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你是喜欢“苹果”的——乔布斯用户需求理论

来源:大数据玩家  2018-05-11 15:52:24    评论:0点击:

需求是指在一定时期内人们的某种需要或者欲望。没有需求就没有产品,需求是设计一个产品的动力来源。那么,消费者的需求是什么?如何才能挖掘消费者的需求?消费者到底喜欢喜欢什么产品?......这些问题的解决对于产品经理来说无疑显得尤为重要,因为它是进行数据产品设计前期工作的最重要的一步。如何跨过这一步,使自己的产品设计有所不同?

 

一提到伟大的产品经理,相信读者首先想到的就是乔布斯,乔布斯也有自己的一套需求理论。乔布斯坚信“消费者不知道他们想要什么,我的工作就是告诉消费者他们需要什么”。
在他的传记中写道 :“有些人说,消费者想要什么就给他们什么。但那不是我的方式。我们的责任是提前一步搞清楚他们将来想要什么。”记得亨利·福特曾说过 :“如果我最初是问消费者他们想要什么,那么他们应该会告诉我,要一匹更快的马!”人们不知道自己想要什么,直到你把它摆在他们面前。 

在 iPhone 的新产品发布会上,身着紧身牛仔裤的乔布斯指着自己的窄小的裤兜说 :“如果我们想在裤兜里塞进去一个产品,那么它应该是什么?”紧接着,乔布斯拿出了 iPhone :“没错,就是它!”iPhone 外观时尚,精致小巧,适合装进窄小的裤兜里,其系统操作简单,用户体验好,而且 iPhone 不仅仅是传统意义上的通话手机,更是移动的个人掌上电脑。乔布斯虽然不依靠市场研究,但他从消费者的角度定义产品,抓住了用户的需求和痛点。


 

 
 

摩托罗拉怎么了?

下面再介绍一个失败的产品案例。

摩托罗拉曾经也是通信行业的领导企业,1998 年,摩托罗拉推出了“铱星计划”,相信手机行业的从业者应该都知道这个计划。现在手机的通信依赖于地面基站,有基站的地方手机才可以通信。如果发生地震了,基站被摧毁,那么人们的手机也就无法通信了。因此以摩托罗拉为首的一些美国通信公司在政府的帮助下,于 1987 年提出了新一代卫星移动通信星座系统。这个计划拟由 77 颗近地卫星组成星群,通过卫星与卫星之间的传输来实现全球通信,这相当于把地面上的蜂窝移动通信系统搬到了天上,可以避免由于地质灾害导致通信基站遭到破坏而无法通信,并且不受地面基站的限制,从而实现让用户在世界上的任何地方都可以打电话。这个项目在 1996 年发送了第一颗卫星上天,1998 年整个系统顺利投入商业运营。

铱星系统投入商业运营不到一年,铱星公司就向纽约联邦法院提出了破产保护。2000 年 3月 18 日,铱星公司正式破产。

什么原因呢?

 

从技术角度来看,“铱星计划”不得不说是具有跨时代意义的通信系统,但是从商业角度看,它却是一个十分失败的产品。当时这个系统通话的可靠性和清晰度很差,数据传输速率也有 2.4kps ,因此它除了通信无法做任何事情外,并且由于其过于超前的技术导致投资成本过高。导致“铱星计划”失败的原因有很多,其中有一个重要的原因就是摩托罗拉并没有从消费者的角度去定义产品,并且误以为此技术必定会受到消费者的青睐。但消费者并不买账,因为自然灾害也不会天天发生,没有基站的地方一般人也很少,实现让用户在全球的任何地方打电话并不是用户的一个痛点,而是一个锦上添花的需求,如下图所示。

 

对比一下这两家公司,苹果和摩托罗拉都是在通信领域中无中生有地创造了一个全新的产品,但不同的是,苹果是从消费者的角度定义产品,而摩托罗拉则是从技术的角度定义产品。有人说是乔布斯创造了需求,而笔者认为,能够被创造的需求是本来就存在的一种需求,只是它是一种更深层次的需求,不是那么显而易见,看似是被创造的,其实是被挖掘出来的。

因此,我们必须要满足用户的直接需求,深层次的需求必须在挖掘出来以后再满足。需求有

优先级之分,要抓住用户的痛点需求去定义产品,如下图所示。

 

在这里之所以要介绍需求理论,只是为了让读者知道不同的大师对需求都有过深入的分析,每个大师的观点也都不同。因为时代在变,需求也在变,相信未来还会有新的大师出现,也会有新的产品需求理论出现。

上面小编和大家一起领略了乔布斯大师的需求理论,聪明的我们也已明白七八分,那么问题又来了.....

 

数据产品的需求领域在哪里?

互联网产品中常用到的需求分析是从研究用户开始的,从定义用户的特征来发现用户的需求。而根据数据产品的定义可以知道, 数据产品的首要任务是帮助人们决策,而不是直接用于创造利润。另外,数据产品是一个分析数据和展示数据价值的工具,因此数据产品的需求可以从两个方面来挖掘 : 决策和数据,如下图所示。

 
 

决策需求

 

哪里有决策,哪里就有潜在需求。在辅助决策的过程中,人们脑子里的判断依据是什么, 哪些是靠人脑已经无法计算的,这个时候就需要数据产品出马了。数据产品的雏形是数据分析服务,有数据服务的地方就有可能存在数据产品的需求。另外,可以再深入想一下,这些服务用来服务谁的。数据服务的消费者一般具备一定的数据素养,也就是说他们不是通过“拍脑袋”做决策的,而是通过分析得到决策。往往一个决策越重要,用户对这类数据产品的需求也就越强烈,产品的盈利能力也就越强。

 

比如每年的高考选志愿,这对一个学生来说是人生中非常重大的决策之一,因此近些年就出现了很多帮助考生选大学、选专业的 APP 产品,如下图所示。另外,企业的决策系统可以帮助企业的领导进行经营方针上的重点决策,这类决策关系到企业的生死存亡,因此这类用户对数据产品也有强烈需求。

天气预报 APP 也是一个典型的数据产品,如下图所示,人们用它来决定日常的出行。但是,由于这类决策所造成的后果不是那么严重。比如由于没有看天气预报,导致没有带雨具,后果就是要么重新买一把雨伞,要么被淋湿。这个后果一般人都是可以承受的,相对于企业的经营决策和高考选志愿的决策来说没有那么重要,因此用户对天气预报 APP 的需求程度就没那么强烈,所以它在数据价值服务方面的盈利能力也就比较弱。比如天气预报 APP里用户量比较多的墨迹天气,它主要靠导流量、卖广告和推荐下载 APP 盈利,而不是通过用户为数据价值本身付费来盈利。通过以上介绍,我们大致可以了解,在有决策的场景下,并且决策比较重要的情况下,会存在较强烈的数据产品需求,消费者也比较愿意为这类数据产品所提供的数据价值付费。

 
 

数据需求

 

哪里有数据,哪里就有潜在需求。既然是数据产品,首先就需要有数据,因此,从数据入手挖掘需求也是一个路径。手上有很多数据的企业特别适合从这个方向去开发数据价值。
互联网企业沉淀了很多数据,它们也知道怎样利用这些数据,因此,数据产品最先是在互联网企业里被广泛应用的。另外,政府也有大量的数据,如果政府将拥有的数据开放并且充分挖掘其价值,那么数据产品也会有用武之地,如下图所示。

 

以上两条需求挖掘的路径是数据产品需求挖掘的特殊路径。对于从决策出发的数据产品,如果决策越重要,则用户对这样的数据产品的需求就越强烈,产品盈利的可能性也就越大。
对于从数据出发的数据产品,这类数据产品往往容易挖掘出用户新的需求,为数据拥有者创造更大的利润。

小编就给大家介绍到这里,愿给你的数据产品设计带来些许灵感,最后祝元旦快乐,开心,开心。

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