产品必学方法论（一）：MECE的应用

海贝学姐 2023-07-28 10:38:03

相信很多做产品的童鞋在平时的工作中会遇到不少诸如以下的问题：

拿着PPT去汇报某个产品规划A，却被老板挑战说，我觉得做B更有价值，你为什么不去做？
老板拿着某个竞品来钉你，说竞品的这个功能/业务很好，为什么我们不做？
在产品设计的过程中与合作方（研发、运营、业务等）就某个设计的方向大家各持己见，每个方案都有优缺点，谁都不能说服谁，陷入僵局；
某个已经上线的产品方案拿去开复盘会，被质疑产品的某些细节设计没有考虑到，导致数据不够好。

为什么自己觉得非常自信的产品方案总是会被别人挑刺？很多时候不是方案本身有问题，而是你需要更全面地去思考和表达。在这里学姐要介绍一个被互联网大厂推行的方法论—MECE，掌握之后以上很多问题就能迎刃而解了。

MECE，是Mutually Exclusive Collectively Exhaustive的缩写，意思是“相互独立，完全穷尽”，也可以翻译为“不重不漏”，是一种帮助你思考更有逻辑性、更完善，从而解决问题的方法论。

最早麦肯锡的一位大佬在「金字塔原理」里面提出（这本书也推荐产品经理们一看），用来帮助咨询公司的大大们去写PPT忽悠（误）客户爸爸的。

产品要掌握的方法论有很多，但MECE我觉得是最基础的一个，如果产品/业务在规划、执行的时候没有做到“不重不漏”，即使是产品做成功了，很多时候也只是靠着运气或者直觉，这种成功很难长久。

下面学姐就从浅入深来介绍MECE究竟要怎么应用在工作中，初阶的产品经理可以先看第一部分，介绍MECE方法在产品中的应用；中阶的产品经理可以看第二部分，怎么样判断一个业务是否值得投入、该投入多少，做完整的业务分层。

一、带着MECE思维做产品

先从产品规划和执行讲起，一个完整的需求从产生到最终的落地，有这么三个比较重要的阶段，用户分层–需求取舍/排优先级–完善需求：

1. 用户分层

用户分层是需求产生的第一步，也是基础中的基础，关于用户分层、STP等如果详细展开的话可以再额外写一篇文章，为了避免有些童鞋没有接触过，先简单介绍下什么是用户分层、为什么要做用户分层。

用户分层，即把用户根据一个或者几个不同的维度去切分成不同的小组，即使再小的平台，其用户的需求也会是千姿百态的，我们不能简单粗暴地认为平台上只存在某一种类型的用户，但也不可能去花很大的力气满足每个用户非常个性化的需求。

因此我们就需要对平台的用户特性做一些总结，抽象出几种不同类型的用户，再去深挖TA们的需求。但如果用户分层不严谨，不能做到不重不漏，就没有意义了，下面总结几种常见的符合MECE的用户分层：

1）根据用户画像的核心维度

一个好的用户分层，一定是可以让产品经理对用户的有一个非常直观的印象，选取维度的时候要切记要选核心的维度，从而对后续设计产品能起到指导意义。

比如在交易平台，比较核心的维度一般有用户的消费水平（因为每个城市物价不一样，个人比较喜欢用恩格尔系数这样比较标准化的指标），和其他会影响用户消费的维度，比如婚姻、工作等等。

举个例子：我们可以先把点外卖所有的用户简单根据是否上班（这是一个完全做到不重不漏的分层，为了描述方便下文简化成学生、白领）去分层，由于大部分学生有时间没有钱，会对优惠更敏感，而大部分白领有钱没时间，会对送达时间更有要求。

那么如果我们调研下来认为外卖用户更多是没有时间烧菜也不想吃食堂的白领，就会把更多的研发人力投于配送算法优化而不是完善优惠券系统，这也就是为什么靠做大学外卖起家的饿了么，虽然之前在狂砸优惠券，市占被美团反超的原因。

有些童鞋可能会疑惑，即使是有工作的白领，虽然可能比学生稍微富点，但还是有不少打工人想要一些优惠，那么我们可以再从另外这个维度进行分层，把外卖用户分为对优惠敏感、对优惠不敏感的，对于那些对优惠不那么敏感的用户，不需要优惠就会下单，平台就没有必要在他们身上投更多的钱。

所以我们看到的美团外卖下单页上，平台的红包不是默认选中的（商户的红包是商户补贴的，平台没有成本，商户的红包默认选中是因为商户更希望用户能点自己家的外卖，和平台的诉求不同），需要用户手动选择下才能使用红包，就是为了把对优惠不敏感的用户做分层，降低不必要的成本。

2）根据用户本次打开的使用场景/目的

除了根据用户的画像去做分层，即使是同一个用户，每次打开同一个App的场景/目的都可能是不同的。比如淘宝的上半部分是搜索和金刚位，下半部分是个性化推荐，前者是为了满足有明确目的用户，后者是为了目的不明确的“闲逛”用户而设计的。

同样，我们可以把进入大众点评首页的用户（不考虑去其他几个tab的）分为三层，明确自己想找哪家店、不确定想找哪家店但明确自己想去某类店（比如美食、酒店、电影院等）、不确定自己想找哪一类店的，使用首页上的搜索框大概率是第一、第二层用户，使用金刚位的大概率是第二层，使用下方信息流推荐的大概率是第三层用户。

所以你会发现信息流上方切换的选项卡前面几项都不是按照类目去分的，因为大部分找类目的用户都被搜索栏和金刚位分流走了。

之前的例子都是单一维度的用户分层，我们也可以抽象出多个维度来做用户分层，如果要设计一个让用户在线上找酒吧的功能，我们可以先分析用户喝酒的场景，可以在家喝或出门喝，推测出用户出门喝酒更多地是为了社交而不是单纯喝酒，而社交又可以分为熟人社交和陌生人社交；再根据不同酒吧人均消费也差异较大的现状，把对用户去酒吧的场景分为四层，正好可以对应四种不同类型的商户（下图）。

这样分析下来我们就会发现，如果要设计一个线上找酒吧的功能，首先我们需要针对不同酒吧做一个细分的二级类目，然后再针对二级类目来调研和设计产品来满足用户在不同场景下的需求。

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3）根据供给的情况

前面介绍的两种都是从用户角度出发，对双边或者多边平台来说，对供给进行分层也非常有必要。可以根据供给本身的情况来分层，这和前文提到的对用户分类是类似的概念，比如很多互联网公司都会根据公司的规模来给客户分头腰尾，对他们不同的定价和不同的产品策略。

也可以根据供需关系来分层，比如KTV、打车会有潮汐现象，供需关系随时间变化非常剧烈，我们可以考虑在供不应求时增加供给、提升供给的价格、提升供给的工作效率；在供大于求时考虑拉动需求、优惠促销；在供需平衡时更多考虑供需匹配的效率（当然不是说另外两种场景完全不考虑供需匹配了）。

由于供给的情况每个公司可能会差异比较大，在这里仅选取两种相对通用的来讲。

2. 用户分层后，对需求进行取舍/排优先级

有了一个符合MECE的用户分层，针对不同层用户的需求要怎么排优先级？需求冲突的时候要怎么取舍？下面学姐根据业务发展阶段，简单介绍几个原则：

1）在业务发展初期/研发人力有限的情况下，永远考虑核心需求

相信大家上学的时候都学过马克思主义主要矛盾、次要矛盾和矛盾的主要方面、次要方面。那么做需求也是类似的，永远优先做核心用户的核心需求，再做核心用户的非核心需求，最后做非核心用户的需求，后者和前者冲突的时候优先选择前者，避免因小失大。

比如在顺风车这个业务场景下，会存在部分车主是因为达不到快车的注册门槛而来顺风车专职接单的黑车司机，但顺风车的核心车主肯定是非专职、顺路接单的车主，这两者的需求完全相左，顺路接单的车主只会发布路线后等待匹配到合适的乘客，而黑车司机会去主动找附近的乘客接单。

如果根据黑车司机的习惯去设计“附近乘客”的入口，就完全违悖顺风车的初衷了。

平台可以允许部分专职接单的司机存在（毕竟这两者也很难严格区分出来）甚至贡献小部分订单，但绝不能宣兵夺主为黑车司机设计产品功能，把黑车司机的需求置于顺路车主之上，这也是为什么交通监管部门约谈某些顺风车平台，要求其下线“附近乘客”入口的原因。

2）在业务发展中后期/研发人力相对充足的情况下，平衡核心和非核心需求

我们可以先来思考这几个问题：为什么微信「发朋友圈」的入口不在微信首页，而要点击几下才能看到？为什么订电影票的时候一定要选择座位才能下单，而买飞机票的时候下完单才选择座位，订餐厅的时候甚至不需要选择座位只需要选择是否要求包房？

这一切都是在核心需求和非核心需求之间的平衡，微信的核心需求是聊天，所以我们要点击几下才能发朋友圈，看电影的时候座位非常影响观影的体验，所以是核心需求，而买机票的时候座位对体验的影响没有电影这么大，餐厅的座位（不考虑包房）影响就更小了。

所以，在平台或业务做大了之后，难免会到一个阶段我们可能会把用户、用户场景分得更细，尽可能去满足他们的各种需求，在平衡的体验下尽可能做到完善。

比如，在交易平台的设计中，我们要去平衡正向流程（购买交易）和逆向流程（退款、投诉等），如果只看体量，那么逆向流程的需求肯定不如正向流程这么核心，所以不能在核心页面的设计上占太大面积影响用户正常的购买/交易流程，但是逆向流程做得不好可能就会导致用户直接从平台流失，在中后期这是必须要完善的。

可以看到很多平台的做法都是尽可能把用户场景做细分，通过各种情况来推测用户此时是否需要投诉，比如滴滴打车会在乘客停留时间过长、偏离规划路线、偏离下车点的时候询问是否需要报警/投诉。

这方面反面教材就是咸鱼的推送，前段时间经常在淘宝下单之后马上询问你是不是马上要卖二手（咸鱼之于淘宝也可以算是逆向流程吧～），而这时候用户大概率可以直接退货，大概率不会去折价出二手。

3. 如何用MECE的思维，把需求做完整

有了需求后，到底要怎么样才能把需求考虑完善，这也需要应用到MECE，每个产品的设计可能千差万别。

学姐这里简单举一个例子希望大家可以有所启发，下图是一个设计在医院详情页上展示的交易产品需要考虑的抽象元素：

先根据用户流程结合5W1H去把整个用户的场景中可能遇到的决策项列举出来，然后再通过调研、数据等选择其中比较重要的决策项，再进行具体字段和选项的填充（比如齿科的材料可能是树脂、金属等），就不容易在与交互、研发的合作过程中因为细节被挑战。

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二、带着MECE思维做业务

一个业务的成败可以简化拆解成业务方向*组织能力，对于资深的产品来说，手上可能有好几个业务或好几个潜在的业务，那么业务方向的第一步就是跳出产品、更通盘地对手上的多个业务进行分层。

1. 业务分层

在互联网，往往是最近哪个赛道比较火，几个月就能从蓝海变成红海（甚至血海），那么到底哪些业务值得投入？应该投入多少？

每个业务对公司在公司中的定位又会有什么不同？学姐先介绍一个比较通用、符合MECE的分析方法值得借鉴，那就是根据市场吸引力和自身优势来进行业务分层。

下图就是一个业务矩阵，大家可以尝试把手上的业务放在矩阵中去看，比较需要警惕的是第二象限的业务，往往看上去很美，但大量投入并不一定能有产出。接下来介绍一些判断市场吸引力和自身优势的方法。

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1）判断市场吸引力

判断市场吸引力有一种常见且符合MECE的拆解方法，看目前的市场规模以及看未来的市场规模（即潜力）。

目前的市场规模可以通过查阅一些市场报告或者国家统计局的数据得出（一般来说超过万亿级的市场都可以查到，稍微小一点的行业可以自行推算）。

市场潜力最简单的可以通过过去5-10年的年复合增长率去推测，结合一些维度去判断在未来增长是否会变快，比如：

马斯洛需求层次模型去分析（下图），马斯洛需求层次把人基本的需求分为好几层，生理需求、安全需求、社交归属、尊重、自我实现，随着我们国家从小康往富裕转变，人们的需求会从底层的需求往上转移，像近几年年增长率都超过20%的医疗美容市场就更偏向社交归属、尊重、自我实现这样更上层需求，又比如同样是吃饭，除了最底层的生理需求，现在流行的网红美食打卡就更偏社交需求；

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参考国外的市场，但要注意要考虑到人口结构、城市化进程等因素，比如美国和我们一样是金字塔的人口结构（即低收入者占大部分），而日韩更偏橄榄形的人口结构（中收入者占大部分），如果用日韩的医美渗透率去推测中国的渗透率天花板，显然是不科学的；

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根据其他外因，比如科技的发展、政策扶持等。

2）判断自身优势

对自身优势的判断往往有很多方面，可以是C端优势、B端优势、员工的优势（技术能力、组织架构）等等。

特别在市场吸引力比较大的情况下，就需要更多去考虑我们来做的优势到底在哪儿来避免“看上去很美”，这里有一个通用（也符合MECE）的方法论是前美团现快手董事王慧文老王提出的“互联网的AB面”（顺便一提他的其他文章也很不错）。

先把互联网分成两大类，A面是供给和履约在线上，B面是供给和履约在线下，前者就是大家比较熟悉的纯线上业务，比如腾讯的大部分业务都是A面，阿里的大部分业务是B面；B面里还可以根据供给细分为B1“以SKU为中心的供给”和B2“以location为中心的服务”，前者就是电商，后者就是O2O。

这时候如果我们对现在比较火的社区团购来进行分析，会发现其和传统电商略有区别，由于对送达时间有要求，导致货源不能离用户的位置太远，所以会更介于B1和B2中间，导致B面的电商和O2O的公司纷纷杀入这个大战场。

从SKU的角度来说，电商平台显然更占优，而从location的角度，社区团购的市场会比外卖、打车更下沉，所以拼多多会比滴滴、美团更有优势。

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图摘自王慧文演讲“互联网的AB面”

2. 组织架构

前文有提到一个业务的成败可以拆解成业务方向*组织能力，组织能力中比较重要的一个环节就是组织架构的规划，这其中也需要用到MECE。

除了根据产品类型去划分（比如B端C端；CPS、CPC、CPA），比较常见的有根据类目、用户场景去划分，比如有目的性的导购和闲逛可以分开；根据用户流程，比如分为逆向、正向，或者到店前、到店后；根据供给、需求、供需匹配。

这部分不同的公司、业务可能差异比较大，总之只要尽量符合不重不漏就可以。

3. 结尾语

我们可以再来回顾下文章开头发出的灵魂拷问，怎样通过MECE的思考方式去避免：

拿着PPT去汇报某个产品规划A，却被老板挑战说，我觉得做B更有价值，你为什么不去做？——不重不漏的用户分层+需求排优先级，你应该在汇报的时候就已经考虑到了ABCDE等方案，最终根据优先级和资源情况来规划，而不是直接去拿着方案A汇报；
老板拿着某个竞品来钉你，说竞品的这个功能/业务很好，为什么我们不做？——通过用户/按业务分层去判断竞品和我们的差异在哪儿，从而考虑到底要不要去做该功能/业务；
在产品设计的过程中与合作方（研发、运营、业务等）就某个设计的细节大家各持己见，每个方案都有优缺点，谁都不能说服谁，陷入僵局——可以参考文章第一部分，特别是第三节，设计产品方案的阶段要尽可能不重不漏的把所有元素都考虑全面并经过一些调研和数据的论证，避免合作方觉得你的想法主观、片面；
某个已经上线的产品方案拿去开复盘会，被质疑产品的某些细节设计没有考虑到，导致数据不够好——可以通过第一部分的第二节去判断这些细节到底否是核心。