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从用户出发的创意脑暴的8个步骤

责任编辑:佚名    新闻来源:不详    新闻日期:2018/7/23

QQ截图20180720100525.png

作者:hanne,微信公众号:腾讯ISUX

来源:腾讯ISUX(ID:tencent_isux)

头脑风暴是创意点子常用的方法,那么从用户出发的脑暴有什么不同?

从过去几年用研发现向产品方案转化的脑暴案例中,总结成功与失败经验,提炼出目前最优的流程与执行技巧,一起来提高创意点子产生的成功率吧!

关于新产品创新的成功率,有这样一组数据:

3000 个原始想法,能变成 300 个成熟想法, 300 个成熟想法能产生 125 个项目,其中大概有 9 个能进入早期开发, 4 个能大力开发,最后成功的只有1. 7 个。(来自彭肯恩博士的研究)

大多数点子的失败,可能的原因有很多,比如:疏于对趋势的关注和研究、缺乏理论的突破、缺乏执行力、难以逃脱组织思维惯性等等(来自创新管理课程),其中还有一个常常提到的原因:离用户太远。

在最初想点子的时候,由于不知道用户需求、脑补用户需求、片面地针对用户表面部分需求,却忽视深层需求来规划,就会导致产品或功能开发完成以后,不知道目标用户、目标场景,也不知道对用户的价值,最终产品也会因用户不去使用,而导致创新失败。

作为用户研究者,洞察和分析用户真实需求是我们的本职和专长,但如何把这些用户研究的发现以更有效的方式转化为“靠谱”的好点子,则需要与团队里各个角色一起不断的努力。从 14 年起,我们在一次次从用研发现到产品点子的头脑风暴实践中,不断优化流程、评估效果,形成了现在的“从用户出发的创意脑暴”流程,在这里分享给大家。

传统的头脑风暴法(brainstorming)相信大家都熟悉,就是一组人围在一起,随意的将脑中与主题有关的见解提出来,再将大家的见解分类整理。但在实际执行的过程中,头脑风暴的现场却常常交错着讨论、脑补、推理、玩笑等等,然后时间很快过去,却没有产出“靠谱”的点子。

从用户出发的创意脑暴,是以典型用户故事为线索,轻松、高效的产出点子的头脑风暴过程:

  • 一方面,线索契合用户真实完整的需求场景,点子变得更容易想也更符合用户需求;
  • 另一方面,通过流程上的细节设计,可以更高效的激发点子产生。

整个过程分为 8 步,虽然常常的情况是一个人想不出方案,就马上拉人一起脑暴发散,但其实脑暴前的素材和流程准备,以及达成共识对脑暴的最终效果起到了至关重要的作用。

第一步:确定一个不远不近的脑暴主题

产生好点子的前提是问对问题,问对问题需要跳出眼前的思维限制,但又不要太天马行空。要做到这点并不容易,这要求脑暴的组织者在一开始就想清楚团队真正要解决的问题是什么,而不仅仅“产品的某个功能眼下要怎么做”这种具体问题(这样的问题听起来就让人疲惫)。

举个例子:当眼前的业务问题是想出一些装扮功能,如果把脑暴的主题定为“装扮还可以做哪些新功能”,思路就会陷入现有的装扮流程里,这时点子的方向已经被具象和限制,有时甚至是无解的。

如果定为“如何帮助用户通过装扮来表达自己”(前提是用户真的用装扮在满足这一需求)就会更合适一些,这样就可以去想如何通过装扮表达自己的心情、兴趣、状态、独一无二、所属群体身份等等,思路打开的同时又与业务结合。而如果仅仅是“用户如何表达自己”,想出的点子,就会太泛,脱离业务。

第二步:有选择的邀请团队成员

首先,有选择的邀请乐于分享、乐于沟通、思维活跃的人,他们会自然而然的产生想法,互相交流,否则每个人盯着自己的点子说着自己的故事就会丧失一组人在一起的意义;

其次,在邀请成员时,不建议只有自己组的组员(虽然这样比较方便),因为参与角色的多样性一方面可以相互激发创意,同时也让点子在收敛阶段能得到更多元的评价(比如:工程师对点子可行性的评估就有其专业的判断)。

在人数上,虽然6- 8 人是脑暴的建议人数,但因为我们的脑暴流程会让点子批量产生,人数的增加会直接导致后续点子收敛时效率的降低,所以目前来看建议 6 人为佳。

第三步:准备简洁又有代表性的用户故事

用户故事的准备是脑暴的一个关键,吸引着我们不断的去改进和探寻。过去,我们也有过一些不太理想的尝试:

  • 让参与者分享自己的故事(如:毕业生如何找房),这时很容易就根据主观和片面的需求想点子;

  • 给出一些用户需求的词让大家联想(如:不孤单),这时参与者对着普通又太正确的词已经想过很多遍,很难进入状态;

  • 给出一系列相关故事(如:多个类似的故事)帮参与者发想,这时呈现的信息对参与者来说已经过于复杂,传达的效率很低;

  • 给出的每个故事都带有用户痛点(如:粉丝给明星发消息得不到回应),这时参与者往往会依照故事中的情节去推理,绞尽脑汁非常辛苦,却忽略了没有痛点的地方藏着用户的真实需求(如:粉丝默默的把想对明星说的话记录在手机备忘里)。

所以,目前的做法是:

  • 对调研中收集到的大量用户原始故事进行分析;

  • 根据分析点之间的相互关系,按照一定的维度把分析点组织起来,比如:组织成几类典型的用户画像、使用产品的几类动机、几个场景、几步行为流程等等,组织维度符合MECE( Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,相互独立、完全穷尽)原则即可;

  • 按照组织后的结构(如:画像/动机/场景/流程等),把同一个类别下多个反映分析点的真实故事组合改编成一个典型故事。

举例来看,研究粉丝的过程中,我们发现有的粉丝会组团给偶像投票打榜并感叹“团结就是力量”,有的粉丝会在活动现场和他人一起大声应援并觉得暖心,有的粉丝在QQ群和其他粉丝一起讨论相互诉说并且感觉很棒。

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