百木园
产品在设计、开发过程中总是充斥着大大小小的问题。比如，领导可能会说：“咱们产品必须满足××这种类型的需求，你安排实现一下吧。”“竞争对手最近推出了一个新功能，我们的产品跟进一下？”
运营同事可能会说：“咱们最近刚推出的新版本，有很多用户反馈不好用，你看下个版本怎么改进一下？”
开发工程师可能会说：“上次那个设计方案引入了一些新问题。用户反馈群里也在说，你看怎么办？”
公司高层或合作伙伴可能说：“我在用你们产品的时候遇到一个问题，特别不爽。你们赶紧解决一下！”……
产品人的日常总是不断遭遇上述问题。如果我们没有一套处理问题的有效方法，就会在解决问题时出现类似下面的状况：解决方案全靠灵感、随机呈点状分布，没有说服力；拆东墙补西墙，这边问题一解决，那边问题又冒出来；无法正确处理领导或同事对产品提出的意见建议，陷入“被动设计”的局面，做出一个“被需求”的无用产品；在与竞争对手过招的过程中，被对手的节奏带着走，无法有力回击、走出困境。
很多时候，我们无法拿出一个漂亮的解决方案，不是因为缺少灵感或是别的什么原因，而是方法不对。其实，所有这些看似棘手的状况背后，都藏着一个普遍适用的应对法则。只要我们不断练习，熟练运用这个法则，就能解决几乎所有的产品难题。
你可以在《决策的艺术》 一书中提到的PrOACT法则、麦肯锡经典培训教材《金字塔原理》以及众多思考者的著作中找到这个法则的踪迹。在产品设计领域，我们可以把它定义为“问题—拆解—方案—结论”四步法则。其具体操作步骤是：
第一步，定义问题。
通过弄清“问题背后的目标是什么”进而弄清“真正的问题是什么”，如果目标定义得不准确，就会使一个原本可以被回答的问题变得无法解答。
第二步，拆解问题。
将复合问题拆解成可以被回答的元问题；元问题的判断标准是能够直接导出相应的解决方案，拆解过程遵循MECE法则。
第三步，导出方案。
根据元问题，导出解决方案。
第四步，评估得出结论。
比较解决方案之间的优劣，做出取舍、得出最终结论。上面四个重要步骤中，又数第一步最重要。可以说，90%的方案错误都是因为没找到真正的问题，或是在执行中遗忘、偏离了真正的问题。
领导说产品必须满足某种需求，竞争对手的新功能要不要跟进，用户或客服反馈产品有问题、不好用，所有问题都可以一步步追问下去，直到问出真正的问题。
例如，产品不好用的话，究竟是哪里不好用？具体在什么时间、地点，为了达成什么目标而使用？使用的时候遇到了什么情况？这种情况背后的真正问题是什么？这个问题是否已知？如果未知又可以归类到哪个模块去解决？只要用四步法持续追问下去，答案就会自动浮现出来。
来看一个简单的例子：
某开发工程师接到的开发任务中有一个UI动效的需求，他研究后发现，要达到需求要求的效果预计会耗费一周左右的开发时间，大大超出了任务的时间预期。这时他面对的真正问题是什么？如果他认为是“时间与任务量不匹配”的问题，他可能会向项目组申请增加开发时长，或增加人力协助等。
但如果他能追问下去、看到“UI动效只是表现层，它服务于底层需求，真正的方案是由需求导出的”，他可能就会换一种方式和团队沟通，确认“为什么一定要做它，换一种低时间成本的方案实现另一种效果是不是可以”。同一现象，问对问题，处理方案截然不同。
再看一个稍难些的例子，俞军在PMCAFF社区抛出的关于滴滴拼车的问题：“如何让用户更多地使用拼车功能？
第一步，先来定义问题
Q1：问题背后的目标是什么？
A1：从问题分析，追问“为什么滴滴想要让用户更多地使用拼车功能”，进而排除那些已经常用滴滴的用户，明确其目标在于“为滴滴平台拓展用户群”。
Q2：用户是谁？
A2：排除掉在时间允许时使用拼车的快车用户，主要目标用户群定位在那些使用公共交通的用户，不想坐公交地铁又想相对低成本出行的用户。
Q3：这些用户包含哪几类？滴滴想要争取的目标用户是谁？
A3：包含没体验过滴滴拼车的用户、体验过但已流失的用户、体验过且未流失的用户（流失用户可根据未使用时长定义）；滴滴想要争取的目标用户是前两类用户（后面统称为“目标用户”）。
Q4：争取到目标用户后，是否希望他们持续使用？
A4：是的，希望他们持续使用。
Q5：所以，真正的问题是什么？
A5：真正的问题是：通过什么产品方案可以让更多目标用户改用或重用滴滴拼车功能，并持续使用下去？
第二步，拆解问题
Q6：真正的问题包含了哪些子问题？
A6：子问题有：
Q6‐1：如何让目标用户知道滴滴拼车现在具有很高的出行性价比？
Q6‐2：如何改变目标用户选择公交出行的行为习惯，转而尝试体验（或再次体验）拼车？
Q6‐3：如何让目标用户在体验拼车服务的全过程中获得满意体验，进而愿意下次继续使用？
以上问题中，Q6‐1、Q6‐2属于用户“认知层”的运营问题，这篇文章内不讨论此点问题。有机会我们在详细拆解。这里仅继续拆解Q6‐3：
Q6‐3‐1：拼车全过程包含哪些环节？
A6‐3‐1：行程前、行程中、行程后。
Q6‐3‐2：所有环节中存在哪些影响用户体验的因素？
A6‐3‐2：行程前——聚焦于预期，影响因素包括价格预期（不确定动态定价的浮动程度）和时间预期（不确定拼车会不会额外花费很多时间）；行程中——聚焦于实际体验，影响因素包括担心因拼车造成绕路引起的价格增加，感觉全程额外消耗时间的长短（等待同行人的时间），乘车的舒适度和社交意愿；行程后——聚焦于结果，影响因素包括实际花费的拼车价格和感觉中全程花费的总时长。
以上，拆解到Q6‐3‐2这个问题后，我们还必须围绕价格和时间两大因素，发起最后一轮总结性追问：
Q6‐3‐2‐1：价格问题的本质是什么？
A6‐3‐2‐1：本质是动态和增幅，即“下单前的预期问题”以及“担心因拼车造成绕路引起的价格增加”。
Q6‐3‐2‐2：时间感受的本质是什么？
A6‐3‐2‐2：人们对时间的感知永远是相对的。所以本质上是“拼车额外增加的时间”相对于“总行程时长”的比例决定了用户对“拼车额外消耗时间”的感知。基本上问题拆解到这个程度，就可以导出方案了。
第三步，根据元问题，导出解决方案
针对A6‐3‐2‐1导出：
“一口价”方案。
因为主要问题是价格的动态和增幅，最佳方案当然是固定价格。这样用户既不担心因他人加入引起绕路加钱，也在下单前有一个确定的价格预期。
针对A6‐3‐2‐2导出：
远距离拼车，即“跨城”拼车方案；交通集散地拼车，即“机场、火车站、汽车客运站”拼车方案。因为主要问题基于“拼车额外消耗时间”的感知，而“感知=拼车额外增加时间/总时长”，最佳方案应聚焦于缩短“拼车额外增加的时间”，或拉长“总行程时长”。缩短“拼车额外增加的时间”的最佳方案是直接同一出发地或同一目的地，拉长“总行程时长”的最佳方案则是匹配远距离拼车。
第四步，评估方案得出结论
事实上，细心的朋友一定可以发现，在导出方案的过程中，其实并没有针对行程中“舒适度”或“社交意愿”等因素导出方案，也没有考虑如何才能减少“等待同行人的时间”，因为这些因素非常依赖于司机和乘客的主观行动，相对不可控。
另外，我们也没有针对价格因素提出烧钱降价的方案，因为那简单粗暴，根本不需要产品设计和思考，不在我们的讨论范畴之内。
通过上面的案例分析，相信大家能感受到一点四步法则的魅力。那么请支持下作者，喜欢的可以订阅收藏。
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