ChatGPT教会我们的需求洞察真相
你一定遇到过这种情况：
兴奋地给朋友推荐一个"神器"，结果对方一脸冷漠："这玩意儿有什么用？"
或者反过来，朋友推荐的"必备工具"，你试了试觉得完全是鸡肋。
同样的产品，为什么反应差这么大？
今天我们来聊聊需求洞察的真相——这个看起来很玄的东西，其实有规律可循。
三个真实场景：同一个产品，不同的命运
场景1：ChatGPT的两面性
小张（程序员）： "ChatGPT简直是神器！写代码、调试bug、解释原理...每天都要用几十次，完全离不开了。140块的Plus绝对值得！"
小李（销售）： "ChatGPT？用过几次，感觉就是个聊天机器人。问它销售技巧，回答都是些废话大道理，根本不实用。免费的都懒得用。"
场景2：Notion的爱恨情仇
小王（产品经理）： "Notion太强了！文档、数据库、项目管理...一个工具搞定所有工作流程。我已经把整个工作和生活都搬到Notion上了！"
小赵（会计）： "Notion？太复杂了，光学会怎么用就要花半天。我就想记个账、做个表格，Excel不香吗？"
场景3：Apple Watch的分歧
小陈（健身爱好者）： "Apple Watch改变了我的生活！运动追踪、心率监测、提醒站立...每天的运动目标都靠它，3000块花得值！"
小刘（学生）： "Apple Watch？就是个昂贵的装饰品。看时间用手机不行吗？运动数据我又不在乎，买它干嘛？"
看出规律了吗？
需求的本质：人们要的从来不是产品本身
真相1：人们买的是解决方案，不是功能
让我们重新审视上面的案例：
小张买的不是"AI聊天"，而是"提高编程效率"
真实需求：快速解决技术问题
ChatGPT价值：节省查资料和思考时间
投资回报：每月节省10小时 = 值得付费
小李期待的不是"AI技术"，而是"销售业绩提升"
真实需求：具体的销售话术和策略
ChatGPT局限：缺乏行业专业性和实战经验
期望落差：通用回答无法满足专业需求
真相2：同样的功能，不同的价值感知
以Apple Watch为例：
对健身爱好者：
核心价值：运动数据追踪
使用场景：每天运动时必用
情感连接：成就感、自我约束
价值感知：3000元 < 健康收益
对普通学生：
核心价值：看时间？
使用场景：偶尔看看时间
情感连接：无特殊感情
价值感知：3000元 > 看时间的价值
真相3：需求是分层的，层次决定感知
参考马斯洛需求层次，我们可以这样理解：
生理需求层：解决基本功能问题
Excel满足基本数据处理需求
安全需求层：提供稳定可靠的解决方案
银行App满足资金安全需求
社交需求层：帮助建立连接和归属感
微信满足社交沟通需求
尊重需求层：提升效率和专业形象
Notion满足专业工作流程需求
自我实现层：实现个人目标和价值
ChatGPT满足创造和学习需求
不同层次的用户，对同一产品的感知完全不同！
ChatGPT案例深度分析：为什么有人爱有人恨？
让我们用需求分析的5个维度来解构ChatGPT：
1. 用户类型分析
重度用户（神器派）：
身份特征：知识工作者、创作者、学习者
核心需求：提高思考和创作效率
使用场景：工作、学习、创作的日常工具
价值感知：时间就是金钱，效率提升直接转化为收益
轻度用户（鸡肋派）：
身份特征：传统行业从业者、偶尔使用者
核心需求：解决具体专业问题
使用场景：偶尔试用，没有固定场景
价值感知：无法满足专业需求，缺乏使用习惯
2. 需求匹配度分析
ChatGPT擅长解决的需求：
✅ 文字创作和编辑
✅ 代码编写和调试
✅ 知识解释和学习
✅ 头脑风暴和创意
✅ 格式转换和整理
ChatGPT难以满足的需求：
❌ 行业专业知识（医疗、法律等）
❌ 实时信息查询
❌ 具体操作指导（需要动手的）
❌ 情感支持和人际关系
❌ 视觉和感官体验
3. 期望值管理
成功用户的期望值：
期望：AI助手，提高效率
现实：确实能显著提升工作效率
结果：期望得到满足，持续使用
失败用户的期望值：
期望：万能专家，解决所有问题
现实：回答通用，缺乏专业深度
结果：期望落空，弃用产品
5个问题挖掘真实需求
基于上面的分析，我总结了5个挖掘真实需求的关键问题：
问题1：用户真正想要达成什么目标？
错误问法："你需要什么功能？" 正确问法："你想解决什么问题？最终想要什么结果？"
ChatGPT例子：
表面需求：AI聊天
深层需求：提高工作效率、获得灵感、学习新知识
问题2：用户现在是怎么解决这个问题的？
ChatGPT例子：
程序员：Google搜索 + Stack Overflow + 文档阅读
学生：教科书 + 百度百科 + 问老师
作家：自己构思 + 资料查找 + 反复修改
问题3：现有解决方案哪里不够好？
ChatGPT例子：
Google搜索：信息分散，需要自己整合
问人：不好意思频繁打扰，回复不及时
查资料：时间成本高，效率低
问题4：什么情况下这个问题最突出？
ChatGPT例子：
时间紧急时（deadline前）
遇到陌生领域时（跨界学习）
需要创意时（头脑风暴）
独自工作时（没人可问）
问题5：解决这个问题对用户意味着什么？
ChatGPT例子：
对程序员：更快交付 = 更多项目 = 更高收入
对学生：更好理解 = 更高分数 = 更好前途
对创作者：更多灵感 = 更多作品 = 更大影响力
实战演练：分析一个"种草"失败的经历
现在轮到你了！回想一个你"种草"失败的经历：
比如你向朋友推荐某个App，但对方不感兴趣。
用5个问题分析一下：
步骤1：分析你的需求
你用这个App想达成什么目标？
你之前是怎么解决这个问题的？
这个App解决了什么痛点？
什么情况下你最需要它？
它对你意味着什么价值？
步骤2：分析朋友的需求
朋友可能想达成什么目标？
朋友现在是怎么解决问题的？
朋友的痛点和你一样吗？
朋友在什么情况下会需要它？
对朋友来说，解决这个问题重要吗？
步骤3：找出差异
需求层次是否相同？
使用场景是否匹配？
价值感知是否一致？
学习成本是否可接受？
举个例子：推荐Notion失败
你的需求分析：
目标：统一管理所有工作文档
原来做法：Word + Excel + 各种工具
痛点：文件分散，协作困难
使用场景：复杂项目管理
价值：提高工作效率，显得专业
朋友的需求分析：
目标：简单记录和查看信息
现在做法：微信收藏 + 手机备忘录
痛点：偶尔找不到信息（可接受）
使用场景：简单记录
价值：现有方案已经够用
差异总结：
需求复杂度不同（复杂 vs 简单）
学习意愿不同（愿意学 vs 不愿意学）
价值感知不同（效率提升 vs 增加负担）
豆包错过了什么？ChatGPT抓住了什么？
让我们用需求分析来对比这两个产品：
ChatGPT成功的需求洞察：
1. 精准定位核心用户
目标：知识工作者和学习者
特点：有明确的效率提升需求
场景：日常工作和学习中的具体任务
2. 解决真实痛点
痛点：获取信息和处理信息的效率低
解决：直接对话，即时获得定制化答案
价值：时间就是金钱，效率就是价值
3. 设置合理期望
定位：AI助手，不是万能专家
承诺：提供有用信息，需要人工验证
体验：超出期望时惊喜，符合期望时满意
豆包遇到的需求挑战：
1. 用户期望模糊
广告：无所不能的AI
现实：能力有限的工具
落差：期望过高导致失望
2. 使用场景不清晰
问题：用户不知道什么时候用豆包
对比：ChatGPT有明确的工作学习场景
结果：下载后不知道怎么用
3. 差异化不明显
同质化：和ChatGPT功能相似
劣势：但用户体验和生态不如ChatGPT
困境：没有理由换用豆包
需求洞察的3个核心原则
通过分析这些成功和失败的案例，我们可以总结出需求洞察的3个核心原则：
原则1：需求是分层的，要找到对的层次
不要只看表面功能需求，要挖掘深层的目标和动机。
例子：
表面需求：要一个记账App
深层需求：控制消费，实现储蓄目标
核心价值：财务安全感和未来规划
原则2：需求是情境化的，要找对使用场景
同样的需求在不同场景下价值感知完全不同。
例子：
在家：简单工具就够了
在公司：需要专业和高效的工具
在路上：需要便携和快速的工具
原则3：需求是个性化的，要理解用户差异
不是所有用户都有相同的需求强度和解决意愿。
例子：
小白用户：需要简单易用
专业用户：需要功能强大
价格敏感用户：需要性价比高
数据验证需求洞察：从猜测到科学
理论分析完了，但你可能会问：这些需求分析只是我们的推测，怎么知道是否正确？
这就需要用数据来验证了！还记得我之前写过的《从盲目开发到精准优化的数据化转型指南》吗？那篇文章详细讲解了如何用数据驱动产品优化，正好可以验证我们的需求分析。
用数据验证需求洞察的3个步骤：
步骤1：假设验证
基于需求分析提出假设，然后用数据验证：
假设：ChatGPT的重度用户主要是知识工作者，他们关注效率提升 验证方法：
用户行为埋点：任务类型、使用时长、功能偏好
用户调研：职业、收入、使用场景
付费转化分析：什么类型用户更愿意付费
步骤2：A/B测试不同需求满足方式
测试场景：豆包如何提升用户满意度？
版本A：强调技术先进性
版本B：强调解决具体问题
版本C：强调使用简单便捷
测试指标：
注册转化率
首次任务完成率
7天留存率
步骤3：持续监控需求变化
需求不是静态的，要用数据持续追踪：
// 需求变化监控埋点
const trackNeedEvolution = (userId, scenario) => {
analytics.track({
name: 'user_need_evolution',
properties: {
user_id: userId,
usage_scenario: scenario,
satisfaction_score: getCurrentSatisfaction(),
feature_requests: getFeatureRequests()
}
});
};
这样我们就把"主观的需求分析"和"客观的数据验证"结合起来了！
给产品人的启发：理论+数据的双重验证
如果你在做产品或者想做产品，需求洞察+数据验证能给你什么启发？
启发1：需求分析+数据验证的双重保险
不要只依赖主观判断，也不要只看数据表面。
具体做法：
先用5个问题做需求分析
再用数据埋点验证假设
用A/B测试优化需求满足方式
持续监控需求变化
启发2：聚焦核心需求，忽略边缘需求
满足100%的人的60%需求，比满足60%的人的100%需求更有价值。
具体做法：
找到最大公约数需求
先满足核心场景
逐步扩展功能边界
启发3：管理用户期望，不要过度营销
承诺要保守，交付要超预期。
具体做法：
明确产品定位和边界
诚实沟通产品能力
持续优化用户体验
作业时间：成为需求洞察高手
基础作业： 选择一个你认为很有用，但朋友们不感兴趣的产品，用5个问题分析需求差异。
进阶作业： 找3个朋友，问问他们对某个热门产品（比如ChatGPT、小红书、抖音）的看法，分析为什么感知不同。然后用我之前文章《从盲目开发到精准优化的数据化转型指南》中的方法，设计埋点方案验证你的分析。
高级作业： 如果你要设计一个产品，先用需求分析方法定义目标用户和核心需求，再考虑功能设计。
写在最后
需求洞察看起来很玄，其实很科学。关键是要：
深挖用户真实目标：不要停留在功能层面
理解使用情境：同样需求在不同场景下价值不同
认识用户差异：不是所有人都有相同的需求强度
管理期望值：承诺要谨慎，交付要超预期
下一篇预告：《1个亿的广告费，不如1个好功能？》
我们来深度复盘豆包的1亿广告投放，看看为什么有些产品越推广越没人用，什么时候该花钱推广，什么时候应该先完善产品...
今日作业：用5个问题分析一次你"种草"失败的经历，看看需求匹配度如何。
延伸阅读：
《把模糊想法变成清晰需求的黄金公式》：学会精准定义目标用户
《从盲目开发到精准优化的数据化转型指南》：用数据验证需求分析
思考题：你觉得什么样的产品最容易产生"有用 vs 鸡肋"的争议？为什么？
期待你的分析！