面对众多的需求，应该如何规划产品功能？

在产品设计中，经常会遇到许多用户需求和功能需求。这些需求可能来自用户、老板、团队，当然还有产品。这些需求可大可小，因此要依据不同的需求大小来安排功能规划。

一、用用户体验指标指导设计

和其他设计一样，设计一个功能的时候首先要考虑为什么而设计，关键的衡量指标是什么。产品功能规划需要回答一个问题，即用什么功能为什么用户解决什么问题，有哪些是问题的核心需求，哪些是次要需求。这一环很重要，它将决定我们先做什么后做什么。

用户有哪些痛点，有哪些需求，这些需求之间有什么联系？通过竞品分析可以发现不同的问题解决方式，发现不同的产品在功能定位上有哪些差异，他们的指标有哪些异同。在这个过程里，可以收集需求，管理并筛选需求，最后得到需求列表，指导后续的产品设计。

例如在一个产品中，为了增加活跃用户及其使用时长，新增一个语音匹配对话功能。选用Soul和Uki两个不同的陌生人社交产品，为陌生人游戏社交做竞品分析，设计一个帮助用户和异性用户一对一语音匹配对话的功能。

设计就是解决这些问题的过程。生活中我们也会遇到很多的问题要去解决，不同的人会有不同的解决方案。产品设计，是为特定的问题给出一个具体的产品设计方案，包含一个功能是怎样解决用户的某一需求的，页面是如何展现的，页面上有哪些交互，以及哪些关键的交互或指标可以说明帮助到了用户。

其次，在设计过程中，重复这个问题，可以帮助明确需求范围，强调什么是真正的、核心的、待解决的问题，从而防止由解决这个问题，变成去解决另一个问题，更不是为了强调需求不可更改。并且，核心指标和关键指标也是对外宣传的卖点，是产品提供了什么服务，解决了什么问题的最好注解。强调用户目标有助于使各部门各方目标一致，有助于达成一致的产品需求。

在一对一语音匹配对话中，用户需要发现一个和自己能够一对一语音对话的异性用户，并且能创造一次次好的对话体验。其中可以通过用户体验指标衡量用户对该功能的满意度：邀请次数、匹配成功、对话时间、问题和挫折、放弃率、出错率以及忠诚度（通过系统可用性量表 SUS 或 净推荐值 NPS 等指标衡量），可用性（或易用性），可信度，外观。

用户体验指标可以帮助评估设计效果，定位问题，了解设计实践结果，并做出继续优化，还是停止优化的决定。因为在某些情况下，继续优化带来的收益并不能更多。边际效用递减原理通俗的说法是：开始的时候，收益值很高，越到后来，收益值就越少。边际效用递减法则(The law of diminishing marginal utility，也称边际效益递减法则)，边际效用递减是经济学的一个基本概念，是指在一个以资源作为投入的企业，单位资源投入对产品产出的效用是不断递减的。

用户体验指标还有许多其他指标，使用哪些指标来为KPI（关键指标）服务，取决于所处的阶段和目标。不同的公司和公司所处的阶段有不同的KPI，相应地所需关注的用户体验指标也有所不同。

二、用用户体验地图设计功能

用户体验地图是一个 “一般”人为了实现目标而经历的整个端到端体验的可视化过程。这个体验是与特定产品/服务是无关的。它用于理解一般人的行为（与客户旅程图相对，后者更加具体，并专注于相关特定业务）。

用户想要收获在颜值声音，年龄性格，兴趣三观方面都满意的陌生朋友。用户的痛点在于很难发现和找到在这几方面均满意的用户，那么用户如何从一个陌生人社区中发掘这样一个未知的异性，并开始语音对话呢？

在常见的语音匹配功能中，可以看到限时匹配就是为了帮助用户在短时间内筛选和过滤不匹配的用户，从而开始一次新的语音匹配对话。

语音匹配可以分为4个阶段，匹配用户；用户选择；一对一语音对话；结束对话。

在这四个阶段里，用户的需求分别为：发现和找到用户；判断和确定匹配到的用户是否为聊得来的语音对话用户；找到聊得来的人以后，开始语音聊天、分享、倾诉；对话结束，自由选择结束对话。

由此可以分析得到用户在语音匹配功能中的行为路径和用户体验地图，如下图所示。

一对一语音匹配帮助用户找到可以在线语音聊天的用户，通过用户自己的接触来筛选和判断是否继续语音对话。为了更具体地匹配，可以为用户提供性别、年龄、地区筛选条件，提高匹配效率。在对话过程中，可以通过不同的工具来实现破冰和了解，如提供趣萌表情、卡片问答。通过对用户需求的分析，整理得到解决方案和优先级，从而确定功能规划。

确定好功能后，开始对每个需求进行分析。可以看到匹配合适的异性用户（需求1）优先级最高，是需要实现的基本特色功能，因此需要最优先实现。用户通过确定筛选条件进行语音匹配，在对话过程中可以向异性用户表示喜欢本次语音对话。如果不喜欢，用户可以选择结束语音对话，并决定是否继续下一轮匹配。通过对这一过程的分析，可以得到用户的需求流程。

对每个用户需求流程进行分析，并启动需求会议，讨论需求和原型。会后安排任务时间，如下表所示，浅灰色为交互时间，灰色为UI时间，深色为开发时间。并且，开发完成一小模块的功能后，就可以安排测试。这样可以使我们将要做的产品功能被逐步迭代开发和测试，直至上线。

三、用指标验证和迭代产品设计

产品上线后就要持续关注各项指标、用户意见和评论，从而验证和优化产品。移动应用关注的指标如图所示。用户体验指标是衡量KPI（关键指标）的工具，KPI 反映了企业的战略目标，例如收入增长，留存率或用户增长量。

指标是衡量设计效果的参考依据。

指标基准值有助于我们了解自己所处的位置。增长率是一个适用于大多数模式的指标，增长率毫无疑问是非常重要的，但是过早关注增长却是一件坏事。

比如对移动应用，当验证提出的问题和解决方案时，需要思考是否有足够多的人对此有足够的兴趣来维持5%的增长率。但是，不要在没有真正理解用户需求和提出有意义的解决方案之前就致力于提高增长率。当遇到或接近了产品与市场的契合点但是还没有产生收入时，可以以每周活跃用户增长率5%为底线。

任务完成率是最基本的可用性度量指标。如果用户在网站或软件上无法完成操作，最基本的任务都无法完成，其他的讨论就没有意义。尽管“好的”任务完成率总是和当前的使用情境相关，研究者在对1100个任务的分析中仍发现：平均任务完成率是78%。因此，假如使用这个功能的用户的平均任务完成率可以达到这个数字，那么这就是一个好的正常值。如果没有，则需要进一步定位问题，优化任务功能，提高完成率。

此外，移动应用与SaaS应用有许多相似的地方。如果移动应用或SaaS应用流失率是3%，也是一个正常现象。如果月流失率低于5%，当然最好低于2%，那么产品就有已经有相当好的粘性。流失率是一个关键指标，移动应用需要跟踪一日、一周、一月内的流失率，因为用户会因为不同原因在不同时间段流失掉。了解用户何时流失有助于掌握用户流失的原因以和防止流失的方法。

四、小结

产品功能规划是“瀑布式”的，实施过程是“敏捷式”的。KPI指标指导用户体验指标，用户体验指标验证和指导功能设计，通过瀑布+敏捷的团队协作方式，完成交互设计、UI设计、研发、测试，最后上线并观察用户使用情况。

很多指标可能还没有可以参考的“正常值”。我们如何发现它呢？正如边际效用所说的，如果为了一个指标所投入的资源和产出的效用的比值已经趋于稳定，那就意味着对该指标的优化达到了一个基准值，应该转而去优化下一个重要指标了。

本文作者 @candy 。

版权声明

本文来自互联网用户投稿，文章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。如若内容有涉嫌抄袭侵权/违法违规/事实不符，请点击 举报 进行投诉反馈！