总有个世界难题困扰着我们：那就是今天中午吃什么？

这个问题的背后折射出的用户需求是“如何做出最优选择”。

我们买房时，会考虑价格、地段、配套、升值空间等因素，烦恼于该选择哪个楼盘；

我们找工作，会考虑薪酬、福利、工作强度、行业前景等因素，纠结于该接受那个offer；

我们找妹子，会考虑身材、长相、家境、三观等因素，踌躇于该和哪个女孩约会。

每天我们都要面对大量的选择题，并做出选择，很多时候甚至是被迫做出选择。

然而绝大部分选择题的背景和条件并不简单，这也使得做出的选择往往并不合理。

于是我们也见怪不怪的看到很多人：

买了房之后，过几年发现小孩子读书需要学区房，于是又（很麻烦的）进行置换；

领了offer入了职，发现公司并未如自己预期的那么好，然后悻悻的提了离职；

通过相亲认识的小花，奉旨闪婚，结了婚后才发现两人三观完全不同，根本无法一起生活。

这类案例比比皆是，生活中只要存在选择，就大概率充斥着后悔。

在这个复杂的人类社会中，到底有没有什么方法能够让我们后悔的概率更低一些，选择的合理度更高一些？

今天我们以“B端产品的需求优先级选择”这件事来进行讨论，看是否能得出一个科学的方法。

假如现在客户提出了一个需求：一家儿科诊所，因为面积大、人流量大，导致人工呼叫患者就诊的方式效率低下，因此他们需要一套叫号整体软硬件解决方案，包括综合显示屏，诊室门口分诊显示屏，自助取号机。

你作为这款产品的负责人，该如何分析并做出决策：

（1）该不该做？

（2）该排哪个次序做？

（3）该以怎样的方式做？

（4）该做到什么程度？

要得到上述灵魂四问的答案，我们需要先理清楚这个需求背后隐藏的影响因子。

这篇文章主要解答前两个问题：该不该做？该排哪个次序做？即优先级问题。

先放一张总图镇楼：

1、时间的底层因子

我们常常面临一些选择，在做选择的时候，

有些人只考虑满足当下，有些人会考虑过去的经验，有些人则会为将来着想。

合理的选择应该是基于对过去、当下、未来的环境进行整体综合性判断得出的。从过去到现在，从现在到未来，站在时间的延长线上去评估这个选择题的最优解，才能更具有前瞻性，也更能引以曾经的失败为戒。

而往往很多人大都基于当下做决策，并不会过多的考虑未来，哪怕是下个月、下个季度。这就会导致很多产品功能在上线后没多久就因为无法满足快速变化的需求，开始进入重构，或者推翻重做。

这就是没有预估未来业务需求的变化所导致的糟糕的方案选择。

在时间这个底层因子的作用下，我们需要明确在未来一段时间内，真正影响用户需求的那些因子们会产生怎样的变化，包括市场体量的变化、行业模式的变化、客户需求的变化、业务场景的变化等。

我们可以看到，随着时间的推移，市场环境发生了巨变、行业模式不断升级、客户需求在日益增长、业务场景变得越来越多元化和复杂化，这就要求我们的产品需要预期到这些趋势、提前做好准备，去迎接这些变化，提升产品在未来新商业环境中的适应性和竞争力，只有这样才能立于不败之地。

举几个简单的例子：

（1）曾经互联网时代的PC端购物，变成了移动互联网时代的手机购物，这就是典型的随着时间的推移，技术更新换代，用户的硬件使用载体发生了转移，敏锐的洞察这一点，你就能提早布局移动端的产品，从而具备了产品的先发优势，更大概率抓住这波红利。

（2）从前餐饮店只需要一套点餐管理系统就能满足日常门店经营需求了，但是随着时间的推移，外卖平台的崛起，餐饮店一方面追求直接和外卖平台打通从而可以让下单——出单——派送更高效，一方面要求提高内部环节的效率来增加单位时间的出餐数，比如将整个后厨标准化，信息化，并打通前后厨。这是外部环境的变化导致的经营模式的变化，如果你能提前洞察在不久的未来，客户最想要什么，你就提前布局这些产品功能。

因此时间是一个底层维度，当我们考虑这些影响因子的时候，我们无法忽略时间赋予他们的变化。

任何一个影响“判断需求优先级”的因子，脱离时间维度去考虑，都将是片面、且不准确的。

2、市场环境的外部因子

这里包含市场中的所有信息：

（1）当前行业背景、发展趋势

（2）B端目标客群发展现状、发展趋势、当前的痛点

（3）客群上下游对目标客群的影响、变化趋势

（4）产品竞争对手的情况，及其战略

（5）政策影响、未来预期

下面举些例子，来让大家更好的理解如何通过外部因子来判断需求的优先级。

比如我所处于的互联网基础医疗领域为例：

（1）行业背景：

• 基础医疗市场中诊所的保有量在19年年中大概有23万多家，门诊量占比却只有4%左右；

• 整体增长速度基本保持每年1-1.5万家诊所，其中近几年以西医全科、儿科、中医诊所新开比例最大，且多为中高端诊所；前几年疯狂增长的牙科和医美开始进入竞争淘汰期；

• 未来市场的竞争格局必然会变得更加严峻，新增势头将逐渐放缓，存量诊所开始接受生存法则，被客户认可的被留下，无人问津的被淘汰，行业会在3年内进入大范围的洗牌阶段；

• 专科化、连锁化、线上线下结合成为中短期的一种小趋势。

（2）目标客群：

• 首先要锚定你的目标客群，比如目标客群现在是新型儿科西医诊所，那就专门去了解这类客群的发展情况、趋势、当前痛点；

• 诊疗全周期环节的信息化能力依然是当前阶段大部分诊所最为看重的，提供诊所从诊前、诊中、到诊后的全流程的功能之外，还需要系统足够的高效、易用、和稳定，这是基础；

• 随着市场竞争加剧，诊所们必须需要各种第三方的服务来武装自己，提升自己的获客能力、客户管理能力、服务质量、口碑、成本优化能力等

• 未来头部客群会不断内核化诊所“软硬件”，“软件”：诊疗标准、质量、话术、医生培训、患者教育等；“硬件”：一些仪器设备、人才招聘、药品采购等

（3）（4）我就**例了，基本思路类似。

（5）政策：

政策这几年开始密集出台，鼓励社会化办医、分级诊疗，并大力鼓励中医诊所开办。而且正在从部分省份开始推行诊所医保数据必须纳入政府监管平台等举措。

可见市场的进一步放开、以及监管的进一步加强。

所以从上述5点外部因子来分析开始的那条需求，答案比较显然的，叫号会是一个优先级非常高的需求。因为它命中了目标客群、诊疗信息化能力、高效、提升C端服务质量、软硬件配套等重要关键词。

3、业务战略&产品战略的顶层因子

战略，简单来讲就是：在一定时期内，企业或事业部全局、长远的发展方向和目标。

对于saas业务来讲，产品离不开销售团队的销售，离不开售后团队的售后，离不开市场团队的包装，业务战略是整条业务线的战略，每个职能部门的战略都是依据业务战略制定。

职能部门的战略即每个部门的发展方向和目标，产品部门会形成相应的产品战略，产品战略是协同于业务战略的，即必须为业务战略的达成提供必要的支持。

而要达成产品战略，我们要明确通过怎样的产品迭代路径，先做什么、后做什么、每个阶段要做成什么样，来实现不同阶段的产品目标，并最终达成一个大的产品目标。

因此产品战略会成为你解答“需求灵魂四问”的顶层因子。

一切的客户需求，首先都要分析其是否在产品战略的范围内。

在，那么就可以进入下一阶段判断，不在范围内则必然不是高优先级，甚至是无用需求。

离开产品战略这个大罩子，去做判断，就会脱离核心路线，就像新中国成立前你的思想脱离了马克思主义、**思想，那一定是错误的，与产品战略相悖的，更不符合整个公司的战略。

假如当前产品战略是为诊所提供一套全方位的诊疗系统，那么“叫号”这个需求是不是属于产品战略之内？

我们定义的诊疗流程是从客户预约看诊开始，到诊所登记看诊，最后收费取药结束。而叫号属于预约、登记后的下一个环节，很显然他属于产品战略中不可或缺的重要组成部分。即这个需求在顶层因子维度上属于高优先级需求。

反例：客户希望有一个oa系统来管理员工考勤，那么它就不属于战略范围之内。

4、业务圈层的内部因子

对于业务圈层的内部因子，可按照以下流程依次分析，得出本期最优解的“版本需求”。

4.1、客户等级／提报次数

在考虑内部因子的时候，我们最先应该考虑客户等级，即我们常说的头部客户（优质）、腰部客户（普通）和尾部客户（较差）。

每个公司、行业都对客户等级有大同小异的区分，基本来说都是按照客户后台数据量、客户活跃度、客户规模来划分等级的。

在符合上述“时间、产品战略、市场环境”的大前提下，优质客户，其需求应该被优先考虑。

此外提报次数越多的需求，其优先级也就越高，这个就比较显然了，没什么好说，一个已经被提了20次的需求和一个只被提了1次的需求，前者肯定更值得你重视。

4.2、需求的真实性

需求的真实性是内部因子的第二层判断子因子。这点其实作为一个产品，也会偶尔被客户带坑里。

这里往往会出现3种大类的判断失误：

（1）选择了错误的调研对象（目标人群）了解需求；

（2）客户表述的与实际需求不符，带有主观的偏见；

（3）脱离实际场景，从客户需求表述转化到产品需求出现问题。

这里具体不做展开，通过这三大类我们可以基本确定这是不是一个真实的需求。

如果真实，那么就会进入下一个判断因子；如果不真实，则需要挖掘出隐藏在虚假需求背后的真实需求到底是什么？调研确定，并进入下一个判断因子。

4.3、需求的通用性

一个用户需求，转化成产品功能，并最终上线，决定该功能的通用性的唯一指标就是使用率，更准确的说是以满足用户该需求为前提条件的使用率。因为有些时候只是因为没有其他办法不得以而使用，实际用起来体验并不好，并不能完全解决需求。

目标用户对新功能的使用率越高，说明新功能价值越高，该需求的通用性越好。

因此当我们在判断一个需求该不该做？该排哪个次序做？

需要从单一客户延伸到整个客群，通过调研来判断其是不是所有客户、或大部分客户都需要。

比如上面那个案例，真的适用于所有客群吗？

我们调研发现绝大多数人流量较大的诊所都普遍需要叫号来解决给号和排队问题，而且目前在杭州所有医院也都已经接入叫号功能，可见其是一个被验证过的通用化需求。

只要需求在当前客群中的通用性足够强，那么他将继续进入下一层判断因子。

4.4、需求的四象线

这个图大部分人都知道，具体我就不解释了，但是我们往往把它作为一个核心依据去判断需求优先级，但实际上它只是整个判断体系中的一个环节而已。

对于最优选择来说，我们肯定会先做紧急且重要的需求，其次是紧急但不重要的需求，最后才是重要但不紧急的需求。不紧急、不重要的需求咱们就直接过滤就可以了。

案例：比如一个功能闭环的缺陷，叫号从某个角度讲其实就是一个缺失的环节，那一定是紧急且重要的。

这是第四层的判断因子。

4.5、需求的投入产出比

所谓投入产出比，当然是投入的资源VS产出的价值。

以我们为例，往往saas产品一个版本中涵盖2-3个较大功能的版本周期差不多是1个月左右（这里不考虑小优化、小迭代等）。这样的人力资源投入其实可以算出来，几个开发、几个产品、几个测试、多少钱一目了然。

然而我们往往重视了人力成本，而忽视了时间窗口的成本。

当我们在决定做一件事的时候，必然会舍弃另一件事，这就及其要求产品经理必须尽可能地保证版本需求的“最优解”。因为一旦选择错了，而你的对手选择对了，这一来与回的时间窗口的错失，会让你的产品处于较为不利的市场处境。长期这样会导致产品不断落后，最后失去竞争机会和市场份额。

所以相比人力成本，时间窗口的成本更重要，你需要判断做了这个需求，你的产品会达到怎样的竞争力？不做这个需求，你的产品竞争力会丧失多少？

换个角度，这其实也叫“产出价值”。这个功能的价值有多大，是否是客户强烈需要的，是否因为这个功能提升了核心竞争力，是否很多客户愿意为此买单并使用。

当投入产出比达到一个可接受的范围时，我们进行最后一步的分析。

4.6、需求的可行性

最后一个是需求的可行性，即从技术实现角度看实现难度是否很大，大到已经难以解决、或者难以承受。

怎么定义难度大？

（1）比如你需要一套基于大数据+人工智能的产品解决方案，而公司没有这类人才和经验；

（2）产品需求跨平台，多耦合，数据的交互方式复杂，导致实现成本大、可维护性差；

（3）产品方案会导致技术底层改动很大，影响大量原有业务，原有业务需要额外再改一遍。

很多时候一个好的产品方案一定是功能结构、功能流程、数据路径非常清晰、耦合度低、可扩展性强的。

如果实现难度评估下来确实过大，且版本工期紧张，那么这个需求也只能被相应的延后了。否则则正式进入本期必做的高优先级需求清单中。

最后附上一张分析思路总图作为总结：