To G 项目产品该如何调研？

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文章来源：网络

今天主要总结我这几年做to G 项目的调研经验，供大家借鉴，也期待大家分享自己的经验，项目的需求调研我主要从几个维度进行调研：

一、项目背景项目的背景调研就是为什么要做这个项目？这个项目的目标目的是什么？因为一般To G 都有行业规范和标准，所有我们需要对项目产品所服务的业务领域有一个概括性的了解。

项目背景：首先我们需要弄清楚这个项目是做什么，这个问题我们可以先自己在网上搜索资料，或者通过现有的资料，搞清楚这个啥东西、有啥用；了解项目行业标准和行业规范，比如水质国家评价标准；需要特别考虑法律、法规的要求，以及政策的指导方针；

项目客户的组织结构：我们确认项目的使用机构是哪些；投资机构是哪些，比如“预报系统”主要是海洋渔业厅投资建设的，但是海洋预报台使用；

项目现状：该项目是从0-1的新建还是在之前基础进行迭代；目前存在什么问题；期待项目达成什么目标；项目建设周期；项目运行部署网络环境。

二、项目业务调研项目立项前，我们通过现有资料：投标书、合同等得出：这个项目有哪些功能。通过建设内容，我们大致可以锁定项目的边界范围，防止项目蔓延。

只有我们前提足够了解建设内容，我们才能根据建设内容，依据业务进行闭环逻辑先进行原型设计。

因为原型设计稿与客户沟通的时候比较直观避免各自理解的想法存在冲突，而且原型设计过程中我们会发现逻辑问题进行记录为后续与业主调研的时候做确认。

我们可以通过以下几个角度去调研分析：

项目整体框架：梳理项目的整体模块功能层级；为每个模块扩充功能清单；梳理各个模块之间的关联；

项目角色调研：确认业务涉及到各个关键角色进行调研；角色岗位；岗位相关工作内容；业务工作输入、输出；角色涉及到材料、表格和依据；存在痛点是什么；有什么建议和想法；

绘制业务流程图：每个流程节点内容、处理人是谁；业务涉及使用角色说明；业务流程流转的表格、报告、单据，最好有真实样例数据，比如逻辑条件、规则算法、产品资料、专业术语等等资料；

业务数据源：涉及到哪些数据源；数据来源网络环境；数据更新时间；数据量多大；字段标准等；

确定阶段目标：确认业务功能的优先级；梳理里程碑目标。

三、使用单位环境调研调研使用单位环境为了掌握使用单位机房情况，由于政府内部使用的项目大部分有存在涉密数据因此涉及到使用内网情况，就会存在外网和内网数据如何打通，也可以避机房房硬件不符合要求需要采购延误项目上线。

网络环境：比如是内网还是外网，网络承载情况？

部署服务器配置：内存？cup？硬盘内存大多？

用户量：用户数量多少、并发量多少？

使用频率：用户使用频率。

四、系统接口调研系统接口调研就是为了掌握我们要做的系统要对接是哪些系统哪些单位，确认需要协调哪些资源帮助，避免不确定的风险，方便统筹协调各方资源保证项目开发进度。

比如我做的海洋防灾项目需要对接第三方海洋采集数据，由于海洋采集数据存在推送延迟情况、推送失败等原因，不进行确认的话，存在后期项目质量扯皮现象。

对接业务系统：有哪些系统和本项目对接关联，对接系统处于什么阶段，是否影响项目对接进度，接口什么时间可以提供；

接口规范：输入参数什么、输出参数有哪些，接口规范格式；

系统对接人：对接人单位、姓名、联系号码、岗位。

五、竞品分析大部分To G产品项目都是各个公司研发给政府单位内部使用的，不对外开放，很难获取到。

是收集公司自己内部做的TO G项目；

是找竞争公司官网发布的项目案例介绍信息；

是可以找站酷、花瓣网或者axure官网上别人分享案例成果去借鉴；

可以跟客户调研的时候去了解客户单位的项目产品等等。

获取到竞品后我们可以从以下几个角度去分析：

竞品目标：是要达到什么目的，竞品为客户解决了什么问题。比如海洋项目智能预报单产品，采用浮标数据采集数据通过算法加工处理后传输到电子预报单上人为确认数据无误后即可分发预报单到各个单位。为客户脱离纸质管理，实现线上快捷分发预警报信息；

竞品的亮点：有什么特色的交互体验或者特色解决方案，比如我之前做的海洋项目，其中提炼一个亮点功能《一键预警流程》辅助用户灾害灾前灾中灾后预警工作；

竞品痛点：客户存在哪些痛点，目前还有哪些痛点未解决的等等；

竞品总结：总结别人遇到同样的问题如何解决和设计的。

当调研阶段结束后，最终我们将输入需求调研报告和最终原型设计稿。

思路截图图如下：

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第 1 章介绍了打造成功 B 端产品的注意事项和 B 端产品的 商业模式，

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本书内容介绍—数据分析师胜任力模型

数据分析师胜任力模型，包括底层认知、业务场景、能力三板斧三个部分：

首先，底层认知是对数据的基本认知，强调数据思维的应用。

其次，业务场景指的是“只有对业务有足够的理解，才能开展分析工作”，而这里

包括了用户、产品、场景三个方面。

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底层认知、业务场景、能力三板斧共同铸造了完整的数据分析能力，相辅相成，而本书则是围绕着它们展开介绍。

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图片来源于网络

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