需求的过滤筛选和排序：二性三度一数据

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。

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

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：

持续性梅毒传染几，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：

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：

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：

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如何避免生殖器疱疹的发生?。至于如何界定覆盖的范围，磊叔抛砖供大家拍：

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：

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。

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。

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：

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

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

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

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

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

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！

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梅毒病都能遗传给胎儿吗，按照你们当前业务发展重点来制定。

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。

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