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面對用戶提出的需求，有時候經(jīng)常感覺到千頭萬緒、無從下手，有時候又感覺需求本身就是答案、沒有必要下手。面對需求分析這種事兒，就沒有一個模式化的解決方案嗎？沒有答案，但卻可以模擬場景：
場景一：一個朋友面臨春運回家訂票的強烈需求，準備通過電話訂票，在千軍萬馬中搶得一張回家的希望。為了盡可能放大訂票成功的幾率，朋友找我?guī)兔Γ屛規(guī)退螂娫捯黄鹩喥薄?/p>
方式一：搶電話線路~跟朋友一起打電話訂票；
分析：海量用戶同時撥打訂票電話，電話堵塞。假設一萬人在某車次放票時一同訂票。朋友一個人電話訂票，成功可能性為萬分之一。有我?guī)兔Γ嵘秊槿f分之二，杯水車薪，哎….
方式二：搶通話時間~盡可能縮短電話訂票的標準時間長度。
為此，認真研究了95105105電話訂票的程序，在預先確定“車次、發(fā)到站、出發(fā)時間”的情況下，完全可以大幅縮短通話時間，從而搶得先機！于是，讓朋友按照理想車次、理想席別做出排序，然后套用電話訂票流程，最終為朋友提供了一套給力的訂票攻略，如下圖！
（IDEA分享：可以針對火車電話訂票流程做一個網(wǎng)站，用戶輸入車次編號等內容，自動按照上圖流程生成訂票攻略，火車訂票前后高峰期，或許會有不錯的用戶量）
假設一萬人當中，成功訂票者的電話訂票平均時間長度為60秒，這種攻略的最大意義，就是讓自己的訂票時間以最大的概率沖刺到60秒以內，比方式一靠譜！
最終結果：按照這個攻略成功訂到了最理想的車票！
針對場景一的思考過程，其實就是在圍繞朋友的目標，分解需求實現(xiàn)的整個過程，然后在這個固定過程中找到痛點。其實，在很多實際需求轉化的例子中，痛點往往隱藏的很深，難以發(fā)現(xiàn)；或分布的很廣，難以集中。這個時候，就需要圍繞產(chǎn)品階段性運營的目的，抓住當前最有利于產(chǎn)品發(fā)展的至高目標，從而縮小范圍，聚焦痛點。比如下例：
場景二：某網(wǎng)站發(fā)展一年有余，不斷快速改版上線新功能。近期對某子產(chǎn)品進行了一次改版，然后對用戶給出了新、舊兩版的選擇。此后一段時間，該子產(chǎn)品形成了穩(wěn)定的用戶分流局面，99%的用戶使用新版，而1%的用戶則孜孜不倦的主動找到舊版入口使用舊版，并且該部分用戶對該子產(chǎn)品使用情況異常穩(wěn)定。當前對于舊版的運維面臨成本，而對于1%的舊版穩(wěn)定用戶又無法割舍，因此需要根據(jù)當前產(chǎn)品發(fā)展的需要作出準確的判斷：
判斷一：
①大部分成熟產(chǎn)品的用戶分布，都存在二八定律：僅二成用戶屬于產(chǎn)品核心用戶，表現(xiàn)活躍、使用情況穩(wěn)定；大部分用戶則屬于長尾部分，不溫不火，但構成了產(chǎn)品的主力軍。
出處：劣松·良品
責任編輯：bluehearts
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