# 作业共性问题分析报告

## 1. 挖需求环节

现状

同学们能够直接结合AI进行产业宏观层面分析，包括经济、政策、技术等内部外部问题。

问题

缺少可聚焦到具体业务场景、关注目的、用户画像的用户故事和用户需求卡片。需要多采集真实的用户反馈还有相关岗位员工的反馈。

- 需求分析过于宏观，缺乏具体用户场景
- 用户画像模糊，缺乏具体特征描述
- 缺少真实用户反馈的一手资料

建议

只客观记录不主观过滤，搜集后分析工作交给AI。

- 使用用户访谈模板收集真实反馈
- 创建用户旅程地图识别痛点
- 采用5W1H方法细化需求场景

### 补充建议

可以考虑使用以下工具辅助需求挖掘：

- 用户画像模板： 包含人口统计、行为模式、目标与痛点等维度
- 需求优先级矩阵： 根据影响力和实施难度对需求进行排序
- AI辅助分析： 将原始用户反馈输入AI进行自动分类和主题提取

## 2. 立产品环节

现状

通过问题分析给出了很多立产品的思路和选择方向。

问题

没有聚焦到某一个具体的功能模块，产品定位较为宽泛。

- 产品范围过大，难以深入
- 功能点分散，缺乏核心聚焦
- 价值主张不够明确具体

建议

根据高重复、高价值、高发散的理论，进一步聚焦功能模块。

- 使用KANO模型分析功能优先级
- 采用MVP原则确定最小可行产品
- 通过功能矩阵评估各模块价值

### 补充建议

产品聚焦的具体方法：

- 价值主张画布： 明确产品为客户创造的价值
- 功能优先级投票： 团队成员对功能重要性进行评分
- 竞品功能分析： 研究市场上同类产品的功能结构
- 用户场景测试： 针对不同功能模块设计测试场景

## 3. 拆单点环节

现状

能够针对需求和产品中的问题进行拆解与尝试，并且总结了尝试的效果和经验。

问题

缺少结合AI工具，重新验证服务流程，迭代改进不足。

- 验证方法传统，未充分利用AI能力
- 流程优化缺乏数据支撑
- 改进策略系统性不足

建议

借助AI工具，来进行初步验证，并思考下一步的改进策略。

- 使用AI模拟用户测试服务流程
- 通过数据分析识别流程瓶颈
- 建立持续改进机制迭代优化

### 补充建议

AI辅助拆解单点问题的具体应用：

- 流程挖掘： 使用AI分析现有流程日志发现优化点
- A/B测试： 通过AI快速生成并测试多个解决方案
- 预测分析： 预测不同改进方案的可能效果
- 自动化报告： AI自动生成流程分析报告和改进建议