产品经理如何做好需求过滤——一数据

一数据，即数据分析和预测

数据分析对于 产品经理输出一份能够堵住所有人嘴，同时让所有人信服的需求分析报告而言还是略显飘渺，所以我们还需要一个有力的武器提供更加客观的支持，它就是：数据分析。

是的，我们除了相对主观的二性和三度分析之外，还需要相对客观的数据分析来做更强大的支撑。

怎么用？举个例子：

需求方：“我要列表页的内容标题放的长一点，多放几个字”。

产品经理：“好嘛~~，我先了解了解嘛”，态度一定要积极。

说实话，这类需求简直就是扯淡。不过为了完成这个例子的分析，磊叔还是硬着头皮分步骤说明：

经过和需求方沟通，大致了解到该需求是为了避免日后可能出现内容标题过长导致页面显示出错的问题

上述理由很充分也很必要，接下来就从数据角度来分析现有情况和做一个适当的预测

首先跑一个SQL语句，select avg、max和min，几十毫秒就能输出目前平台中已有内容标题长度的平均值、最大值和最小值

再跑一个SQL语句，select VARIANCE，几十毫秒就能输出目前平台中已有内容标题长度的方差，也就是最大值和最小值的分布情况

然后在Excel里面跑一个贝叶斯预测，依据现有内容标题长度的情况预测未来的可能情况

所以说产品经理也要懂一点数据分析的知识。

4. 怎样用：这样用

其实我们将每个需求从必要性、持续性、频度、广度、可替代度和数据分析等六个维度进行了标记，那么怎么才能看出哪个需求合理，哪个需求不用做，哪个需求晚点做呢？

很简单，首先给这六个维度分别加上一个分制，5分制，10分制，100分制，无非是影响接下来过滤、筛选和排序的粒度。其次再给这六个维度的分制加上一个权重，谁的权重高，谁的权重低，无非是影响维度的影响力而已，按照你们当前业务发展重点来制定。

关键词：产品经理   需求分析 需求过滤

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