若把产品经理比作流水，把需求比作落花，那么大概就是唐寅赋诗“落花有意随流水，流水无心恋落花”的意境吧。

如果我们简单分析一下产品的需求，就能看到一个清晰的模式：

• 来自用户的使用反馈，一定是重要的
• 来自业务部门的实际需要，一定是马上实现的
• 来自产品经理的个人意愿，一定是必须的
• 来自老板的战略规划，一定是扯淡的

产品经理每天面对洪水般的需求，面对一个都不能得罪的需求方，必须要有一个强大的武器来帮助我们有效、科学的过滤、筛选和排序。

今天，磊叔再次从自身实际工作中的血泪经验出发，分享大家一套枯燥却又极有用的需求过滤、筛选和排序方法。这套方法总结为七字真言：二性三度一数据

1. 二性，即必要性和持续性

1.1 必要性

必要性，即此需求是否一定要实现。至于如何界定“一定”要实现，磊叔抛砖供大家拍：

• 该需求是否是战略发展的要求
• 该需求是否解决了某个重大问题
• 该需求是否会影响其他业务的发展
• 该需求是否是老板指派

1.2 持续性

持续性，即此需求会产生多长时间的影响。说人话的解释就是，实现满足了该需求的功能或业务，能用多久？至于如何界定“能用多久”，磊叔抛砖供大家拍：

• 该需求在未来的一个或多个版本中是否处于重要的位置
• 该需求是否在未来的几个月甚至更长时间都要发挥重要作用
• 该需求是否会对规划中的其他产生长尾影响

2. 三度，即频度、广度和可替代度

三度主要从假设需求已经实现的基础上进行评估。如果理解困难，可以加上一句话：“如果实现这个需求”，例如：

• 如果这个需求实现了，那么这个需求的频度是怎样？
• 如果这个需求实现了，那么这个需求的广度是怎样？
• 如果这个需求实现了，那么这个需求的可替代度是怎样？

2.1 频度

频度，即此需求未来被使用的多少，从侧面也反映需求的重要性。是嘛，如果业务部门提的需求它们自己未来都用的少，我们的态度就是“费介事干嘛”。至于如何界定“使用的多少”，磊叔抛砖供大家拍：

• 该需求是否是业务部门的日常工作
• 该需求是否处于用户经常使用的场景中
• 该需求是否是其他高频业务的重要组成部分
• 该需求同其他需求相比是否使用的频率更高或更低

2.2 广度

广度，即此需求覆盖用户的范围或产生影响的范围等，从侧面也反应需求的重要性。是嘛，如果需求覆盖的用户或者业务部门很少，我们的态度就是“要做的话请给我一个理由先”。至于如何界定“覆盖的范围”，磊叔抛砖供大家拍：

• 该需求可能影响的用户数
• 该需求可能影响的业务人员或部门
• 该需求可能影响的其他功能或需求的数量

2.3 可替代度

可替代度，即此需求是否可被其他处理方式代替。至于如何界定“是否可被其他方式代替”，磊叔抛砖供大家拍：

• 该需求是否有其他类似的实现方式
• 该需求是否有成本更低的实现方式
• 该需求是否有效率更高的实现方式
• 该需求是否可由先有已实现功能进行小幅加强后代替
• 对于线上系统的需求，是否有效率更高，成本更低但更原始的实现方式

事实上，磊叔认为，可替代度是最能反映需求价值的，最能决定需求是否能降临人世。

试想，如果需求A可以被某种成本更低、效率更高的方式B代替，那么需求A的价值大概就和小拇指甲盖那么大吧。强烈建议各位产品经理优先评估需求的可替代度，能够从最大程度上过滤掉很多脑残需求的。

3. 一数据，即数据分析和预测

其实，上述的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：

1. 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. 我就说产品经理也要懂一点数据分析的知识嘛
7. 到这里，“啪啪啪”几个报表，再加上我们的建议（该需求做还是不做，还是以其他形式实现），提交领导指示！
8. 打完收工，回家约会。

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、筛选和排序的粒度而已，随你高兴。

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。

5. 总结

这套“二性三度一数据”的方法其实也是建立在很多前辈宝贵的总结基础上，再次也感谢他们的贡献。

对于此方法，磊叔屡试不爽，也分享给大家。

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