之前文章講了太多偏實操的方法論，感覺並沒有傳遞出核心的產品思維，這篇文章開始轉變下思路，具體實操不講太多，多分享我關於做產品的思考
先列下新功能迭代和引入的思路：
事前需求來源：
用戶調研和用戶反饋
產品數據分析
團隊成員（BOSS、運營、市場、技術、客服等）提出的需求
PM自身對產品的思考和重構
事後效果評估：
數據分析
用戶反饋
行業反饋
商業價值
產品中已有的功能如何迭代？
既然是已有功能，重點在於事後效果評估，綜合衡量當前功能的真實收益，有無明顯短板和不足，發現問題和瓶頸，並針對性提出解決方案，進一步優化。
如果通過數據等驗證已有功能明顯是小衆、低收益的，那麼該不該砍掉？我的觀點是保證用戶牴觸意見在合理範圍內去砍。雖然功能點加了容易去了難，但爲了保障產品自身的靈活、保證主體用戶的體驗，都應該不惜一切去砍掉相對雞肋的功能點。不能爲了10%用戶的滿意，去幹擾90%的用戶，當然功能分層也是一種解決方案。
面對老闆提出的需求，如何處理？
產品經理不能過於放低身段，一味接受老闆的需求就是對用戶的不負責任。接到老闆需求，最重要的是儘量多向老闆瞭解需求背景，爲什麼做這個需求？背後出於什麼考慮？想要達到什麼目標？需求背景比需求本身更重要，因爲有時候往往滿足需求背景的實現方式有很多種，產品經理的價值就在於選擇最優的需求實現方案去滿足需求背景。
新需求的數據支撐從哪裏來？以及如何說服老闆和同事做這個新功能？
用戶調研與訪談，這個是我認爲比較高成本低效率的方式。用戶訪談，只適用於深度瞭解個例的使用場景與操作習慣，以求改進產品體驗，其他價值有限。
還有調查問卷，問題設置、受訪用戶選取會嚴重影響調研結果，而且同樣是抽樣調查的方式，在大數據時代，這種方式顯得過時。大公司裏，產品經理往往是向用研團隊提出調研需求，最終收到的都是經用研團隊處理過的二手需求，這也是很容易出問題的點。
對於用戶的聲音，總結起來的建議就是用心聽，但不要照着做。這方面王詩沐舉過雲音樂用研的例子，詩沐厲害的地方在於親自到一線做用研，還鼓勵產品同事一起參與進去，其中有個例子是一個用戶說自己是周杰倫的鐵粉，但實際上深入瞭解後發現她沒有參加過周杰倫的任何粉絲會、演唱會、沒買過杰倫專輯，這其實是用戶在“撒謊”，這種現象在用研中普遍存在，合理設置問用戶問題的方式可以有效改善。
數據支撐還有來自一些第三方數據，行業報告，百度指數，以及競品數據預估，這樣的數據相對公開，但同時也存在可信度不高的問題。關於競品數據預估，這裏有個例子是純銀通過一些自己的研究與觀察，可以推測出新浪微博的推薦算法策略，這樣的操作難度很高，但也不是沒有可能。首先要明確，競品的準確數據是很難通過外界獲取到的，所以能估算出個大概已經相當不錯了，不能苛求誤差很小。具體預估完全靠實戰總結，沒有通用的方法論，簡單思路是從UGC內容和用戶行爲兩個角度預估。
做一個新功能並不能全靠數據支撐，如果是自家新創造的需求（市面上沒有競品在做），是很難找到需求支撐的，不如通過預估市場規模，說服老闆做個低成本嘗試，效果實在不行就放棄，但產品經理本身要有一定用戶洞察力和非數據支撐（比如向身邊朋友調研），不能自己都不相信這個功能用戶會買單。
新功能與現有產品功能如何結合？
在考慮清楚新需求後，具體實現時需要考慮是新開功能板塊還是與現有功能結合，思考新功能與現有各功能的關係，如果是替代則最好新設立板塊或者替換掉已有功能，如果是互補則最好基於現有功能做流程延伸和拓展。
產品憑直覺提出的需求怎麼保證相對靠譜？
相信大家經常會有從自身角度提一些需求的情況，這種情況下該如何保證需求是相對靠譜的？關鍵在於把自己訓練成目標核心用戶，真正設身處地去考慮問題，形成同理心，這樣就可以跳過以上說的那些用研、數據支撐環節。能做到這樣境界的產品經理極少，需要長期的實操和訓練才能達到。所以對於新做產品經理的同行來說，採用直覺而不做用研和數據分析來提需求的方式還是儘量少用爲好。
作者：清水雜談
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來源：簡書