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在敏捷环境中该如何进行需求分析（二）

100 2024-02-21


感谢阅读，本文共3343字，预计阅读时间大约需要9分钟。

为了方便您的阅读提前列出本文的章节：

1.定性分析

2.定量分析


 
    大家好，今天我们继续来分享一下，在敏捷开发的环境当中，如何进行需求分析。
    今天分享的主题是：

需求优先级排序

    我们在上一篇《在敏捷环境中该如何进行需求分析（一）》谈的大部分都是理论性的东西，很抽象，在实际上操作起来往往会碰到非常多的问题，事多人少的情况不可避免，想开发的需求很多，空闲的开发资源很少。需求都堆积成山了，拼命加班也完不成所有的事情。
    加人？不可能的，老板肯定是不同意的。砍需求？不存在的，每个需求来源都说自己的需求最重要。
    问题最后归结为一个问题：“怎么在有限的资源下，完成更多更有价值的需求？”
    摆在我们面前的只有一条路可以走，那就是在合理的资源投入下，优先级越高的需求越优先满足。
    需求优先级的分析方法大致可以分成两大类：
    一类是根据分析人员的经验主观地对需求进行优先级分类，我们称之为定性的分析方法。
    一类是根据调查数据，对调查数据进行分析，得出需求的优先级分类，我们称之为定量的分析方法。  

一、定性分析

1

四象限分析

    四象限分析法是很常见的一种定性分析需求优先级的方法。如下图：
    具体怎么用，就不多做解释了。这个方法真的是全世界都知道的方法。
    虽然是一种很常见，但是在实际应用中确实很难用得起来。属于典型的“知易行难”的方法论。
    个人觉得四象限分析法难以应用到需求排序中在于两个方面：
    区分什么需求是真紧急，什么需求是假紧急？
    每个需求的来源都声称是一个紧急需求，恨不得马上就能用起来。但是有多少需求是真的很紧急的？这需要我们花费大量的精力去甄别。
    换句话说，如果真的能甄别出什么需求是真紧急的，那需求排序就出来了。
    “重要且不紧急”和“不重要但紧急”哪个优先？
    虽然是个人都能回答得出“重要且不紧急”优先于“不重要但紧急”。现实中，总有很多原因让你不得不优先处理“不重要但紧急”的事情。
    总的来说，四象限分析法在指导日常事务上发挥着重要的作用，但是在需求分析上，如果使用“重要”和“紧急”这两个维度稍微有点不足。

但是，基于四象限分析法的变型方法却是很多能用于需求分析上。如下面要提到的“波士顿矩阵”就是其中的一种变型方法。

2

波士顿矩阵

    波士顿矩阵是由波士顿咨询公司发明的一种方法，最早用于分析市场增长率和市场份额。现在也被经常用于对需求的分析之中。
    先来看一下什么是波士顿矩阵，如下图：
    波士顿矩阵由用户价值维度和公司价值两个维度将需求分成了四个象限：
    • 明星需求
    对用户体验有价值，对公司战略也有价值的需求。明星需求是双赢的需求，需要优先得到满足。如一些促进用户活跃、转化的需求。具体的有，活跃度排名、优惠提醒等功能
    • 问题需求
    对用户体验有价值，但对公司战略和目标没价值的需求。此类需求虽然看似对公司没直接价值，但是提升用户体验有助于提升用户的忠诚度。如一些提升用户体验的需求。具体的有，提供多种快捷登录方式、提供辅助输入功能等。
    • 金牛需求
    对用户体验没价值甚至会对用户造成困扰，但是对公司战略有价值的需求。公司价值的体现，此类需求应该尽量考虑避免对用户造成影响。如一些运营需求等。具体的有，收集用户信息等。
    • 瘦狗需求
    对用户体验无价值，对公司战略也无价值的需求。此类需求应该过滤掉。例如一些伪需求。
    总的来说，波士顿矩阵比较适合产品成熟后，在分析优化型需求上。在这个阶段，用户基础功能已经得到满足，这时候商业价值才能逐步凸显，成为用户价值之外的另一个衡量标准。

二、定量分析

1

KANO模型


    KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。
    KANO将需求分成了五种类型：
    • 魅力需求
    也称兴奋型需求，是指那些出乎用户意料之外的需求。正因为是出乎用户意料的，所以当缺少此类需求时，用户并不会感知，用户的满意度也不会受到影响。但是，当具备了此类需求时，用户的满意度会急剧上升。
    • 期望需求
    也称意愿型需求，是指用户期望得到的需求。用户想要得到的，但又不是非要不可的需求。如果具备了此类需求，用户的满意度会提升。如果缺少时，用户的满意度会下降。
    • 必备需求
    也称基本型需求，是指用户觉得应该具备的需求。可以说，如果不具备此类需求，产品在可用性上将大大下降，所以用户的满意度会大大下降。但是，具备此类需求时，用户觉得理所当然，所以满意度并不会提升。
    • 无差异需求
    具备或不具备用户都觉得没所谓的需求。此类需求，有没有都不会对用户的满意度产生影响。
    • 反向需求
    用户不希望出现的需求。如果具备了此类需求，用户的满意度会下降。此类需求要尽量避免。

用一张简单的图形来表示如它们之间的关系：

如何确定需求类型
    我们来看一下怎么一步一步地将需求归类到每个需求类别里面。
1. 设计问卷
    KANO模型是通过问卷调查的方式来确定需求类型的，通过对调查问卷的统计来分析来区分需求。先来看一下问卷的设计：
2. 收集数据
    根据用户对两个问题的回答，我们可以将此名用户的答案进行归类，如下图：
    当我们对大量用户进行问卷调查后，我们可以得出这个功能在大量用户下选择的占比，如下图：
    从上图，我们可以看出，用户对这个功能选择的占比大概如下：
    • TA（魅力需求）：30%
    • TO（期望需求）：12%
    • TM（必备需求）：18%
    • TI（无差异需求）：31%
    • TR（反向需求）：8%

    • TQ（可疑需求）：1%

3. 清洗数据
    首先排除掉Q，这个选项是不应该出现的，可能是用户错误的选择，或者对问题理解的错误导致的。
    然后排除掉R，大量用户选择了R，此类用户是不应该被开发的，所以不列入需求优先级的排序范围。
4. 数据分析
    通过分析A、O、M、I四个选项进行计算划分。
4.1 Better-Worse系数计算
    这里我们引入Better-Worse系数，先看一下Better-Worse系数的计算公式：
    Better/SI=（TA+TO）/ (TA+TO+TM+TI)
    Worse/DSI=-1 *（TO+TM）/ (TA+TO+TM+TI)
    Better系数表示用户的满意度。Better系数越高，表示当具备此类需求时，用户选择“我很喜欢”的比例越大，此类需求越能提升用户的满意度。
    Worse系数表示用户的不满意度。Worse系数越高，表示当不具备此类需求时，用户选择“我不喜欢”的比例越大。如果此类需求缺少，用户的满意度将大幅度下降。
    上面的值代入公式计算得出：
    Better/SI = （30% + 12%） / （30% + 12% + 18% + 31%） = 46%
    Worse/DSI = -1 * （ 12% + 18% ） / （30% + 12% + 18% + 31%） = -32%
4.2 绘制Better-Worse图表
    我们用这个方法，对多个需求计算Better-Worse系数，然后将其放到同一个图标上面，如下：

    画Better-Worse系数图的时候，在实际操作中有两个点要注意：
    Worse系数是负数，为了方便显示，在制图过程中，我们对Worse系数取绝对值进行绘制。

因为需求的优先级是相对的，所以，在绘制过程中我们可能不是严格按照50%的系数对需求进行划分。而是针对需求的大概分布情况，我们增加了另一个坐标轴，然后去中间数进行划分。如上图，因为系数相对集中在10%-90%这个区间。所以在图中，使用10%-90%为坐标绘制了另一个坐标轴进行区分。

KANO模型总结
    KANO模型是一种定量的分析方法，在运用过程中有以下几个优势：
    KANO模型一般有大量用户参与，它可以避免个别人为的观点左右了产品的需求。
    在诸如哪个功能“更重要/更紧急”这种问题上，我们总是在“更”这个字上争吵不休。KANO模型提供了一种数学统计的方式，给哪个需求“更重要/更紧急”提供了一个量化的标准。
    但是，我们也应该看到KANO模型，也存在的一些缺点：
    • 需要大量的用户参与，操作流程比较繁琐。
    • 调查问卷一般比较长，而且反复问正反两个问题，会让用户感到厌烦。
    • 大众的选择，可能会将一些重要的创新功能隐藏掉。
    无论是波士顿矩阵还是KANO模型，在使用上都存在着或多或少的不足。但是这两种方法论，给我们提供了一个很好的思考标准。其中波士顿矩阵是以价值来对需求进行思考，KANO模型则是基于用户满意度来进行思考。
    但是，我们日常在处理需求时，总会遇到各种各样的情况出现,比如老板突然来了一个想法，比如开发资源短缺，比如团队并不具备某项需求的开发能力等等。这时候，作为产品还是需要根据具体的情况具体分析。
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NDc0MDc4Mg==&mid=2247484012&idx=1&sn=5b75be345edcdad0234b60367ef5db41
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