客戶的時間。如果銷售員沒法在30天內簽單的話，可能這個客戶就會轉到其他銷售員名下。

明白了原因之后，我們再來看原來客戶提到的「排序」需求，你會發現「排序」并沒有從根本上解決這兩個問題，因為客戶提到的「排序」需求背后的真實需求是「提醒TA 跟進很久沒跟進的客戶」。

所以最后，我們為客戶設計了「智能提醒」功能，每天會提醒 TA 哪些是需要當天跟進的。

同時在這個過程中，我們還找到了個很不錯的銷售管理模型——「客戶到期回收」，后來這個也成為了我們產品的一大賣點之一。

總結下來就是：當你接到需求的時候，不妨問下自己「為什么有這個需求」，因為你從別人那里得到的需求并不一定是用戶的真實需求；甚至連用戶或客戶提的需求也不一定是真實的。

特別是 to B 產品的用戶提的需求，就更不能相信了——因為這類用戶對業務都非常熟悉，所以他們反饋問題的時候，往往會基于他們舊的業務角度看待問題，同時給出一個解決方案，而不是需求。

了解完為什么后，我們就要問自己一個問題——要不要做？

為何會有這個問題，原因就是很多時候，我們不是沒有需求做，而是需求太多，給用戶太多不一定是好事，其實確定不做什么比做什么更重要。

但是該如何判斷要不要做呢？我的答案是能不能給用戶「提供足夠」的價值。

（當然了，決定要不要做，還需要考慮實現成本，是不是用戶最迫切的等，我這里更偏向于從更深的角度看待做不做的問題。）

判斷能否給用戶「提供足夠」的價值，我想引用下俞軍老師提到的一個產品價值公式：

產品價值=(新體驗 – 舊體驗)-換用成本

從這個公式中，我們可以看到，要想做出一個高產品價值的產品，首先「新體驗」要做到足夠好，其次「換用成本」要足夠低，最好「舊體驗」足夠差。

所以在把需求轉化為產品之前，我們需要了解用戶的「舊體驗」是如何的，同時有沒有競品也在做。

比如我們接到一個「為00后設計一款聽音樂的產品」的需求，并且假設00后們的確有這個需求，那么我們就看00后們是不是真的需要一款新的聽音樂的產品，用已有的網易云音樂可以嗎？用 QQ 音樂不行嗎？

怎么做這一塊，我認為自己一年來只是不斷地深化理解。

簡單的說下，我認為一個好的產品由三大框架組成，分別是：

• 產品框架：包含核心、流程、細節

• 運營框架：由引擎和準則組成

• 商業框架

知道如何做之后，我們還要由能力去衡量成功。衡量成功的關鍵就是數據分析。

一般產品經理或者產品設計師，會去看兩大數據：

• 用戶行為數據

• 運營數據

用戶行為數據一般包含用戶點擊、頁面停留時間等數據，而運營數據一般是根據用戶的行為數據計算的值，比如點擊率、付費轉換率等；當然還有些是通過問卷的形式的采取數據，再經過計算得出的值，比如凈推薦值。

但是我在學習數據分析的過程中，發現不能簡單地把運營數據看成獨立的值。

運營數據應該分成兩個大類：一個是單體值，一個是整體值。

做功能或者運營活動除了關注單體值，還需要關注總體值——因為有可能某些功能的單體值升高，導致整體值下降了。

舉個例子：某個 IM 產品要搞個一鍵生成生日祝福功能，對于這個功能來說「使用生日功能的次數」這個運營值是個單體值，但是有可能會影響其他整體值。比如發送消息的數量，因為大家都使用一鍵發送祝福功能了，而不用傳統的文字或語音消息。

另一方面，在我做了兩年 to B 產品后，我發現除了關注行為數據與運營數據外，還有一個數據非常重要——用戶成功數據。

舉幾個例子，說明下這個數據：

to B 產品的用戶成功數據：對于 to B 產品來說，可能付費轉化率這個運營數據很關鍵；但是對于企業客戶來說，他們期待的是「賺更多的錢」或「省更多的錢」。

那對于 to B 產品來說，還需要關注用戶使用了產品后，比以前賺多了多少或比以前省了多少——這個數據就是產品的長期核心數據目標；當你的客戶從原來的小型企業成長成大型企業后，忠誠度以及付費能力也會隨至增高。

線上職業教育平臺：對于這種產品，運營數據可能包括用戶點擊率，或付費轉化率——但是對于產品來說，長期數據目標是用戶的薪水有沒有張，有多少人因為這個培訓而成功換工作等。基于這些數據指標，再去倒推產品功能，可能比看轉化率等數據還有效果。

最后，再舉一個 Uber 的例子：

Uber 在產品的早起關注的指標是乘客等車所花的時間，因為對于乘客來說「短時間內打到車」是他們的「成功」目標，當打車變得非常便利后，日活、凈推薦值都會有所提高。

最后總結下，我將上面的四點，整理成以下一個圓形。越靠內的就越重要，里面的就像內力，外面的就像外功，越靠外，越容易修煉。

另一方面，我也將產品經理以及產品設計師的一些能力，往這個圓形靠，得出了這樣一幅圖：

最后，我也總結了下每個模塊常用到的方法，希望對大家有用：