我們可以通過以下方法完成需求分析：
需求分析與篩選流程
這也是需求分析與篩選的漏鬥模型，層層過濾。從感性到理性，越往後越理性。
文章接下來會具體介紹需求分析過程中的每壹個環節。
1、篩掉明顯不合理的需求
這個階段的判斷標準就是需求的合理性，用妳的經驗、專業知識，甚至是直覺，過濾掉大部分需求。比如，當前技術不可能實現的或意義不大的、投入產出比低的、明顯不合理的需求。
因為從各種不同渠道會收集到大量的需求，為了提高效率，妳不得不這麽做。當用戶量達到壹定規模後，光每天收到的用戶反饋就夠妳喝壹壺的。甚至因此，妳不得不做壹個用戶幫助和反饋系統，來幫助妳過濾和初步加工需求。
有個簡單的判斷方法：這需求做了會怎樣？不做又會怎樣？
如果做不做沒多大區別，甚至做了會起到負效果，那就不需要猶豫了，可以直接過濾掉這條需求。
2、挖掘用戶的潛在需求和動機
這是用戶需求進化為產品需求的關鍵壹步。
用戶需求：need，用戶想要的。
產品需求：solution，解決方案。可以是推薦算法優化、界面布局調整、新功能點，甚至是新產品等等
以上是用戶需求和產品需求的定義，用戶需求是用戶想要的東西，產品需求是滿足用戶需求的解決方案。用戶畢竟不是專業人士，考慮問題的出發點是用戶自身，這就需求產品經理去挖掘用戶的潛在需求和動機。
最著名的例子就是：If I had to ask customers what they want,they will tell me:a faster horse.“如果我當年去問顧客他們想要什麽,他們肯定會告訴我：壹匹更快的馬.’”
如果福特先生不去挖掘用戶背後動機的話，可能就去研究馬的配種問題了，而不會有福特汽車了。
那麽如何挖掘用戶潛在需求和動機？
用戶需求的產生，帶有很強的不確定性，受環境、情緒等各種因素影響。所以光看表面描述不行，得有代入感的去感受。可以通過以下幾個要素進行場景分析：
用戶需求=誰（用戶特征）+在什麽情況下+想滿足什麽？
比如妳是Todo list產品經理，調研過程中，某用戶反饋添加過程太麻煩了，沒法批量添加。追問為什麽需要批量添加後，對方回答，她是壹名學生，想要把課程表導入到list中，方便查看。
這時候妳就明白了，對方是壹名大學生，在添加操作的環節遇到了麻煩，她是想要添加課程表。
這時候妳就可以馬上找到解決方法：可以利用OCR技術，只需掃描壹下，直接將整張課程表導入進來。
再深入思考壹下！添加課程表就是最終的目的嗎？
顯然不是，對方添加課程表後，壹是為了方便查看，二是為了上課時間快到時提醒她上課。那麽就可在導入後，行程壹個可視化的日程表，提前提醒上課。
這就是需求挖掘過程。
3、需求歸類整理
挖掘到用戶的真實目的後，會發現，多個看似不同的需求背後，原來是出於同壹個目的。這就可以將這幾個需求歸納為同壹個。
接著可以通過如下維度歸類整理需求：
1）判斷是否有價值：廣度、頻率、強度
如果使用人數很多、頻率很高、需求也很強烈，那當然是好需求。如果這三者都不沾邊，可以判斷為無價值需求，可過濾掉。
需求是否有價值
2）投入產出比ROI：商業價值/用戶價值-開發成本
要考慮需求的實現成本（人力、時間、資源、運營等因素）以及收益（商業價值/用戶價值），綜合考慮是否將其納入本階段的需求庫，還是放到下壹期實現。
3）馬斯洛&七宗罪需求分析法
馬斯洛需求理論：生存需求、安全需求、社交需求、尊重需求、自我實現需求
七宗罪：傲慢，嫉妒，暴怒，懶惰，貪婪，饕餮，以及欲望
分別從需求的層級和人性的角度，對需求進行深層次的把握
4）痛點分析法
將需求分為：痛點、癢點和興奮點需求。
5）KANO模型分析法
可以將KANO模型理解為是痛點分析法的加強版。以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎，體現了需求實現程度和用戶滿意之間的非線性關系。
將需求劃分成如下5類：
基本(必備)型需求--Must-beQuality/ Basic Quality
期望(意願)型需求--One-dimensional Quality/ Performance Quality
興奮(魅力)型需求-Attractive Quality/ Excitement Quality
無差異型需求--Indifferent Quality/Neutral Quality
反向(逆向)型需求--Reverse Quality
KANO模型
4、匹配產品定位、產品目標和資源情況等限定條件，做最後壹輪篩選
用戶體驗要素***有五個層次：戰略層、範圍層、結構層、框架層、表現層（這5層是產品設計從0-1的過程）
這裏涉及到了戰略層和範圍層，即：
戰略層：企業與用戶對產品的期望和目標（做什麽，為誰而做？）
範圍層：功能及其內容需求集合（需要做哪些？）
用戶體驗要素
我們需要考慮產品定位，符合戰略目標、目標用戶和既定的功能範圍。做需求要為產品的核心服務，不然容易功能越做越多，龐大而冗余，反而導致用戶流失。
所以妳就知道了，為什麽支付寶放棄做社交後，用戶量反而大漲。
Trustdata 的數據顯示，支付寶用戶量的穩定攀升正是從其放棄社交的 2017 年開始，2 年時間，MAU（月活用戶）規模翻了壹倍，超過 6 億，在去年 12 月甚至首次超過手機 QQ，成為國內第二大 app，也是全球最大的非社交 app。
QuestMobile 針對 2019 年 3 月的分析報告中也呈現出這壹狀況，在 3 月份，移動互聯網 app 用戶規模增長排行中，支付寶位列第二，同比增長 1.3 億，增速為 24.3%，竟然比這壹年來大熱的拼多多還高出壹些，僅次於抖音。
確定目標用戶很關鍵，分析目標用戶的過程也很有趣，我會再寫壹篇文章單獨介紹。這裏簡單介紹下思路：
確定目標用戶，需要綜合考慮受眾群體大小、需求相關性、商業價值和已有資源。總得來說功能要為有價值的用戶服務。
比較抽象，舉個例子就比較清晰了：
比如壹款音樂產品，受眾年齡15歲到65歲都有，但妳不能說目標用戶就是15歲到65歲的人群。因為不同年齡段的受眾，甚至需求都是相悖的，興奮點也不壹樣。這產品就不好設計了，最後搞不好兩邊用戶都不討好。
通過分析發現，用戶群體可以劃分為休閑放松、時尚潮流、極客等類型。
再綜合考慮受眾群體大小、需求相關性、商業價值和已有資源，妳可能就選擇了休閑放松這個群體規模大、頻次高的人群作為妳的目標用戶了。
當然這裏是簡單介紹，每款產品會有不同的選擇。但總的來說，目標用戶壹定要明確，可畫像的。
5、定義優先級
在此之前需要判斷產品所處的生命周期，因為不同產品生命周期的側重點是不壹樣的。
（1）產品初期（0-1）：做最小可行產品(Minimum Viable Product,簡稱MVP)，滿足用戶核心需求，快速上線，快速叠代。積累種子用戶。此時產品不宜做得大而全，方便調整產品方向。如果是內容型產品，還需運營好社區基調，控制用戶導入，比如知乎早期采用的邀請制。
（2）成長期：繼續打磨核心需求，完善功能短板，讓產品朝著指定方向發展。這時候會加大運營投入，用戶大量導入，需求激增。這時候團隊壓力很大，要控制好需求，把握好核心用戶，把資源用在刀刃上。同時重點關註留存和活躍，提高粘性和使用時長。
（3）產品成熟期：不斷打磨產品，鞏固產品壁壘，制造興奮性需求，挖掘潛在用戶，擴大用戶規模。同時要開始考慮變現。
（4）產品衰退期：盡量延長產品生命周期，持續帶給用戶新鮮感，留住用戶。擴充品類，孵化新產品。
產品生命周期理論
此圖源於 產品生命周期理論-星巴克案例分析 ，感興趣的朋友可以前往深入了解產品生命周期理論。
總的來說，符合當前公司發展目標的優先級高，反之降低優先級。
接著就可以結合重要緊急四象限，排出優先級。這裏就需要具體情況要具體分析了，沒有統壹評定標準。
重要緊急是很好的排優先級方法，有的公司會進行多輪的需求評審，優先級評審階段，在小黑板上畫出重要緊急四象限，將需求根據討論寫在白板上面。根據需求的分布情況，優先級就壹目了然了。
當然別忘了，需求要做到什麽層度，是簡單做還是復雜做，是不是分階段做。比如登錄需求，是用三方登錄還是需要自建壹套賬號體系。比如微信登錄，熟悉的開發可能1人/1.5天就搞定了。自建賬號體系就相對比較復雜了。
具體做到什麽層度，就需要產品經理自己定義了。技術評審會議的時候，開發特別關註這個。
我下篇文章會介紹，怎樣從需求到落地。
做產品的都知道要道和法要結合，法即是方法，如上文講的都是方法。
道就是方法論，在此做下方法論上的總結，剛好以此作為本篇文章的收尾。
本篇文章思維邏輯是這樣的：當遇見壹個問題，先明確問題和目標，再對問題做拆解，最後形成可執行性的方案。再接下來就簡單了，就是執行、檢查和修正。 可以說，定義好問題後，問題就解決壹大半了。
首先，對問題做明確的定義：
需求分析是：從獲取到的用戶需求中，通過壹系列的判斷方法，結合產品定位、產品目標和資源情況等限定條件，以提煉出產品需求。
接下來，對問題做拆解：
我們通過定義可以看出：
這是從用戶需求到產品需求的過程；
需要壹定流程和限定條件；
目標是提煉出產品需求。
第三步，明確需求分析與篩選流程，形成可執行步驟：
篩掉明顯不合理的需求
挖掘用戶的潛在需求和動機
需求歸類整理
匹配產品定位、產品目標和資源情況等限定條件，做最後壹輪篩選
定義優先級
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