如何通过逆向分析法挖掘真实需求?

news2025/1/12 9:48:27

        逆向分析法从现有问题或现象出发,反向追溯其根本原因,以揭示隐藏需求和潜在问题。此方法有助于深入理解用户的真实需求,提高需求分析质量和效率,优化用户体验,提高用户满意度和忠诚度。如果缺乏逆行分析法,可能导致我们对用户真实需求理解不足,造成需求误解和偏差,导致产品无法满足用户需求,造成资源浪费和成本增加。

        因此逆向分析法是项目开发过程中不可或缺的重要组成部分,需要引起重视。以下是通过逆向分析法挖掘真实需求的常见步骤:

逆向分析法挖掘真实需求
逆向分析法挖掘真实需求

        1、定义现状问题

        首先需要明确用户的问题和需求,详细记录和描述用户遇到的问题或迫切需要解决的问题,包括问题发生的环境、频率、影响程度等。只有明确问题后,我们才能根据问题,提出解决方案。

        我们可以通过用户反馈、使用数据、市场调研、访谈等方式收集用户问题,通过事实和数据找到用户真正的问题所在。

定义现状问题
定义现状问题

        2、逆向调查

        我们可以使用黄金圈法则,针对现有问题连续追问What?How?Why?从而触及到问题的根本原因。

        如用户需求:我想要一匹更快的马。此用户需求只是表象,其真实动机是想要更快地到达目的地。用户提出的需求,是其自己想到的解决方案,而非真实需求。

        我们在调查时候,需要考虑问题背后的技术、流程、用户行为、心理、社会文化等多方面因素,避免片面性。

黄金圈法则
黄金圈法则

        3、分析因果链 找到真实需求

        我们通过持续提问,将结果整理成因果关系图,从而可视化问题与原因间的连接,帮助理解问题的层次和结构。在因果链中识别出关键的、可干预的节点,这些通常是改变现状的关键杠杆点。

        如通过用户需求(想要一匹更快的马——更好到达目的地),我们继续进行挖掘。用户想更快到目的地,是为了更快交货;更快交货是为了达成更多交易,赚更多钱;而赚更多钱是为了实现美好生活,实现自由和快乐。其实每个需求挖掘到最后,都是人性的需求。我们需要重点关注,是可以影响的那个层级,无需无限往下挖掘。

因果关系图
因果关系图

        另外,为了进一步提高用户需求梳理和分析的效率和质量,我们也可以使用AI工具,如CoCode需求条目化功能,使用AI,一键自动生成标准用户需求,节省了需求梳理和需求导入的时间,从而提高需求分析效率和质量。

CoCode需求条目化
CoCode需求条目化

        4、解决方案

        在挖掘到真实的用户需求后,我们需要探索解决方案。基于识别出的根本原因,反向思考可能的解决方案。这包括改进现有功能、创新设计或创造全新的解决方案。

        我们可以开展头脑风暴会议,鼓励团队成员自由提出所有可能的解决方案;也可以使用创意激发工具,如SCAMPER(替代、结合、调整、修改、用途多样化、消除、颠倒/倒置)、六顶思考帽等。最后,通过设计实验或原型,快速验证解决方案是否真正解决了根本问题。这可能涉及用户测试、A/B测试或小范围市场试销。

        如用户需要一匹马,目的是为了更好到达目的地。我们通过调研,找到更快更好的方案让用户从A地到达B地。根据最先进的技术,我们可以制作一辆四轮汽车,比马更快地到达目的地。

解决方案
解决方案

        5、持续迭代

        在基本确定解决方案后,通过设计和实现方案,去验证方案是否符合预期。即持续收集用户反馈和使用数据,评估效果是否达到了预期,是否有新的问题浮现。然后根据反馈调整解决方案,可能需要回到“为什么”阶段重新分析,形成一个新的迭代循环。

OSM模型
OSM模型

        这个阶段,我们可以使用OSM模型,即目标、策略和度量。制定一个方案,确定目标,然后根据目标设计方案,最后通过关键数据指标衡量策略是否达到预期。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1820027.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

4.1 Python 字符串类型常用操作及内置方法

0. 序列类型 序列是一种数据存储方式, 用来存储一系列的数据. 在内存中, 序列使用连续的内存空间用来存放多个值.序列类型的变量存储序列对象的地址, 而不是直接存在值的地址. 序列对象保存索引和对象的绑定关系.s ABCDprint(id(s), type(s), s) # _ 2050757126000 &…

电商开发者必读:微店商品详情API接口全解析

微店作为一个流行的电商平台,提供了丰富的API接口供开发者使用。详细介绍商品详情API接口的使用方法,帮助开发者快速获取商品信息,实现商品信息的自动化展示和管理。 1. 接口简介 微店商品详情API接口允许开发者通过商品ID获取商品的详细信…

三星公布尖端芯片进展 | 百能云芯

三星电子在本周三举办的年度晶圆制造盛会上,揭开了未来多项技术革新的神秘面纱,并宣布其晶圆制造业务将整合全球领先的记忆芯片、晶圆制造及封装服务,为AI芯片客户提供一站式服务,以加速其生产进程。 三星强调,客户仅需…

qt(使用c++建立图形化界面)

建立QQ页面 MainWindow::MainWindow(QWidget *parent): QMainWindow(parent) {//1:设置窗口标题this->setWindowTitle("QQ");//2:重新设计窗口大小this->resize(540,420);//3:设置窗口小图标 添加QIcon头文件 注意路径中替换/this->setWindowIcon(QIcon(&q…

Windows本地使用SSH连接VM虚拟机

WIN10 VM17.5 Ubuntu:20.04 1.网路设置 1)选择编辑->更改设置 配置完成 2.修改了服务器文件,修改sshd配置,在此文件下/etc/ssh/sshd_config,以下为比较重要的配置 PasswordAuthentication yes PermitRootLogin yes PubkeyAuthenticat…

【安装笔记-20240613-Linux-在 OpenWrt 的 LuCI界面支持命令行调试】

安装笔记-系列文章目录 安装笔记-20240613-Linux-在 OpenWrt 的 LuCI界面支持命令行调试 文章目录 安装笔记-系列文章目录安装笔记-20240613-Linux-在 OpenWrt 的 LuCI界面支持命令行调试 前言一、软件介绍名称:ttyd主页官方介绍特点 二、安装步骤测试版本&#xf…

远程开发端口转发

应用推荐场景: 1.服务器跑后台,本地出前端应用。 比如Stable Diffusion的大模型打标应用。 2.Docker容器服务器。 对于本地服务想要转出去,跑出来前端。该项能克服虚拟机的端口与ip访问问题。 正文: 涉及的软件: …

了解AIGC:让AI创造内容,改变未来

人不走空 🌈个人主页:人不走空 💖系列专栏:算法专题 ⏰诗词歌赋:斯是陋室,惟吾德馨 目录 什么是AIGC? 定义和概念 🧠 关键技术 🤖 AIGC的发展历程 &#x1f…

【LeetCode滑动窗口算法】长度最小的子数组 难度:中等

我们先看一下题目描述&#xff1a; 解法一&#xff1a;暴力枚举 时间复杂度&#xff1a;o(n^3) class Solution { public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums){int i 0, j 0;vector<int> v;for (;i < nums.size();i){int sum nums[i];fo…

0101 电路模型和电路定律

电路模型和电路定律 1.1电路和电路模型1.2电压和电流的参考方向1.3电功率和能量 理论分析课程 重点&#xff1a; 1.电压、电流的参考方向 2.电阻元件和电源元件的特性 3.基尔霍夫定律&#xff08;KCL、KVL&#xff09; 1.1电路和电路模型 1.实际电路&#xff1a;由电工设备和…

CentOS手工升级curl记

笔者一台服务器装有 CentOS 7.9 系统&#xff0c;运行 curl -V 查询 curl 的版本是 7.29&#xff0c;这个老版本的 curl 不支持 HTTP/2 协议。为了使 curl 能连接HTTP/2&#xff0c;curl 必须升级到至少7.46.0版本以上。查询 curl的官网得知当前最新版本是 8.8.0&#xff0c;然…

基于51单片机的温控风扇-数码管显示-风扇人体感应

一.硬件方案 系统采用51单片机作为控制平台对风扇转速进行控制。可由用户设置高、低温度值&#xff0c;测得温度值在高低温度之间时打开风扇弱风档&#xff0c;当温度升高超过所设定的温度时自动切换到大风档&#xff0c;当温度小于所设定的温度时自动关闭风扇。风扇控制状态随…

MySQL主从复制(六):数据库是否可用

select 1判断 场景示例&#xff1a; -- 设置innodb并发度为3&#xff0c;从而限制并发查询 set global innodb_thread_concurrency3;-- 创建表t CREATE TABLE t (id int(11) NOT NULL,c int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id) ) ENGINEInnoDB;-- 插入1行数据 insert into t v…

华为昇腾异构计算架构CANN及AI芯片简介

异构计算架构CANN 异构计算架构CANN&#xff08;Compute Architecture for Neural Networks&#xff09;是华为针对AI场景推出的异构计算架构&#xff0c;向上支持多种AI框架&#xff0c;包括MindSpore、PyTorch、TensorFlow等&#xff0c;向下服务AI处理器与编程&#xff0c;…

C语言小例程10/100

题目&#xff1a;要求输出国际象棋棋盘。 程序分析&#xff1a;国际象棋棋盘由64个黑白相间的格子组成&#xff0c;分为8行*8列。用i控制行&#xff0c;j来控制列&#xff0c;根据ij的和的变化来控制输出黑方格&#xff0c;还是白方格。 #include<stdio.h>int main() {…

联邦学习权重聚合,联邦学习权重更新

目录 联邦学习权重聚合 model.state_dict() 保存模型参数 加载模型参数 注意事项 联邦学习权重更新 联邦学习权重聚合 model.state_dict() 在PyTorch框架中,model.state_dict() 是一个非常重要的方法,它用于获取模型的参数(即权重和偏置)作为一个有序字典(Order…

边缘计算网关在智慧厕所远程监测与管理的应用

随着智慧城市建设的不断深入&#xff0c;城市公共设施的智慧化管理成为了提升城市品质和居民生活质量的关键建设。公厕作为城市基础设施的重要组成部分&#xff0c;其管理效率和卫生状况直接影响着市民的日常生活体验。在公厕设施建设背景下&#xff0c;边缘计算网关技术的应用…

【ARMv8/ARMv9 硬件加速系列 3 -- SVE 硬件加速向量运算 1】

文章目录 SVE 使用介绍SVE 特点SVE2 特点 SVE 寄存器扩展的向量寄存器可扩展的谓词寄存器.d 与 .b 后缀的区别举例介绍使用 .d 后缀进行64位元素操作使用 .b 后缀进行8位元素操作 ptrue 指令小结 FFR 寄存器 SVE 使用介绍 前面文章:【ARMv8/ARMv9 硬件加速系列 1 – SVE | NEO…

Docker 镜像源更换

实现 替换docker 镜像源 前提要求 安装 docker docker-compose 参考创建一键更换docker国内镜像源 Docker 镜像代理DaoCloud 镜像站百度云 https://mirror.baidubce.com南京大学镜像站

企事业单位安全生产月活动怎样向媒体投稿?

作为一名单位的信息宣传员,我肩负着将每一次重要活动的精彩瞬间转化为文字,向外界传递我们单位声音的重任。初入此行时,我满怀热情,坚信通过传统的方式——电子邮件投稿,能够有效地将我们的故事传播出去。然而,现实却给我上了生动的一课。 记得在筹备“安全生产月”活动的宣传时…