如何做需求管理,这是考察一个产品经理水平高低的关键性技能,甚至可以说,有效管理需求,有效识别伪需求,是产品经理主要的价值所在。那么,今天来谈谈需求管理的一个比较靠谱的方法——鱼骨图分析法。
什么是鱼骨图分析法?鱼骨图分析法,也叫因果分析法,由日本管理学家石川馨所发明,所以又叫石川图分析法,是基本的管理学分析方法之一。
其基本原理在于,针对一个问题(作为鱼头),列明产生问题的大要因(鱼骨主干),从大要因继续深挖,列出每个大要因产生的中要因,中要因再挖掘小要因,如此一层层挖掘分析下去,直到找出可以解决问题的方法或者行动的步骤。
图1:鱼骨图(石川图)
鱼骨图在需求管理上的应用,主要是需求归因分析:
图2,原点需求归因
一、操作步骤
设置原点需求:可能来自客户或公司以及合作伙伴真实的需求,也可以通过行业分析、竞品分析或者数据分析获得,也可以凭经验进行假设;
以原点需求为起点,列举出能想到的所有原因,并判断其合理性,同时将原因归类后反映在鱼骨图上,这样你可以获得一个需求归因分析过程的逻辑清晰的框架结构。
说明:
透过鱼骨图分析,把各种因素、原因全部列举出来进行归类,并不断地向下追问“为什么”。同时,通过鱼骨图分析的过程,也是对需求逐步深化认识的过程,当我们对一个事物掌握到足够细化的深度,其内在的逻辑性和矛盾性也就逐步浮现出来了,因此,鱼骨图对于判别需求真伪有缩小范围的收敛作用。在实际操作中我发现,伪需求一般是经不起连续5个层级的要因追问的,最终一定会出现荒谬的结论;如果要因归纳不能实现逻辑自洽或结论收敛,要么是原点需求需要分拆,要么伪需求的可能性就比较大。
对要因追问“为什么是这样?”、“为什么不是那样”、“还有哪些可能性”。
原点需求的设置一开始不一定是正确的,可能需要不断修正多次才能找到真正的原点需求。如果能从相对客观的结论中找到原点,比如从数据分析中,那么这样的原点需求至少是值得在鱼骨图上先推演一番的;凭借经验主观设置原点,由于认知、经验、思考角度的原因,往往会产生很大的差异,但是,经过鱼骨图分析,一般都可以得出原点的设置是否靠谱的判断。
鱼骨图分析需求的难点在于,设置原点需求、如何进行合理有效地归类、以及艰苦地列举出所有要因,这对参与分析者是艰苦的脑力挑战,同时也是艰辛和枯燥的工作。有人把这种用图表分析的做法斥之为“纸上谈兵”;其实,仅仅坐在空调办公室里是无法完成一份有质量的鱼骨图分析的。在判断需求的过程中,经常需要考虑场景、用户心理分析等必要环节,这就需要现场观察和客户访谈,腾讯的10/100/1000法则就是这种基础工作的真实写照。当你自己一个人已经穷尽智慧,但是仍然无法做到有效的归因分类和要因列举时,就是该走出去观察、交谈和请教的时候了。
鱼骨的层级和每个分类的要因不能太少,要在3个层级以上,最少每个分类要给出5个以上的要因;当分析的层级达到4级以上的时候,往往就会出现意想不到的事情。
鱼骨图分析由于归因分类不同,权重设置不同,同样一个原点需求会得出完全不同的结论,这很正常。鱼骨图分析不是要通过一次分析就找到正确的结论和路径,事实上没有任何一种方法可以做到;鱼骨图分析在于通过不断地、多角度的归因,让结论尽量收敛于一个明确的方向,从而提升需求判断的准确性和需求管理的合理性。
鱼骨图分析需求,产品团队的每个人可以一起来做,也可以各自独立做,最后汇总各自的结论。别迷信老鸟和权威,也不要期望有绝对正确的结论,每人的结论有差别甚至结论相反才是正常的,做鱼骨图分析,只能得到被缩小的范围和相对靠谱的结论。
一个人花5分钟可以做一个粗略的鱼骨图分析,整个团队花一个月做一次非常精细的鱼骨图分析也是正常的。用鱼骨图分析需求,应该成为产品团队每个人的工作习惯,这对提升产品经理的业务素养很有好处。
当你在用鱼骨图分析需求之后,最终执行的结果与实际不符,更可能的情况是,你在做分析的时候缺少了重要的思考维度,而这些维度是需求得以落地或实现必不可少的因素。为了避免这种糟糕的情况发生,尽量向这个行业的老鸟请教吧。
二、操作要点:
一般而言,需求归因的大类划分有如下分类:
按来源分类:“业务与行业”、“客户反馈”、“运营与客服”、“领导或者老板”、“合作方”、“其他干系人”、“竞品”、“市场”、“运营数据”、“监管法规”等;上述这些分类可以设置不同的权重,经过评分后得出结论。可以想象,一个需求的来源越多,一般说明,更多类型的人在意这个需求,它靠谱的可能性就越大。
按重要性×紧急性分类:这是将“重要-紧急象限模型”应用于鱼骨图的要因分类上面。以1分为最低分,10分为最高分,分别评价分类的重要性和紧急性,将重要性和紧急性得分相乘,最终得出原点需求的总分数。
举例:如图所示
假定一个需求,被列举出了4个原因,从重要性评价,原因1得9分,原因2得8分,原因3得8分,原因4得6分;从紧急性评价,原因1得6分,原因2得5分,原因3得2分,原因4得10分,那么可以得到该需求的评价值M为:
M=∑(Ai×Bi)=原因1(9×6)+原因2(8×5)+原因3(8×2)+原因4(6×10)=54+40+16+60=170
Ai代表重要性分值;Bi代表紧急性分值
最终这个需求的得分就是170分,把它放进需求池里面进行排序,一般得分高者就是马上要着手做的需求了。
疑问1:这里你可能会有疑问,按照上述评价方式,那么得分最高的往往就是“重要且紧急”的需求了呀!
你的疑问没错。这取决于你的团队和你的公司如何理解“重要”与“紧急”之间的关系问题。如果在某个时期,“重要”与“紧急”是相对均衡的,那么其权重可以是对等的,比如判断分值都是1至10分;在另外一个时期,公司对“重要”看得比“紧急”重,那么就可以加大“重要”的分值,比如把“重要”设置为1至10分,而把“紧急”设置为1至5分;每个公司在不同时期对产品部门的总体要求、方向都有所区别,问你的老板或主管副总,他至少会给出一个明确的方向。
疑问2:这些评分都是很主观的产物,如何确保客观公正性?
不错,这些评分都是人的主观判断,不同的人判断的标准可能很不一样。因此,这种评分只能通过操作流程尽量做到“客观”。比如,产品团队每个人都参加鱼骨图需求分析,取每个人的权重值加总或者取每人评分加总后的平均值;规定统一的评分标准,凡是可以得到客观数据的标准都采用客观评价标准,尽量缩小主观判断的范围和权重。
疑问3:为什么一定用鱼骨图?
貌似用思维导图或者树状图也能实现。这是个习惯问题,其实表现形式都是为分析需求服务的,只要你认为好用,用其他形式当然没问题。我喜欢用鱼骨图,是因为鱼骨图的原点和主干始终非常清晰,在分析过程中可以始终保持对原点和主干的关注,不至于跑偏;鱼骨图的另外一个好处是,可以从整体俯视整个需求分析演化的过程,有利于从整体和宏观角度把握需求。
三、鱼骨图分析法的局限
鱼骨图分析法,其基本逻辑就是归纳法,要依据足够多的条件才能归纳;而且还仅仅只能得出一个定性的结论。
要因列举,就是把所有想到的要因都列举出来,这常常会让分析者感到乏味和疲惫,因此,就涉及到如何激励分析者干下去不放弃的问题,但这已经是鱼骨图分析法范畴以外的事情了。
无论要因归类还是要因列举,都不可能穷尽,只能是无限接近“正确”而已——离正确的结论毕竟还是有距离的,所以即便是经过最大努力用鱼骨图分析出的需求结论,照此执行还是有风险的,它毕竟是在有限认知、有限信息的条件下得到的结论。
鱼骨图分析的最终结论是定性的,即“Yes”or“No”或者是否靠谱,还无法得出可量化的结论。
题图来自PEXELS,基于CC0协议