当我们尝试用场景来解析一个需求时，总会有各种人提出不同的场景来驳斥你的分析，那么你需要学会如何判别这些场景是否是该需求的典型使用场景。

笔者因为昨天与一个朋友讨论一个案例的使用场景时，发现其实虽然大家一直觉得用户场景很重要，但是又无法比较系统的去使用一个方法来解析一个需求，今天我们来探讨一下这个问题。

案例

这是一个为中小型企业服务的平台，在左侧的列表上有11个一级分类，每个类目下分别又有10个以上的服务项目，粗略统计应该在150项左右的服务内容。

我们分别用场景对用户的行为进行的分析：

场景1：用户下载了产品之后，知道自己想要的服务，那么在服务列表中寻找自己的想要的服务。

在这个场景下，虽然通过左侧的菜单已经对服务进行了一定程度的归类，但是其实归类的并不清晰，同时，右侧的具体服务类目也会因为左侧分类的变动而发生变动，对用户造成一定程度的信息干扰。

在用户明确清楚自己需要什么服务的情境下，只需要提供清晰的寻找路径即可，可删掉多余的干扰项。因此该页面可以采用类似于支付宝的九宫格布局，进行更清晰的分类，让用户能够能精准，高效的找到自己所需要的服务。

场景2：用户抱着试一试的态度下载了产品，在服务列表中查看所有的类型的服务。

在这个场景下，如果采用了九宫格的布局，即用户再进入某一个类型的列表后，需要返回上一级页面后才能继续查看另一个分类下的服务，即在浏览效率上其实低了不少。

通过以上的案例不难看出，其实任何的产品都在不同的场景下，总是会有不同的更加合适的展现形式，那么当需求出现，我们尝试用场景去解析的时候，其他人提出不同的产品驳斥你的时候，该怎么样去选择较为典型的场景呢？

辨别典型用户场景的标准/原则

step.1 场景发散

在产品需求梳理的初期进行情景发散（脑暴）的时候，肯定会有不同的人员（产品、交互、UI、运营等等）提出各种各样的用户场景，在这个时候，我们一定要对场景进行筛选，我们要问自己下面几个问题：

比如说：

1. 这个场景是用户的真实场景吗？
2. 这个场景是我们自己想出来的吗？
3. A场景与B场景中的哪个需要需要先开发？

等等一系列问题。

尤其是产品开发初期，通过比较和筛选楼下保留出有可能成为典型场景的用户场景。这里的备选场景一般建议不超过十个；因为备选场景越多，我们的选择难度就会越大，那么最终我们用户再做选择的时候也就会难度变大。

所以在产品前期，通过小组的讨论先筛选出肯定不符合的场景；保留住最有可能成为用户场景的典型有效场景。

step.2 评判场景

我们判断这个场景的典型性与优先级的时需要一个维度和标准。需要我们团队内部必须达成一致，需要用统一的标准作出评判。

ps.不同的产品标准还是不同的；同一个产品不同时期可能标准也是不同的，需要看具体的产品和具体产品的阶段来制定不同的标准

我找出了一些平时在产品开发过程中比较通用的几条评断标准：

第一维度/原则：人数；人数是对于所有产品都需要评判的一个评价维度。我们希望越来越多的人来用这个产品。用的人越多，这个场景也就越重要。

第二维度/原则：频率；有的时候我们的产品是粘性比较大、活跃度比较高的产品。那么我们希望这个产品在活跃度、用户粘性上都比较高。所以我们在判断用户场景的时候会特别关注用户的使用频率，使用频率越高的场景往往对于我们来讲用处最大。

第三维度/原则：重要性；也就是说每个场景对用户的重要性不是完全一样的。所以这个时候就要判定这个场景对用户的真正的重要程度了。

第四维度/原则：满意度；这里指的是用户的满意度，但不是针对于我们产品给用户的满意度。而是指用户目前所使用的其他产品，或是目前所使用方式的一个满意度；当然对用户现在所使用的其他产品和方式满意度越低，我们研发产品未来的机会就会越多。

第五维度/原则：易用性；与用户的满意度类似。也是判断用户对当前所使用产品或方法的易用性感觉如何。有没有痛点、有没有使用不方便的地方呢？如果说用户使用起来感觉不方便，那就证明了现有的方式不能很好的满足用户的需求，那我们产品新的机会点就出现了。

第六维度/原则：产品的意愿性；如果说我们把产品推荐给了用户，用我们的方式来解决用户场景中出现的问题。那用户是否会对我们提供解决方式感到满意，是否愿意使用我们的产品；这就是用户的意愿性。

当然了，并不是每一个产品都要用到这六个标准。可能某个产品只用到了其中的四个。有些维度之间可能也会有重复。比如说，重要性与意愿性一般只能选择一个。这就是用户尝尽的评判标准。

举个例子

现在有一款产品，我们想要判断其用户场景的易用性、典型性和优先级。从总的评判标准中我们选择三个维度，也就是相对来说最简单、最少的。我们选择了人数、频率、满意度；这三个指标就组成了判断该产品的总原则。这个总原则是人数多、频率高、满意度低，我们看来这种的用户场景就是优先级最高的场景，也是我们所谓的典型式场景。

实际运用

我们再来看一下，如何将上面的发放运用到实际的产品需求当中。

需求：在pad端，打开视频类型应用时是否需要默认打开夜间模式？

场景：

用户在家洗漱完之后，抱着pad在床上（被窝里）观看视频。

我们用六个原则对这个场景进行分析：

• 第一维度/原则：人数；在家中比较放松的情境下使用pad观看视频是大多数人的使用习惯；
• 第二维度/原则：频率；只有有pad设备的用户，一般在家都是会使用pad进行观看视频；
• 第三维度/原则：重要性；在家中使用pad观看视频对用户来说是比较重要的；
• 第四维度/原则：满意度；这个维度在这个需求中比较缺乏数据支持；
• 第五维度/原则：易用性；如果用户在灯光较为昏暗的情况下，打开软件，则会让用户对白色的界面感到刺眼，对用户来说是用痛点的；
• 第六维度/原则：产品的意愿性；如果对这个需求进行优化，那么对于使用pad打开应用的用户会有较大的满意度提升。

那么根据以上六个维度的分析，这个场景是该应用的典型的使用场景。即这个需求有优化的必要性。
其实在目前市场上，许多应用都是这么做的，在pad端打开默认的是类似于夜间模式的深色皮肤，例如爱奇艺，腾讯视频等。

所以希望大家在利用场景来分析需求时，能够更好更准确的识别经典的用户场景，因为他是解析需求的重要参考依据。

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题图来自unsplash，基于CC0协议