浅析如何利用场景来解析需求

当我们尝试用场景来解析一个需求时,总会有各种人提出不同的场景来驳斥你的分析,那么你需要学会如何判别这些场景是否是该需求的典型使用场景。

笔者因为昨天与一个朋友讨论一个案例的使用场景时,发现其实虽然大家一直觉得用户场景很重要,但是又无法比较系统的去使用一个方法来解析一个需求,今天我们来探讨一下这个问题。

案例

这是一个为中小型企业服务的平台,在左侧的列表上有11个一级分类,每个类目下分别又有10个以上的服务项目,粗略统计应该在150项左右的服务内容。

我们分别用场景对用户的行为进行的分析:
场景1: 用户下载了产品之后,知道自己想要的服务,那么在服务列表中寻找自己的想要的服务。
在这个场景下,虽然通过左侧的菜单已经对服务进行了一定程度的归类,但是其实归类的并不清晰,同时,右侧的具体服务类目也会因为左侧分类的变动而发生变动,对用户造成一定程度的信息干扰。
在用户明确清楚自己需要什么服务的情境下,只需要提供清晰的寻找路径即可,可删掉多余的干扰项。因此该页面可以采用类似于支付宝的九宫格布局,进行更清晰的分类,让用户能够能精准,高效的找到自己所需要的服务。
场景2: 用户抱着试一试的态度下载了产品,在服务列表中查看所有的类型的服务。
在这个场景下,如果采用了九宫格的布局,即用户再进入某一个类型的列表后,需要返回上一级页面后才能继续查看另一个分类下的服务,即在浏览效率上其实低了不少。
通过以上的案例不难看出,其实任何的产品都在不同的场景下,总是会有不同的更加合适的展现形式,那么当需求出现,我们尝试用场景去解析的时候,其他人提出不同的产品驳斥你的时候,该怎么样去选择较为典型的场景呢?

辨别典型用户场景的标准/原则

step.1 场景发散

在产品需求梳理的初期进行情景发散(脑暴)的时候,肯定会有不同的人员(产品、交互、UI、运营等等)提出各种各样的用户场景,在这个时候,我们一定要对场景进行筛选,我们要问自己下面几个问题:
比如说:

  • 这个场景是用户的真实场景吗?
  • 这个场景是我们自己想出来的吗?
  • A场景与B场景中的哪个需要需要先开发?

等等一系列问题。
尤其是产品开发初期,通过比较和筛选楼下保留出有可能成为典型场景的用户场景。这里的备选场景一般建议不超过十个;因为备选场景越多,我们的选择难度就会越大,那么最终我们用户再做选择的时候也就会难度变大。
所以在产品前期,通过小组的讨论先筛选出肯定不符合的场景;保留住最有可能成为用户场景的典型有效场景。

step.2 评判场景

我们判断这个场景的典型性与优先级的时需要一个维度和标准。需要我们团队内部必须达成一致,需要用统一的标准作出评判。
ps.不同的产品标准还是不同的;同一个产品不同时期可能标准也是不同的,需要看具体的产品和具体产品的阶段来制定不同的标准
我找出了一些平时在产品开发过程中比较通用的几条评断标准:
第一维度/原则:人数; 人数是对于所有产品都需要评判的一个评价维度。我们希望越来越多的人来用这个产品。用的人越多,这个场景也就越重要。
第二维度/原则:频率; 有的时候我们的产品是粘性比较大、活跃度比较高的产品。那么我们希望这个产品在活跃度、用户粘性上都比较高。所以我们在判断用户场景的时候会特别关注用户的使用频率,使用频率越高的场景往往对于我们来讲用处最大。
第三维度/原则:重要性; 也就是说每个场景对用户的重要性不是完全一样的。所以这个时候就要判定这个场景对用户的真正的重要程度了。
第四维度/原则:满意度; 这里指的是用户的满意度,但不是针对于我们产品给用户的满意度。而是指用户目前所使用的其他产品,或是目前所使用方式的一个满意度;当然对用户现在所使用的其他产品和方式满意度越低,我们研发产品未来的机会就会越多。
第五维度/原则:易用性; 与用户的满意度类似。也是判断用户对当前所使用产品或方法的易用性感觉如何。有没有痛点、有没有使用不方便的地方呢?如果说用户使用起来感觉不方便,那就证明了现有的方式不能很好的满足用户的需求,那我们产品新的机会点就出现了。
第六维度/原则:产品的意愿性; 如果说我们把产品推荐给了用户,用我们的方式来解决用户场景中出现的问题。那用户是否会对我们提供解决方式感到满意,是否愿意使用我们的产品;这就是用户的意愿性。
当然了,并不是每一个产品都要用到这六个标准。可能某个产品只用到了其中的四个。有些维度之间可能也会有重复。比如说,重要性与意愿性一般只能选择一个。这就是用户尝尽的评判标准。

举个例子
现在有一款产品,我们想要判断其用户场景的易用性、典型性和优先级。从总的评判标准中我们选择三个维度,也就是相对来说最简单、最少的。我们选择了人数、频率、满意度;这三个指标就组成了判断该产品的总原则。这个总原则是人数多、频率高、满意度低,我们看来这种的用户场景就是优先级最高的场景,也是我们所谓的典型式场景。

实际运用

我们再来看一下,如何将上面的发放运用到实际的产品需求当中。

需求:在pad端,打开视频类型应用时是否需要默认打开夜间模式?

场景:
用户在家洗漱完之后,抱着pad在床上(被窝里)观看视频。
我们用六个原则对这个场景进行分析:

  • 第一维度/原则:人数; 在家中比较放松的情境下使用pad观看视频是大多数人的使用习惯;
  • 第二维度/原则:频率; 只有有pad设备的用户,一般在家都是会使用pad进行观看视频;
  • 第三维度/原则:重要性; 在家中使用pad观看视频对用户来说是比较重要的;
  • 第四维度/原则:满意度; 这个维度在这个需求中比较缺乏数据支持;
  • 第五维度/原则:易用性; 如果用户在灯光较为昏暗的情况下,打开软件,则会让用户对白色的界面感到刺眼,对用户来说是用痛点的;
  • 第六维度/原则:产品的意愿性; 如果对这个需求进行优化,那么对于使用pad打开应用的用户会有较大的满意度提升。

那么根据以上六个维度的分析,这个场景是该应用的典型的使用场景。即这个需求有优化的必要性。
其实在目前市场上,许多应用都是这么做的,在pad端打开默认的是类似于夜间模式的深色皮肤,例如爱奇艺,腾讯视频等。

所以希望大家在利用场景来分析需求时,能够更好更准确的识别经典的用户场景,因为他是解析需求的重要参考依据。
 
作者 @endlishted 。

关键字:用户场景, 用户需求, 场景, 用户


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