好产品具备三个基本条件：价值、可用性、可行性，三者缺一不可。

从一个想法，到设计，到研发，一款互联网产品是如何被打造出来的呢？本文将从产品想法、分析、规划、设计、实现等五个方面来分享互联网产品的实现流程。

1.产品想法

产品想法的来源来自四个方面，突发奇想、用户反馈、老板任务、竞品启示。

原创的产品创意一般来自于突发奇想，而其根本定是来源于生活的思考。但这毕竟是少数，更多时候产品想法是来源于竞品启示，包括竞争对手或市面上具备发展前景的产品。在中国最常见的，一是参照国外先进的模式移植到国内；二是国内互相模仿进行微创新差异化竞争。

在中大型公司，每天都可以收到用户各种各样的反馈，虽然这些反馈并不能成为真正的产品需求，但有些经过产品经理的提炼和筛选后，有时也是可以得到产品的启示。大公司很多产品是来源于老板或投资人的前瞻性判断，满足公司的战略布局，会下达任务进行内部分析研发。

2.产品分析

有了产品想法，那想法是否可行呢？我们需要对想法进行产品分析。

产品分析分两方面，用户研究和市场研究。用户研究分为定性研究和定量研究；市场研究分行业分析和竞品分析。

2.1用户研究

用户研究是围绕以用户为中心设计方法论所进行的活动，使用户实际需求成为产品设计的导向，使产品更贴近用户。目的是为了定位产品的目标人群和用户需求。

2.1.1定性研究

定性分析可以大概地了解用户和需求。方法有访谈法、可用性测试、用户群体分析、场景分析、情境实验、眼动测试等。

根据产品的出发点，对用户群体进行地域、身份、行为等标签化分类，来研究用户中存在几种类型群体和其特征。结合现在人们谈最多的就是场景分析，通过如实描述现实场景，建立在用户角度分析出场景中用户群体的目标和场景中真正起作用的驱动因素，来了解其大概需求点。

但这种产品分析是很容易陷入自己的惯性思维中

史蒂夫·穆德（Steve Mulder）在《赢在用户》一书中提到：

用户的目标和我的目标不一样；

用户的关注点和我的关注点不一样；

用户和用户也不完全一样。

真因为如此，一定要与目标用户进行面对面的访谈，深入了解用户他们的目标和观点，如果能去用户的环境中去，是最好不过了，但成本非常高。

我们知道，腾讯有专门的用户体验中心和场所设备，专门的调研团队，每年投入上亿的成本来做用户研究，这些对创业公司而言是望尘莫及的。

因为样本小，对用户和需求只是了解和而已。所以，通过定性研究获得的产品信息需要通过定量分析来论证。

2.1.2定量研究

定量研究是通过大量的样本来测试和验证某些事情的做法。与定性研究不同，定量研究注重针对特定问题的深入了解，来明确核心人群和核心需求。常用方法有问卷调查和数据分析。

在互联网时代，已经极大的降低了问卷调查的成本。虽如此，小公司没有渠道和用户情况下想获得大量的数据样本还是很难，而样本的数量和调研方法往往决定了结论的合理性。

像腾讯一个用户筛选加弹窗，便可以收回与目标用户相对符合的样本大量数据。而常年积累的用户数据，可调用的数据而是轻而易举，就看如何利用数据来分析推理了。

总言之，定性研究是为了了解用户使用的问题，而定量研究则是为了验证猜想和论证问题。两者都是有其弊端，需要研究人员和产品经理设计相对完善的方案，综合考虑得出来相对客观的结论。尽可能让产品能用，后期设计再考虑好用。

在现实情况中，其实创业公司都是忽略定量分析，其分析推理，探索问题的过程只能靠着产品经理的经验来判断后迭代完善了。

2.1.3创建角色模型

收集各种各样的用户数据将是非常有价值的，但有时候会忽略统计数字背后所代表的真正任务。我们需要清晰了解我们正在为谁设计产品，什么是他们想要的，通过建立角色模型，来让用户更加真实，帮助解决这些问题。

角色模型是对目标群体真实特征进行勾勒。通过赋予一张任务的面孔和名字，将得到的分散资料重新关联起来，根据基本属性、使用习惯、目标需求等特征将用户进行归类并形成典型虚拟角色，每个角色代表一群真实的人物，栩栩如生。

当然，所有的分析都是我们的推理猜测，需要各种测试和产品上线后进行验证。

2.2市场研究

通过市场研究来了解市场情况，比较行业产品，丰富对产品的理解及竞品状况。

2.2.1行业分析

行业分析目的是为了产品面对的市场价值有多大天花板在哪？产品有没有前途？解决值不值得做的问题。

2.2.2竞品分析

竞品分析目的是明确产品的差异化亮点和产品运作策略，是解决怎么做的问题。

首先需要明确什么是竞品？

直接竞争：市场目标、用户群体、产品功能、用户需求相似度极高的产品，例如没合并前的滴滴和快的、腾讯微博和新浪微博。

间接竞争：在功能需求和用户群体互补的产品，目前不构成直接利益竞争，潜在的竞争关系。例如前期的YY和QQ。

行业领先者：没有直接的用户群重合也不存在利益竞争，但在技术、产品概念、盈利模式上具有行业前瞻性的产品或团队，是某个行业的可能发展方向。

如何做竞品分析？竞品分析可简单也详细。

一看定位，针对什么类型的用户群体？解决什么需求？

二看亮点，产品如何满足用户需求？有什么亮点？

三看数据，了解产品目前的生存状况，活跃度盈利状况如何等？

可从产品信息、公司背景、用户定位与需求、产品功能、产品逻辑、产品界面、运营策略、盈利模式、产品数据等方面入手分析。

3.产品规划

当确定产品可做，就可以着手进行产品规划了。

主要分为四步：罗列特性、特性分类、排优先级、版本规划。

3.1罗列特性

基于用户和市场研究得到的需求成为特性，通过头脑风暴或联想法等方式穷举出这些特性。

3.2特性分类

以场景、用途、流程先后次序，将特性分在不同的大类中，可借鉴KANO模型；类与类之间要尽量满足MECE原则，即“相互独立，互相穷尽”是麦肯锡提出的一种整理思路方法，呈现出分类清晰，并且穷尽的结果。

3.3排优先级

明确产品定位后，理出产品的主要干线，确定主次功能模块，根据产品核心功能、商业价值、资源等维度综合考虑，把对应的特性进行优先级排序。

3.4版本规划

把优先级排序好的功能进行版本线规划，准备第一期方案与技术实现的沟通。

4.产品设计

4.1产品架构

绘制出产品功能或信息获取的主次流程，搭建出合适的产品架构。

一个高效结构的优点是具备“容纳成长和适应变动”的能力。而结构质量最重要的标准，不是“整个过程一共需要多少步骤”，而是“每一步是否都是合适”，以及“当前步骤是否自然地延伸上一步骤中的任务”。

微信产品伟大之一，便是其“举重若轻”的产品架构和自然的操作流程。

4.2建立导航

目前常见的模式有主导航、搜索导航、常用链接、面包屑、操作导航。

现在搜索导航一般都是配合主导航，主要是网站为主，例如百度以及各大电商网站。

常用链接用在导航网站比较多以及分类庞大的信息网站，例如58同城网。

面包屑和操作导航目前在移动端应用得最多。

4.3页面布局

把明确划分出界面的主次区域，来获得更好地用户体验以及引导用户操作。

导航和页面布局都要考虑好用户的使用阅读习惯，这是最接近用户的界面，主流用户是不会去考虑我们改版升级的目的和考虑。豆瓣的页面和导航改版就经常遭遇用户的吐槽，当初微信把底部导航改成便签栏，也是遭遇了众多用户的吐槽，最终还是改回底部操作导航。

我们产品在不断调整方向，尽量保持平衡和恰当过度，一端是用户需求，一端是产品方向，每一次改版都是在寻找最佳的中间点，满足主流用户的体验。目前很多会采取灰度发布的方式来进行测试验证。

4.4体验细节

这里主要是视觉层次，交互细节以及文档表述等细节点。

5.产品实现

5.1团队分工

产品实现需要团队的协作配合，产品团队一般包括产品经理、项目经理、技术开发、测试、运维和设计。

但这仅仅是一般情况，在大公司，可能会有更加详细的分工，比如用户研究、产品体验师，数据分析师等，而且不同公司的分工职责也不尽相同，没有标准的分工和组合。

在创业公司就更加模糊了，有可能产品经理就会兼顾项目经理、测试、设计等多方面工作，加之技术研发人员，就已经组成产品团队了。

5.2开发模式

现在主流开发模式有两种，瀑布模型和敏捷开发，互联网企业以敏捷开发模式为主。

瀑布模型是指把软件生存周期的各项活动规定为按固定顺序而连接的若干阶段工作，形如瀑布流水。

瀑布模型主要有以下缺点：

1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量。

2）由于开发模型是线性的，只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发风险。

3）通过过多的强制完成日期和里程碑来跟踪各个项目阶段。

4）瀑布模型的突出缺点是不适应用户需求的变化。

敏捷开发是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法。就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。

敏捷方法有时候被误认为是无计划性和纪律性的方法，实际上更确切的说法是敏捷方法强调适应性而非预见性。 适应性的方法集中在快速适应现实的变化，当需求起了变化，团队就应该迅速适应。

产品的实现五个方面并非互相独立，也没有明确的时间工作界限，不同公司不同情况流程和处理都有所不同，如同敏捷开发的思想般迭代交叉进行。有经验的产品经理实际上也不需要如此按部就班，每一次思考都会综合考虑，当把想法进行产品分析时，产品规划和设计在心里可能已经有基本模型了。

数字孪生也被称为数字映射、数字镜像，简单来说就是在一个设备或系统的基础上创造一个数字版的"克隆体"。这个克隆体可以是虚拟的，也可以是实体的，它可以实时反映真实物体的状态和变化，也可以模拟物体的未来状态和变化趋势。数字孪生包含以下几个方面：

- 数字模型：数字孪生需要建立一个数字模型，这个模型可以是一个三维模型，也可以是一个计算机程序。数字模型可以反映真实物体的几何形状、物理属性和功能特征。

- 数据采集：数字孪生需要采集真实物体的数据，这些数据可以是传感器数据、图像数据、视频数据等。数据采集的频率和精度会影响数字孪生的准确性和实时性。

- 数据分析：数字孪生需要对采集的数据进行分析和处理，提取有用的信息和特征。数据分析可以帮助我们了解真实物体的状态和变化，也可以预测物体的未来状态和变化趋势。

- 仿真和模拟：数字孪生可以通过仿真和模拟来预测物体的未来状态和变化趋势。仿真和模拟可以帮助我们优化设计、提高效率、减少风险。

- 交互和可视化：数字孪生需要提供一个交互和可视化的平台，让用户可以与数字模型进行交互，并查看物体的状态和变化。交互和可视化可以提高用户的参与度和理解度。

数字孪生技术的应用领域非常广泛，包括制造业、医疗保健、能源、交通、环境等领域。数字孪生可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量、减少风险、提高决策的准确性和及时性。

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