探索用户需要完成的任务（创新篇二）

圈圈 2023-08-07 18:34:36

上一篇我们介绍了，做创新产品需要注意的大面和节奏（详见这里）。但是当你走入第一个篇章，叫做我们的目标用户和目标场景是什么的时候，你就会遇到很多问题。

传统的产品场景里面会需要定义 Persona，Persona 的定义是具体化这个人物形象，包括他的年龄、性别、工作特色、需求和场景。但是在创新的领域，你遇到的会是更加广泛和不清晰的需求，每个角色之间的差异也会比较大。

2017 年的时候总结过一篇文章，简单粗暴做人物模型（persona），现在来看确实简单粗暴了。

一、Persona 的局限性

目前我在做一款 AIOT 设备，在实地构想和落地的场景中。我发现对于 AIOT 的资产管理需求并不仅仅属于资产管理员。此外，都为资产管理员的角色，每个用户的需求粒度也不一致。比如：有的用户需要实时监控，因为实时信息监控粒度更细致，维修运维的时候更能体现设备修好了没。有些用户需要前一整天统计数据，因为信息要落到一线执行人的身上，实时数据无法让一线开展行动。

所以专注在某个角色的人身上，你会发现场景大不一样。

如何解决这些问题，聚焦在某个人物角色上，但是这个人物角色里面也有较大的差异性。同时又如何满足用户角色不一致的人，有相似的需求？

在克莱顿·克里斯坦森的《与运气竞争》一书中提出了一个概念，叫做「基于任务的场景探索方法」。

克莱顿教授认为，我们不需要区分用户角色、年龄这些特征。我们要看的是，用户在购买产品或者服务的时候，他需要完成什么任务？

比如在上述我遇到的问题里面，我们要定义清楚，不管是资产管理员，还是其他人，他们关注资产的原因是什么，需要完成什么任务？

这个答案就清晰的跃然纸上了。防止资产丢失，是他们最重要的任务之一。

这些设备动辄一台 4-5k 元，而且又到大量采购几万台到几十万台。传统的方式是用人去实地检查才知道设备情况，一般好一些的企业能做到 2 周去一次。如果 2 周内没去，正好设备又被移动走，是无法发现的。在这个行业 6% 的资产丢失率是一个普遍且良性的数字。但是我们可以计算一下，某地区 1w 台设备，4k 采购价，每年的损失在 240万。如果你计算全国，100万台的规模，再把 240万后面乘以两个 0。

当你定义了用户需要完成的任务后，你就可以能清晰判断什么时候需要实时监控数据，什么时候需要一段时间窗口的汇总统计数据了。位置移动是需要实时报警的数据，插电因为每个终端店铺情况不一样，一般在夫妻老婆店这种，店铺关门了，店主就会拔电来节省电费。每个终端店铺的开门时间又不一样。所以最好是监控整个24h 内的插电情况来做判断。插电的实时数据会过于干扰我们的用户。

在这个流程里面，各个限制条件和使用的背景都能够帮你限定出实时和非实时的使用场景。

二、清晨的奶昔

克莱顿·克里斯坦森教授也举了一个经典的例子，清晨的奶昔。

20 世纪 90 年代中期，底特律的两位顾问造访克莱顿·克里斯坦森教授在哈佛商学院的办公室，深入学习颠覆性创新理论。鲍勃·莫埃斯塔和他当时的合伙人瑞克·佩迪正在发展一项利基业务，为面包店和零食公司提供建议。

莫埃斯塔分享了为一个快餐连锁品牌打造的方案：贩卖更多的奶昔。这家连锁公司花了数月，极尽细致地研究这个问题。几个月后，营销人员付出了很多努力，奶昔的销量却一点儿变化也没有。

因此，教授教他们从另外一种角度来思考问题：这些消费者的生活中出现什么样的任务，才会促使他们来到这家餐厅“雇用”奶昔呢？

以这个视角为出发点，营销团队选了一天，在餐厅里站了18个小时来观察顾客：人们是在何时购买奶昔的？他们穿着什么样的衣服？是独自一人吗？除了奶昔之外，他们还会买其他食品吗？他们是在餐厅里把奶昔喝完，还是开车带走呢？

原来，很大一批奶昔是在上午9点之前卖出的，买者则是独身来到快餐店的人。这些人大多只会购买一杯奶昔，他们不会待在餐厅把奶昔喝完，而是钻进自己的车里开车带走。因为清早的消费者都有一项需要完成的任务：他们不得不百无聊赖地花很长时间开车上班，因此想要用什么东西让旅途变得有趣一些。

原来，这项任务的竞争者有许多，但没有一位能把任务完成得无懈可击。有的消费者雇用香蕉来完成任务，但香蕉几口就吃完了。还有的消费者购买了甜甜圈，但是面包屑太多，让他们手指变得黏黏的，弄脏衣服和方向盘。贝果面包则又干又没味，让开车的人不得不一边用膝盖转方向盘，一边往面包上涂抹奶酪和果酱。还有人购买士力架。但他觉得，早餐就吃甜点实在太罪恶了，所以再也没有这样做过。但是奶昔呢？它可以算是诸多选项中的最优项。用纤细的吸管喝完一杯浓稠的奶昔需要花很长时间，而且奶昔还能帮助抵挡上午10点左右袭来的饥饿。

由此可见，这种奶昔能比其他竞争者更好地满足需求。在消费者的眼里，其他竞争者不仅包括其他连锁店的奶昔，还包含香蕉、贝果、甜甜圈、早餐棒、思慕雪和咖啡等。

研究团队还发现：这些奶昔和消费者之间的共同点与他们的个人状况没什么关系，这些消费者的共同点是他们必须要在早上完成一项任务。

每个人的日常生活中都会出现需要完成的任务，这个时候，我们便会雇用产品或服务来完成。

此外，从任务的视角去理解用户，你会发现什么才是你真正的竞争对手。你关注的其实更应该是客户在解决任务中的替代方案，而不是你以为的对手。

三、「任务」的定义

那到底什么是用户需要完成的任务呢，其定义是指：

一项任务是指个人在特定背景下想要实现的进步。
成功的创新可使用户取得理想的进步、解决困难、实现未完成的梦想。这些创新可以完成缺少有效解决方法或不存在解决方法的任务。
任务绝不仅仅涉及功能，社会和情感因素也占有很大比例，而这两者，有时甚至要比功能因素更重要。
任务是在日常生活中出现的，因此背景对于其定义至关重要，这也是创新任务中不可或缺的一个环节。用户特征、产品特征、新科技和流行趋势，这些都不是创新任务的关键环节。
需要完成的任务是不断发展和重复出现的，几乎不可能是独立存在的“事件”。

任务比「需求」的概念要清晰，容易定义很多。因为需求是模糊、宽泛、且无处不在的。

“我要吃饭”，“我要身体健康”，“我必须为退休存钱”，这些都是需求，对于用户都很重要，但对于想要满足这些需求的创新者而言，一般性只能提供模糊不清的指导。

任务理念则会涉及一幅复杂得多的背景。回想一下我们的奶昔案例。选择雇用奶昔，或许是为了完成我自己生活中出现的一项任务。其中不仅包括纯粹的功能性或实用性需求（“我很饿，需要吃点儿早饭”），也包括社会和情感层面上的需求（“我独自一人在漫长的通勤路上“）。在这种背景下，我的一些需求要比另一些需求更重要。在这样不同的背景下，我的每个需求的背景会让我购买一杯奶昔，或是干脆替换为另外一种解决方法来完成任务。

特别注意的是，“需要完成的任务”理论重点不在于“谁”做了“什么事”，而是着眼于“为什么”。想要理解任务，我们就要将认知拼凑成一幅统一的画面，而不是将其分解成更细小的切片。

四、「为什么」理论的力量

解释为什么的因果理论是创新产品的基石，你要回答：用户使用我的产品是因为（什么原因）去完成（什么任务）。

表面上的事情，如了解用户的特征、为产品添加花里胡哨的功能装饰、捕捉热点或是模仿你的竞争对手，这些都不会带来成功的创新。想要不再依靠碰运气进行创新，使之具有真正的可预测性，你就得理解这背后的因果机制，也就是用户在特殊背景下想要获得的进步。

就像飞行的条件不是翅膀和羽毛，而是升力。在没有获得这个因果关系之前，很多人的尝试都会以失败告终。给自己安一个翅膀，从高空落下，结果可想而知。直到后来，科学家发现了伯努利原理，才了解到飞行的主要原因是升力。当空气流过一个翼状物体，物体下方的空气会将翼状物体向上推。鸟类就是这么飞行起来的。

但是即便是在有了这样的认识之后，科学家们仍然需要通过反复试错实验擦亮寻找因果关系的镜片，以便成功设计出飞行器。当一架飞机失事后，研究人员便会研究背后的原因，不停的改良。直至无论什么天气情况，都能够安全飞行的情况下，才可以大规模推广。

从这个故事我们也可以发现，新的产品/技术/业务模式，在成熟之前，都处在“品质革命之前”的状态下。瑕疵、失误以及失败会以各种各样的方式，在不同的背景下出现。为了让新的创新跨越鸿沟，走向大众，这些瑕疵、失误都是我们需要解决的。解决这些问题的方法就是思考产生这种现象背后的原因到底是什么。

五、不可忽略的感情因素

在医院的诊疗室，霍姆斯特龙医生拿过一张纸，简单地示意了患者膝盖所出的问题，以及医院该如何予以治疗。这个过程虽然给人以慰藉，但也让人困惑。因为在霍姆斯特龙医生身后的电脑中安装着一款最先进的软件，能够在诊断过程中帮助他进行记录并将诊断结果传达给病人。但是，医生并没有选择使用软件。

为什么不把这些信息输入电脑呢？

霍姆斯特龙医生解释说，将信息输入计算机不仅会占用他大量的时间，还会让他不得不背对病人。虽然只是在下诊断的时候把脸扭过去一小会儿，但即便如此，他也不希望给病人带来这样的体验。他想要保持眼神的交流，让病人放松心情，并确信自己会受到周到的照顾。在那一刻，最重要的事情并不是展示出精致的计算机图像，而是与焦虑的病人进行沟通并给予安慰。

“我们设计出了一款绝佳的软件系统，本以为可以协助医生完成任务，但他转而选择纸和笔。这件事真是让我醍醐灌顶。诊疗室里的每一样物品都是我们从功能性的角度设计的，感情功能完全被我们忽视了。”

从用户需要完成的任务角度来考虑，任务带有与生俱来的复杂性：任务并非仅包括功能因素，它还包含社会和情感因素。许多创新往往将其重点全部放在功能或实用需求上，但在现实生活中，用户的社会和情感需求有时会远远超出任何对于功能的要求。

在《爱，死亡，和机器人》第二季里面出现的未来社会，人类的一切服务都由机器所代替。女主人家里的扫地机器在错误的情况下，把其视为垃圾，对主人进行毁灭式进攻。

人工智能领域是一个普遍被大家担忧的新技术行业。无授权的使用我们各种数据的商家，取代我们工作的机器人。令人讨厌的推送视频，因为你看到的永远都是那个范围内的内容和主观偏见；令人讨厌的广告推送，因为它知道我们曾经搜索、点击过什么，对什么主题感兴趣。

人工智能如何更好的为社会和人类服务，萨提亚在《刷新》中提到：