AI 产品经理如何做需求挖掘

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概述：本文主要结合工作实践和思考分享AI产品经理需求挖掘工作中的思维方式，AI有完整的产业链条，在不同的产业层级工作，产品经理的思考方向也是要细分的。对于需求挖掘的通用方法并没有过多阐述，有兴趣的同学再扩展研究。

需求是产品经理工作的起点，如何进行需求的挖掘，找到有价值的需求，是工作的第一步。需求挖掘的手段有很多种，比较常用的方式有两种，一是基于场景深挖用户需求，塑造具象化的用户场景，包括时间、地点、行为、环境、人物、关系等，并从用户行为中挖掘。第二是基于人性挖掘用户需求，在用户访谈中，我们获取到的只是用户的表层需求表达，更深层次的探索要从社会学、心理学、经济学领域分析问题本质。

一、互联网PM与AI PM的差异

随着AI技术的发展，行业普遍将产品经理划分为AI产品经理和互联网产品经理，其实两者在价值本质上是相同的，都是对用户需求的满足。但是在思维模式、工作内容以及需求挖掘的方式上，是有差异的。

互联网时代，产品经理工作是围绕平台化和流量，将传统的线下业务流程迁移到线上平台，优化了信息存储和互通的方式，在这个线上化的过程中，大量未满足的需求被一个个挖掘出来，产品经理工作中最重要的内容就是新需求挖掘，需要花费大量的时间做用户研究、场景分析。

随着新需求已基本被满足，AI产品经理的工作则围绕AI技术在场景中的运用展开，让产品功能具备AI能力，模拟人的思考、推理、判断、执行能力，从而实现用户体验的升级和效率提升。AI时代，产品经理进行需求挖掘会因所处的AI产业结构层次不同而有差异

二、产业结构与需求挖掘

AI产业结构是如何分类的呢？经过多年的发展，AI在产业结构层面，因分工不同产生了三种类型公司：行业+AI、AI+行业、AI。这三种类型公司，产品经理负责的工作侧重点不同，对产品经理的能力要求有差异，所以其面对的需求也是有各自特点。

1.行业+AI

行业+AI是做应用层业务，包括智能金融、智能客服、智能驾驶等。经过多年互联网化的发展，业务层场景和需求的挖掘已经十分成熟，未被满足的需求，大多是当时技术无法实现或用户价值不大的边缘需求。AI产品经理除了要挖掘互联网时代无法解决的痛点需求之外，应该立足于当前业务场景，通过AI技术在现有业务流程中的运用，深挖场景价值，更好的满足已有需求，这也是业务层产品经理实际工作中做的比较的事情。

如何找到这些需求呢？产品经理首先需要梳理用户全生命周期链条上的所有场景，从AI技术应用的六个方向找到契合的场景，六个方向分别是个性化定制、决策服务、提升效率和准确率、优化体验、简单重复劳动替代、自主创作。

例如金融理财业务用户场景，涉及登录、实名注册、绑卡、推荐理财产品、选择理财产品、理财能力测试、申购、赎回、计息、客服咨询、营销推送、参与活动、分享邀请等，在这些场景中哪些是可以通过AI赋能呢？实名注册、绑卡功能可以通过OCR身份证、银行卡识别提高操作效率；推荐理财产品、营销推送可以通过AI推荐算法提升体验；客服咨询可以通过智能客服来取代简单重复劳动，降低人工成本。

例如个人信贷用户场景，涉及登录、实名注册、绑卡、个人信息填写、授信、用信、还款、催收、客服咨询等场景。在这些场景中，实名注册、绑卡、工作信息填写可以通过OCR文字识别技术，识别身份证、银行卡、名片，提高信息录入效率；授信场景中，平台可以通过在信用审核引擎中使用AI算法来提升信用审核准确率，降低欺诈、违约风险；催收场景中，可以通过智能外呼系统进行电话催收，提升效率，降低人工成本。

除了找到这些需求之外，还需要对这些需求做出优先级判断，比较技术投入与价值产出，找到场景中最有价值的需求。

2.AI+行业

AI+行业公司是做技术型业务，包括图像识别、语音识别、文本识别等。它们在某一类或几类AI技术领域有比较深的钻研。这类公司的业务也分为2B和2C两个方向，对于2B业务的目标是深入行业，提供行业解决方案，技术解决方案的设计需要依托业务场景，其需求挖掘和分析思路跟应用层基本形似。

很多时候人们感觉，2B业务跟2C业务在做需求时有很大差异，甲方公司的主观意愿起到主导作用，其实需求处理方式本质上是相同的。产品经理仍要保持同理心，站在对方的角度考虑问题，帮对方解决公司层、用户层需求，说服对方，其实与在公司内处理问题的方式一样的，你的需求从一开始并不是所有人都接受，如何说服别人才是最重要的，这个过程中对方的思路也会为你带来新的价值。

2C类业务是公司展示AI技术的手段，公司通过自有产品展示AI技术，并为下游业务公司提供范本。产品经理对C端用户需求的探索，更像是拿着锤子（AI技术）找钉子（需求），需要更强的创造性，深入了解用户，从场景和人性角度去探索AI技术可以解决的痛点、爽点、痒点需求。随着AI技术的发展，未来该方向随着AI技术的发展也会更容易产生颠覆式场景和新的用户需求。

3.AI

AI公司是负责基础层业务 ，提供AI技术研发、训练的基础设施，包括AI框架、芯片、云计算等。就像陆奇所说“人工智能时代，芯片和底层软件基础基本都要重做”。产品需求也需要从零开始探索，产品经理需要从场景和下游公司需求角度，进行需求挖掘，去满足整个AI产业的发展。

通俗一点说，AI产品经理需求挖掘需要两手抓，一手场景，一手AI技术，两手都要硬。产品经理需要时刻关注上游公司的AI技术发展。