一个代表性的需求分析案例
如果问哪一类产品经理的绩效成绩可能最差，那埋头干的产品经理可能是绩效最差的。
怎么才算埋头干的产品经理？
这里举一个比较有趣的案例，也是大多数产品经理会碰到的。
比如在一个医院里面，医院领导让产品经理做一个数据分析的小工具，用来去查询知晓医院那些功能模块常用，那些不常用，对于不常用的功能进行折叠或者优化交互设计。
▲医院信息化
这个需求当拿到后，埋头干的产品经理首先就会开始做需求分析、需求调研和系统设计，就开始做数据系统了。
但是，如果不是埋头干的产品经理，首先就会抓住一个字眼：“小”来开始展开需求分析了。
当我们认真的任务，首先要想
这个系统大概领导会给出多少预算？
今年医院的预算能够支持这笔钱吗？
医院现在有多少个电脑终端、或者科室门诊会需要用这个系统？
医院每日每个科室每个医护人员使用的场景是否是固定的？
通过分析系列的问题后，你会发现很可能数据分析系统并不能落地，即使落地了也没有过多的价值，反而可能换一种方式更合理。
当我们埋头事后，首先要知道这个产品是为什么要做，以及所处的环境是什么，以及和公司核心的业务是否相关。
经过以上分析过后你会发现
1.数据分析统计工具对于医院业务来说，不属于核心业务
数据分析统计工具的项目从需求调研、产品设计再到研发测试上线，整个从人员、硬件、以及相关资源来说，成本开销至少上百万。加上医院需要私有化部署，所以加上维护成本，不管是自研还是选择第三方其开销都更高。
2.医院有固定的人员数量、场景
医院不像互联网公司，就是一个大型的门店，所以门店的格局、人员是相对固定的，有多少科室、医生也是相对固定。所以并没有复杂多元的变量，同时每个科室的业务场景相对固定，所使用的人员也固定，对应的习惯也相对固定。
3.医院系统的功能结构相对固定
医院使用的信息化系统，其功能数稳定，不会有太大的改版和变动。
4.数据统计的目的：只是为了优化交互面板
另外根据领导交的任务，对于统计HIS系统的数据需求准确度与颗粒层度要求高吗？
相比于互联网公司的数据分析要求来说，显然不高的。毕竟只需要统计到大的功能使用情况，那么菜单的点击数据就可以了。而小功能或者页面点击是不需要关心的
5.系统研发时间过长
最后，如果用系统研发的方式，所需要的时间在半年以上，耗时过于长
通过以上5个系统分析，然后所以在以上选择上你还会选择埋头干需求吗？
显然不会了
考虑到预算、实现难度、实现时间以及现有的医院系统状况，最好的方式是什么呢？
自然是：不做系统，通过人工调研去找到各个科室老师进行收集那些不常用的功能，是最快的方式，同样也是最性价比的方式。
将不使用的菜单或者功能进行数值累计，排名较高的就进行折叠在一起，不用的功能就放弃了。
也就完成了一个“人工智能”的数据统计工具。
不要埋头做产品，思考背后问题对应产生的价值、与公司相关性
通过这个案例，我希望产品经理一定拿到任务之后一定要学会养成思考需求背后的目标、与公司的战略。即使是你领导给你的任务，只要不是这家公司的老板或者最终负责人，一切都要去思考问题到底应该怎么解决。
用产品设计做系统化设计，只是解决问题的一种办法。
而不要当你花了一个星期或者半个月把产品设计方案做出来了后，发现其实本质上不需要，那不是浪费自己的时间，还没有把工作做好？
今天的分享就到这里。
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