互联网和产品 · 2020年11月10号 0

超全需求管理指南,教你如何避免翻车

需求管理不同于产品验收:产品验收,一般指的是产品同学在测试完成后,验证产品交互物是否符合自己的产品设计预期。但产品的工作目标是顺利产出,拒绝翻车。

因此,需求评审完后,等到测试完成才验收是不够的,产品同学应该对整个产研过程进行过程管理,在各个节点进行阶段性验收,即需求管理。

需求管理一条龙:全流程介绍:

01 需求输出(PRD)自查

1.1 功能逻辑

逻辑闭环,不遗漏判断;描述清楚,无歧义。

(1)PRD是否有按照需求文档规范编写?

一般公司内部都会有需求文档规范,这个PRD规范就是一个非常基本的需求思考框架和信息传递框架,而且是在公司内部经过磨合以及实操验证的。

按规范来写,至少需求的框架是成型的,在信息传输上需要达成共识的模块也会考虑进去了。(如果小团队没有需求文档规范,可以自己总结一份。)

(2)是否有异常状态的处理?

正向过程是相对容易考虑全面,因此功能逻辑自查的重点是逆向过程,异常状态。可以从以下几方面着手:

1)业务异常

  • 逆向流程:如订单取消,退货退款,优惠券退回
  • 不可用:如账号未注册,账号被冻结,校验未通过
  • 超时效:如优惠券过期
  • 无权限:常见2B产品,不同角色权限不同

2)数据异常

  • 输入异常:不符合输入要求;输入错误
  • 返回异常:无搜索结果
  • 显示异常:空数据;加载异常;排序异常

3)网络异常

  • 无网络:无网络权限;没有联网
  • 网络慢

4)服务器异常

  • 接口调用超时
  • 收不到回调

(3)与产品其他模块是否有关联影响?

  • 如涉及功能消息通知:短信/push/Email
  • 如需求涉及到的管理后台系统改造

1.2 交互体验:交互稿验收/自查

记住,用户是很懒很懒很懒的。懒得想,懒得动,懒得等

  • 用户路径是否清晰?

用户能很轻松知道当前自己在哪,从哪来,可以去哪,如何能完成目标。

“三次点击法则:如果用户在3次单击中未找到他们想要的信息或了解到该网站的功能,他们将离开。该法则强调了清晰导航,逻辑结构和易于理解的网站层次结构的重要性。”

  • 用户路径是否直接顺畅?

尽量少让用户选择,已知用户要做的选择,提前帮他选好。但同时用户可以随时中止或退出。

  • 用户操作是否简单?

业内通用模块的交互设计,已经培育了一代用户的操作习惯。如果没特殊情况,新设计也没有质的飞跃,比如从文字交互到语音交这种变化,那就别标新立异,否则反而增加了用户使用门槛。

  • 是否及时反馈?

尤其是异常提示,错误提示,是否及时反馈给用户,并告知下一步需要做哪些事情来结束当前的异常状态。

  • 用户等待时间是否再短一些?

等待时间越短,用户体验就越好。能否通过业务流程优化或者性能优化减少用户的等待时间,不能的话,那就需要考虑是否需要通过其他方式分散用户注意力,拒绝产生“度秒如年”的感受。

  • 文案是否确认,文案风格是否友好?

涉及到不同语言版本的,提前准备好翻译。同样的表述,不同语言的文字长度是有差别的,提前准备好,方便交互,设计根据文字长度进行设计。

  • 复杂/特殊的交互方案,是否描述清楚?

一文字描述 二口头沟通 三模拟效果展示

  • 复杂的交互方案,性价比高么?

产品的核心工作是平衡需求和资源,做最优决策。所以,开发资源不足的时候,非核心流程的交互,就不要死磕了。

1.3 视觉效果:UI稿

  • 页面信息显示优先级明确

产品/业务上需要强调的内容,视觉上是否足够强调

  • 弹窗等全局组件是否尽量统一?

全局组件,通用组件尽量统一,一是风格统一好看,二是开发起来复用性好。

  • 审美

交给专业的设计同学

  • 复杂/特殊的视觉是否描述清楚?

一文字描述 二口头沟通 三模拟效果展示

  • 复杂/特殊的视觉效果,性价比高么?

同样,开发资源不足的时候,非核心流程的视觉效果,劝一劝设计同学~

1.4 数据逻辑

(1)数据存储,数据处理

这主要考量的就是数据表结构的设计。

什么是数据表?什么是数据表结构?

“数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名,确定数据表包含哪些字段,各字段的字段名、字段类型、及宽度,并将这些数据输入到计算机当中。”

产品为什么要关注数据表结构?

需求的确不一定都需要关注表结构才能完成,是可以完全交给开发设计。但是底层的数据逻辑思维,对于产品来说是很关键的。

互联网产品本质结构都是数据,业务逻辑是否清晰就看数据逻辑是否清晰。数据从哪来,去哪,如何变化,都是在表里发生的。不过是多复杂的产品,实质就是一堆数据在表里的流转。数据逻辑清晰了,业务逻辑也就清晰了。

从项目的完整生命周期来看,数据表结构是地基,决定了拓展性。上线后,前端UI展示等要优化的话是很好改的,但如果涉及要改底层的数据表结构,那就是一个庞大的工程。

所以,数据表结构,产品可以不参与设计,但是一定要和开发同学保持充分的沟通。因为,开发一般是基于当前的需求进行技术设计,这样的情况下,架构很可能有局限性,无法适应日后的业务拓展。而上线后的重构是很痛苦的,成本也很高。因此,产品的介入,能帮助开发在架构设计时有更好业务前瞻性,也有助于产品自己对技术架构设计的了解。

产品要关注哪些点?

主要关注存储的字段,和表关系。

单张表:表中字段名称,字段所属对象,字段值类型,取值来源,最长长度,字段说明

多张表之间的关系:一对一,一对多,多对多。关系尽量简单。比如多对多的关系,可以增加一个第三方,改为两个一对一的关系。

(2)接口设计

一般而言,内部的接口无需额外关注,但平台类产品,接口对第三方开放的,则需要从业务角度,思考如何设计接口,从而对第三方调用会更友好,有更好的兼容性。

入参/返参:产品不需要定义API所有的字段,但涉及到业务需求的字段,需要明确出入参要求。

接口性能要求:产品需要对业务充分评估,给出TPS/QPS限制,保证业务顺畅运行的同时,也不浪费服务器资源。

(3)数据指标体系

明确业务目标,根据业务目标,用户路径确定数据指标:

  • 注意数据的准确性,可获取性,时效性,统计口径是否一致
  • 建立报表并搭建相应的监控告警体系

(4)埋点

埋点定义:基于业务需求,为日后进行数据分析,提前在应用中特定流程植入代码采集数据,从而达到追踪用户行为,辅助决策的目的。

触发事件分类:

  1. 曝光:每被用户看到一次,就是一个曝光事件。比如商品的曝光。
  2. 点击:用户每进行一次点击,就是一个点击事件。比如按钮的点击。

举例:

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(不同公司,埋点规范不同,按公司要求来就好)

1.5 拓展性

需求功能点是否考虑做成可配置

需求功能点是否可做成通用模块,提高复用性

1.6 监控报警

是否需要对关键数据指标进行监控,并设置报警阈值。

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1.7 部门协同

需要协同的部门,是否都确认和周知?

非常重要,不要闭门造车,然后辛辛苦苦开发完,结果安全/风控/合规部门一句say no,上不了线…

02 了解技术实现方案

开篇提到,产品不是写完PRD,需求评审完就完事,一定要跟踪产研整个过程。

为啥不懂技术的产品要去了解技术实现方案呢?

  • 如”上文1.4数据逻辑”所述,开发一般是基于当前的需求进行技术设计,这样的情况下,架构很可能有局限性,无法适应日后的业务拓展。产品的介入,能帮助开发在架构设计时有更好业务前瞻性,也有助于产品自己对技术架构设计的了解。
  • 以防自己留坑。产品的规则没有细化并明确,开发按照自己的理解进行了功能设计,多沟通才能发现自己埋的坑。
  • 产品规则明确了,但开发有可能没仔细看PRD,PRD写得再好,也架不住开发不看。

和团队保持积极良好的双向沟通是非常重要的。一个60分的产品,如何提高自己的需求质量?很重要的一点就是沟通。开发/运营/测试提出问题,一定要重视,并且及时给到正向的反馈。否则,别人就算觉得需求有问题,也不愿意和你说,反正锅不在他那。

03 UI验收

UI验收,是由UI设计同学来验证开发完的系统UI还原度,是否能够达到预期的效果。这里产品同学要介入的是ui验收报告,没有报告的话,就保证和ui及时沟通,了解当前的问题。

04 测试

这一步,产品主要关注的是测试用例。

测试用例是否完善:

  • 流程:正向流程,逆向流程,异常流程是否全部涵盖
  • 操作:执行步骤,预置条件,预期结果
  • 数据:数据的记录是否完整,流转是否正确

万一翻车了,咋整?

测试完成,产品在上线前进行最后的验收,确认程序开发是否符合需求预期。

万一到这步还有遗留问题,四步解决:

  1. 定位问题:发现问题的时间;所属模块;具体问题描述(附上截图)
  2. 明确优先级:是否影响工期,是否本期一定要修改。小车,可以安排迭代更新‘’大车,紧急的话就得加班或者delay了。
  3. 确定处理方案:处理人;处理方案
  4. 事后总结:不是为了甩锅,这个时候翻车就是产品的锅,知道是哪个环节出的问题,以后才能避免。建议写定期写工作总结。沉淀下经验教训。

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