需求挖掘—顾名思义，你的需求从哪里来？
需求的来源有很多种：
一、来源自己：这个答案貌似很不要脸，但这就是很多创业者的idea来源。这也是对 PM 来说，处理方法最简单的一种来源。当你负责产品的典型用户是你自己时，你能够很容易的把握核心诉求。
二、需求来源于和你不同类型的用户，关键是代入场景。
代入场景即指把自己变成目标用户，感受目标用户的需求。能否代入场景（也就是俗称的一秒钟变小白）也是评估一个产品经理的合格标准。
挖掘这类需求的方法主要有两种：
（1）直接访谈：适合你能够低成本与目标用户接触的情况
A.和用户聊天（沟通）
B.观察用户的使用场景与方式
C.揣摩提炼
A.和用户聊天（沟通）
B.观察用户的使用场景与方式
C.揣摩提炼
举例：你在地铁上，你看到用户打开QQ 音乐，打开了本地，然后拉了半天，选了一首歌开始
（2）分析与代入：适合在不方便直接沟通的情况下分析需求
A.用户数据分析 （反馈、行为数据）
B.归类
C.代入场景提炼
A.用户数据分析 （反馈、行为数据）
B.归类
C.代入场景提炼
一般来说，方法（2）的使用率更高，但我仍然建议你，即使成本很高，也要保持与核心目标用户的沟通与交流。
三、如果需求来源于同事、甚至老板时，怎么办？
这是同事提的需求，该不该满足？想拒绝又抹不开情面怎么办？更可怕的是，这是老板直接提出的需求，我应该直接执行吗？
其实，不管同事、还是老板，都是你产品的用户。首先，把他们回归到用户，然后校验这类用户是否是你要服务的目标用户，如果是的话，是哪一类用户，再去揣摩对方背后深度的真实需求是什么样子？往往当你把握到对方的核心诉求时，其实处理起来一点都不难，难的是，我们根本不知道对方诉求是什么，所以有抗拒、不理解或者无从下手。如果不是的话，有理有据的（最好带上数据等客观资料，尤其是面对老板需求时）去和对方沟通解释。
举例：比如说，老板说播放页应该支持换肤，那么他提这个需求是因为看到用户说竞品能换肤很好，还是想通过皮肤定制来卖钱？搞清楚这个真实需求，那么剩下的就很简单了。
题外话，我们经常讲要超出老板预期，那么超出预期的关键点在哪里?先摸清老板预期。以这个换肤需求为例，假设老板的初衷其实是要提升产品的变现能力，那么你知道这个后，给老板提出一个成本更低、效果更好、需求覆盖面更广的变现方式，相比机械的去实现一个可能费力不讨好的换肤，这就是超出预期了。
四、商业需求也是需求，产品是平衡用户价值与商业利益双方的需求。
长期无法实现商业价值的产品，也无法向用户提供持续的、高质量的服务。
需求分析—怎么判断需求价值与优先级（靠谱）
上面讲到不同需求来源的基本处理方法，下面就具体展开讲解下常见的需求分析方法。
一、先代入场景
代入场景的方法很简单，但需要多观察多思考，分为两步：
A.确定角色
即提出这个需求的人角色是什么？
即提出这个需求的人角色是什么？
举例：我们做一个直播产品，如果一个主播提出需求，那么主播这个角色提出这个需求的原因（动机）是什么？是否属于特定需求，还是共性需求？
B.判断场景
每个需求都有一定的应用场景，那提出需求的角色，是基于什么场景下提出的？
每个需求都有一定的应用场景，那提出需求的角色，是基于什么场景下提出的？
举例：音乐离线播放，如果角色提出是在地铁通勤的场景下，那这个离线播放的应用场景是无网状态；如果是在办公室 wifi环境下提出且需求，那么具体原因是什么？就需要进一步调查了，有可能这背后的动机是安全感，也有可能是其它的。
二、确定优先级
通过第一步代入，我们已经模拟了可能的用户场景，从而充分了解了用户的诉求来源与心理。这时候就需要确定场景的优先级，挑出最优先的需求来满足。那么怎么确定优先级呢？其实也是有方法可循的，可以简单分为两步。
A.把握路径
产品本身在设计时就产生了使用路径，比如：对音乐App而言，先启动，再进入我的，再找到本地音乐，就是一条路径。路径天然就有主辅之分，也有完整与残缺；所谓的核心需求就是主路径。
产品本身在设计时就产生了使用路径，比如：对音乐App而言，先启动，再进入我的，再找到本地音乐，就是一条路径。路径天然就有主辅之分，也有完整与残缺；所谓的核心需求就是主路径。
当角色提出需求后，PM 在设计功能时，就要去考虑能不能在需求的完整路径上去满足他，这个路径是大产品范围内的主路径还是辅路径？是否能在已有路径上去满足，还是必须新增路径？
路径越多，产品越复杂，转化率越低；路径越少，产品越简单清晰，转化率自然也高。另一方面，如果你希望用户更多的使用这个功能，那么主辅路径的转化效率也是不一样的。
B.结合数据
通过数据，将（原本隐性的）路径显性展现出来，最佳的显性判断标准是：
（1）是否形成了转化漏斗，即 A->B->C
（2）漏斗是否完整，注意别被分支路径迷惑，最好的漏斗都是线性的
（3）漏斗是否可定量
通过数据，将（原本隐性的）路径显性展现出来，最佳的显性判断标准是：
（1）是否形成了转化漏斗，即 A->B->C
（2）漏斗是否完整，注意别被分支路径迷惑，最好的漏斗都是线性的
（3）漏斗是否可定量
当路径显性后，你就可以量化的来评估选择不同路径后的结果，从而确定最终的方案优先级。
最后，举例演示下如何代入场景->确定优先级：
有人提出：喜欢的歌希望能够记住，这样下次就能够方便找到直接听了。
有人提出：喜欢的歌希望能够记住，这样下次就能够方便找到直接听了。
那我们就通过四步法来分析这一需求：
A、先确定角色：那这个人角色属于普通用户，且相对高频使用（因为低频没有这种需求）。
B、再判断场景：这个需求是在什么场景下提出呢？有几种可能：
（1）换设备
（1）换设备
猜想：用户新买了手机，要换设备。
首先这个场景是低频次的，但是很重要，因为饿如果不能满足，对用户的损失很大。
解决办法：
1.1 让用户把喜欢的下载下来，通过设备间传送保存喜欢的歌曲
1.2 通过云端帐号，将用户喜欢的歌曲通过收藏的功能记录，只需登录帐号，那么历史记录就跟着走了
1.1 让用户把喜欢的下载下来，通过设备间传送保存喜欢的歌曲
1.2 通过云端帐号，将用户喜欢的歌曲通过收藏的功能记录，只需登录帐号，那么历史记录就跟着走了
（2）持续使用，且重复消费特定歌曲
猜想：用户经常使用，且消费的是固定的歌曲，每次重复操作很麻烦。
这个场景是高频次的，同样很重要，那么场景（2）的优先级就比（1）的优先级高。
解决办法：
1.1 下载下来，就可以持续听了
1.2 通过云端帐号，将用户喜欢的歌曲通过收藏的功能记录，只需保持登录帐号，那么就可以方便找到喜欢的歌曲
1.1 下载下来，就可以持续听了
1.2 通过云端帐号，将用户喜欢的歌曲通过收藏的功能记录，只需保持登录帐号，那么就可以方便找到喜欢的歌曲
（3）重复消费特定歌曲，且在无网状态下
猜想：用户重复消费特定的歌曲，但是在无网络的状态下，根本没办法找到歌曲去继续听。
这个场景也是高频次，同样很重要，那么衡量场景（2）与（3）的优先级就得评估具体两者的影响范围与重要度了（这时候就需要用到用户行为数据了）。
解决办法：
1.1 下载下来
1.2 通过云端帐号，将用户喜欢的歌曲通过收藏的功能记录，只需保持登录帐号，那么就可以方便找到喜欢的歌曲，且支持将喜欢的歌曲自动下载到本地
1.1 下载下来
1.2 通过云端帐号，将用户喜欢的歌曲通过收藏的功能记录，只需保持登录帐号，那么就可以方便找到喜欢的歌曲，且支持将喜欢的歌曲自动下载到本地
C、再结合路径：
（1）结合以上的场景，满足这个需求的功能是否需要新增路径，还是在已有路径上即可满足？如果新增路径，这个路径是否对用户是全新概念？还是有可参考的世界模型？参考度有多高？
（2）这几个场景的需求，是否可以用同一个功能在一条路径上满足（完整性？即考虑各种延伸可能性与使用场景）
（1）结合以上的场景，满足这个需求的功能是否需要新增路径，还是在已有路径上即可满足？如果新增路径，这个路径是否对用户是全新概念？还是有可参考的世界模型？参考度有多高？
（2）这几个场景的需求，是否可以用同一个功能在一条路径上满足（完整性？即考虑各种延伸可能性与使用场景）
D、数据辅助：以上几种路径当前的漏洞模型是什么样？哪一种路径从数据角度看是最有价值的？整个受益评估是什么样的？
如此，就可以交叉得出最佳解决方案了。
以上就是需求挖掘与分析的经典方法讲解，实际工作中，针对一个复杂需求，经常要综合运用几个方法，或者在某个环节多次分析（如切分不同维度的角色拆分去代入场景），才能找出最佳方案。