商業後台交互設計師—如何對需求進行優先順序排序？

商業後台交互設計師—如何對需求進行優先順序排序？

來自專欄關於產品、產互的一些想法

商業後台產品的設計目標：提升收益（收入提升、成本降低）、體驗優化（提升操作效率）

一、影響需求優先順序的因素有：用戶、重要程度、頻率、對收益的影響

1.1、用戶

目標用戶、重點用戶，如-廣告投放平台，目標用戶是有廣告投放需求的人群，但這個需求的重點用戶，還需要更聚焦一下，是廣告投放中的哪個行業？哪個消費級別？是新手還是熟手？等等。

高價值用戶、低價值用戶，不同的產品階段，對高價值用戶的定義是不同的，比如：目標是納新的產品，熟練用戶顯然不是它的高價值用戶。

如何獲取：我們需要對目標用戶進行定位、分類和分層，並估算出各個層次用戶的佔比，再與需求進行配比。

1.1.2、在沒有數據的情況下，可以先用訪談的方式，先假想用戶的類型，再通過訪談的方式去驗證，確定用戶的類型。

1.1.3、數據分析，如果用戶留下的痕迹，後台數據是一個非常好的方式，可以對用戶數據進行分類，如消費層次、新老客戶佔比等；後台數據會有些限制，不大可能採集到所有維度的數據，而問卷的方式相對比較靈活，可以做些補充，如-廣告反賊放後台，一般不會採集用戶的人口學數據，但問卷調研可以很方便的收集這方面的數據。

1.2、重要程度：目標用戶主觀評價需求的重要程度。

如何獲取：常用方式-通過用戶調研的方式，讓用戶對重要程度進行評分，（5分最高，1分最低），並給出打分的理由。

1.3、頻率：目標用戶的需求頻率，多長時間一次？

如何獲取：通過用戶調研的方式，讓用戶對頻率進行勾選，（給出頻率的選項），並給出使用的場景；數據埋點：對某個功能的操作進行埋點，從數據上分析使用頻率。

1.4、對收益的影響：這個需求對收益的影響是正向的、負向的、還是沒有影響。

如何獲取：通過用戶調研的方式，讓用戶進行選擇（3選一），並給出原因；實驗測試：如某功能上線後，A、B版測試，對比收益的數據。

二、如何判斷優先順序？我們將這4個因素，分別畫成4象限，如下圖所示:

2.1、高優的需求X7，大部份處於第1象限，如：

2.1.1、第1象限的需求：高價值用戶的高頻需求、高價值用戶覺得很重要、正向影響高價值用戶的收益、；正向影響收益且高頻、正向影響收益且用戶覺得重要、高頻且重要的需求。

2.1.2、非第1象限的需求：負向影響高價值用戶的收益，負向影響收益且重要—這2種需求一般不會從後台用戶中產生，較大可能是平台的需求，比如，某搜索公司，為了提升搜索體驗，會降低某些大行業用戶的廣告投放，如：加大物料的審核的力度，目標是提升體驗，而不是收益。在某些非常規的場景下，這類需求的優先順序會很高。

2.2、中優的需求X4

低價值用戶的高頻需求、低價值用戶覺得重要的需求、正向影響低價值用戶的收益、正向影響收益但低頻—這4類需求，經常因為收益的量級較小，而被高優需求PK下去。

同時也要看產品的發展階段，在產品的初始階段，這些可能都會是高優的需求，在產品的成熟階段，這些就有可能變成中優的需求。

2.3、低優的需求X7-通常指基礎功能，如：

2.3.1、高價值用戶的低頻需求、低價值用戶的低頻需求、高價值用戶覺得不重要、低價值用戶覺得不重要—很多後台的基礎功能，需要滿足不同層次用戶的需求，如：高級用戶高頻使用高級功能，初級用戶高頻使用的是初級功能。

但如果，某一個需求，同時滿足上述所有的條件，即「所有用戶的低頻需求、不重要的功能」，那這個需求就不需要考慮。

2.3.2、低頻但重要的功能—不常用，但是很重要，比如後台的操作記錄，常常是只有在後台出現問題的時候，才會去查看。

2.4、有爭議的需求，如：

2.4.1、負向影響低價值用戶的收益—達到一定的量級，會導致低價值用戶的棄用，這個需要平衡，損失這部份低價值的收益是什麼？

2.4.2、負向影響收益的低頻需求、負向影響收益且不重要—負向影響收益，需求的頻率的很低、不重要，這類需求沒什麼存在的意義。

2.4.3、正向影響收益且不重要—對於一個商業後台來說，這個不太現實。

2.4.4、負向影響收益的高頻需求—用戶有高頻需求，但是影響用戶的收益，這個也不太現實。

實際的工作中，很有可能遇到比這些更複雜的場景，如以上場景的組合，但因素的疊加，在這裡就不再贅述，本文僅起到一個拋磚引玉的作用。

設計師的工作就是不斷的權衡，尋求最優解。

一起加油~

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END~

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