做ToC和ToB的感覺是截然不同的：

• 做 To C 產(chǎn)品設(shè)計(jì)最重要的是對(duì)個(gè)人用戶/個(gè)人消費(fèi)者的深度理解，理解他們的需求，理解他們的心理、喜好等等。有些To C產(chǎn)品背后還有龐大而復(fù)雜的商業(yè)運(yùn)作體系。
• 在 To B 產(chǎn)品中首先要面對(duì)的不是個(gè)人，而是一個(gè)組織。與個(gè)人不同，企業(yè)是一個(gè)復(fù)雜的商業(yè)機(jī)器。因此為企業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品或服務(wù)，最大的挑戰(zhàn)就在于對(duì)企業(yè)所經(jīng)營的業(yè)務(wù)及內(nèi)部管理流程的系統(tǒng)性認(rèn)識(shí)。

但無論什么類型的產(chǎn)品，都需要做到“Product-Market Fit（PMF）”。

在To B領(lǐng)域探索AI產(chǎn)品的PMF

PMF的意思就是產(chǎn)品符合市場需求。這個(gè)概念是Andy Rachleff（Wealthfront首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人，Benchmark Capital聯(lián)合創(chuàng)始人）提出的。Rachleff提出PMF理念的核心是基于他對(duì)先鋒風(fēng)險(xiǎn)資本家和紅杉資本創(chuàng)始人Don Valentine的投資風(fēng)格的分析。

因?yàn)槭袌鲂枨笫遣粩嘧兓?，產(chǎn)品和需求的匹配也會(huì)是動(dòng)態(tài)的。因此，尋求P（Product）和M（Market）的匹配關(guān)系將是一個(gè)持續(xù)性的動(dòng)作。對(duì)AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品來說，達(dá)到PMF尤其困難。以“AI落地困難”為關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，可以看到非常多相關(guān)的文章和討論。

AI在To C和To B上帶來的核心價(jià)值并不相同：

• ToC ：主要在于提升用戶體驗(yàn)，幫助用戶更快找到感興趣的商品、資訊、視頻、主播、書籍、圖片等。
• ToB：提升生產(chǎn)/管理效率， 當(dāng)效率被提升到極致時(shí)又會(huì)引起組織結(jié)構(gòu)的變化，進(jìn)而創(chuàng)造出更大的新商業(yè)空間。

在To B上要能落地并持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值，更務(wù)實(shí)的做法還是要抓 提效這個(gè)點(diǎn)。為此，我們就需要拆解業(yè)務(wù)流程，去尋找哪些環(huán)節(jié)效率不高， 到底出現(xiàn)什么問題。

從宏觀上來看，我們可以按照這4步來做：

1）流程拆解

對(duì)當(dāng)前的工作流程或業(yè)務(wù)場景進(jìn)行詳細(xì)拆解，診斷阻礙生產(chǎn)效率的最大問題，對(duì)核心問題進(jìn)行拆解。

2）數(shù)據(jù)評(píng)估

如果想解決問題，公司的哪些數(shù)據(jù)是跟這個(gè)問題相關(guān)？這些數(shù)據(jù)在哪？如果有數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量怎樣？缺不缺數(shù)據(jù)，如果缺數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)可不可以通過外部采購，或跟其他的應(yīng)用、產(chǎn)品進(jìn)行連接后獲得？這些都是在數(shù)據(jù)評(píng)估階段要考慮的問題。

3）方案設(shè)計(jì)

方案設(shè)計(jì)是針對(duì)當(dāng)前的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀去完善基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，選擇合適的AI算法。比如進(jìn)行垃圾分類，有很多分類算法可以采納：貝葉斯模型、SVM邏輯回歸。很多時(shí)候我們并不知道算法的效果怎樣，如果有工具能夠幫助我們快速測試，能加快決策效率，驗(yàn)證和優(yōu)化方案。

4）有機(jī)整合

當(dāng)找到合適的算法，準(zhǔn)確率也可接受，這時(shí)就要考慮怎么跟現(xiàn)有的系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合。大體來看有兩種方式：

• 以獨(dú)立的產(chǎn)品部署
• 以API接口的方式和業(yè)務(wù)系統(tǒng)打通

在這四步之中，流程拆解并非易事。因?yàn)椴粌H僅只是拆解這么簡單，重點(diǎn)在于對(duì)企業(yè)所經(jīng)營的業(yè)務(wù)及內(nèi)部管理流程的系統(tǒng)性認(rèn)識(shí)。要建立這種系統(tǒng)性的認(rèn)識(shí)，通常需要完成以下三件事情：

1. 快速了解全局 – 對(duì)現(xiàn)狀有一個(gè)全局性的認(rèn)識(shí)2. 深入理解訴求 – 對(duì)企業(yè)的訴求有深刻的理解3. 逐漸熟悉流程 – 對(duì)經(jīng)營管理的流程細(xì)節(jié)進(jìn)行描述

以上三步由淺入深，層層遞進(jìn)，每前進(jìn)一步我們就對(duì)企業(yè)的需求有進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)。

1. 快速了解全局

如果你剛接觸到某個(gè)領(lǐng)域或某個(gè)企業(yè)，一定會(huì)感覺千頭萬緒，不知道從哪里切入去認(rèn)識(shí)和理解它。作為設(shè)計(jì)師，我的經(jīng)驗(yàn)是先從認(rèn)識(shí)參與其中的角色入手。有一個(gè)工具叫Ecosystem Map，這個(gè)工具正好適合在接觸業(yè)務(wù)的初期階段快速梳理業(yè)務(wù)角色和場景。它是怎么發(fā)揮作用的呢？

首先我們可以羅列出收集到的有關(guān)角色及其工作職責(zé)的信息，然后根據(jù)每個(gè)角色和他們所做的事情識(shí)別出場景，最后將這些場景按照業(yè)務(wù)流程的順序排列開來，形成下面這樣的一張圖：

這張圖在一開始可能并不那么精確，也可能還有缺失。但是沒關(guān)系，作為開端，最重要的是先從無到有。之后隨著我們收集的信息越來越多，這張圖就會(huì)越來越完善。

比如餐飲行業(yè)中，企業(yè)為餐廳提供數(shù)字化點(diǎn)餐服務(wù)的業(yè)務(wù)場景概覽： 

2. 深入理解訴求

第一步得到的圖主要描述了三個(gè)要素：場景、角色和任務(wù)。知道這三點(diǎn)，只能算了解了業(yè)務(wù)的運(yùn)作形式。但是要識(shí)別出運(yùn)作過程中真正重要的問題，做到這個(gè)程度還不夠，還要再進(jìn)一層，從了解全局到理解訴求。

所謂理解訴求指的是理解企業(yè)經(jīng)營模式背后的商業(yè)訴求被滿足的邏輯是什么。簡單來說就是價(jià)值如何創(chuàng)造、如何傳遞和如何交換。理解這些我們才能明白，為什么企業(yè)要有這樣的組織架構(gòu)，為什么需要這些職能，為什么業(yè)務(wù)流程是這樣等等。

在這里會(huì)經(jīng)常用到 利益關(guān)系圖：

這個(gè)圖告訴我們，某個(gè)具體的業(yè)務(wù)要運(yùn)作起來，需要哪些參與者，每種角色在其中發(fā)揮了怎樣的作用，價(jià)值如何流動(dòng)。

舉個(gè)例子，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有個(gè)很流行的說法叫“羊毛出在豬身上”。其實(shí)這就是一種價(jià)值流動(dòng)模式。以Google的廣告業(yè)務(wù)為例，我們大致可以得到這樣一個(gè)利益關(guān)系圖。

其中，Google提供搜索服務(wù)來獲得C端用戶規(guī)模，然后將用戶規(guī)模作為資源分享給廣告主，廣告主向Google付費(fèi)。這樣各方的訴求都得到滿足，價(jià)值流動(dòng)的邏輯成立。

理解了企業(yè)所開展的業(yè)務(wù)背后的利益關(guān)系后，我們?cè)倩仡^來看場景、角色和任務(wù)。這時(shí)，你看到的就不只是表面，你就能理解每個(gè)角色和每個(gè)任務(wù)在整個(gè)業(yè)務(wù)中的定位和意義，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估問題對(duì)業(yè)務(wù)帶來的影響。

3. 逐漸熟悉流程

當(dāng)我們要解決問題時(shí)必須深入細(xì)節(jié)，所謂細(xì)節(jié)指的就是具體的業(yè)務(wù)流程和行動(dòng)。

關(guān)于流程梳理有很多方法和工具，比如USM(User Story Map)，User Journey Map，泳道圖，流程圖等等。其實(shí)無論哪種方法，其中的核心部分都是相同的，那就是角色、具體行動(dòng)和行動(dòng)順序。

相信很多人都畫過流程圖，這里不再贅述。但是有一個(gè)點(diǎn)值得注意：有人可能會(huì)問，流程的梳理要到什么程度才合適？越細(xì)越好。只有你能描述每個(gè)具體角色在每個(gè)環(huán)節(jié)上的具體行為時(shí)，你才可能真正定位到具體問題。

還是以餐飲行業(yè)中，企業(yè)為餐廳提供數(shù)字化點(diǎn)餐服務(wù)的業(yè)務(wù)場景為示意：

從了解全局到理解訴求再到熟悉流程，走過這三個(gè)階段，才能說對(duì)企業(yè)的需求有了更進(jìn)一步的理解，在此基礎(chǔ)上才有能力為企業(yè)尋找合適的解決方案。

從可持續(xù)創(chuàng)新的三個(gè)維度的角度來看，以上三步可以幫助我們?cè)谛枨?Desirability和商業(yè)價(jià)值/Viability兩個(gè)維度進(jìn)行更深入的探索。再結(jié)合技術(shù)可行性/Feasibility（AI技術(shù)的可行性在本篇文章并沒有提及太多，更多站在需求挖掘的視角，但是是非常重要的。），最終找到真正能落地，能發(fā)揮商業(yè)價(jià)值的解決方案。

事實(shí)上，以上這些方法并非只針對(duì)設(shè)計(jì)師或僅僅服務(wù)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)，各種角色都應(yīng)該應(yīng)用這些方法和工具來系統(tǒng)性的梳理業(yè)務(wù)流程、角色、任務(wù)、場景、利益關(guān)系和痛點(diǎn)，從而深入理解自己的業(yè)務(wù)和商業(yè)訴求或客戶的業(yè)務(wù)和商業(yè)訴求。

作者：Kevin摹因智能 聯(lián)合創(chuàng)始人 & 產(chǎn)品設(shè)計(jì)總監(jiān)華東理工大學(xué)設(shè)計(jì)藝術(shù)學(xué)碩士，10+年企業(yè)級(jí)智能產(chǎn)品、專業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，曾在SAP中國研究院、大眾點(diǎn)評(píng)、螞蟻金服任主設(shè)計(jì)師和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)Lead，阿里巴巴設(shè)計(jì)大會(huì)(UCAN)、UPA中國、國際設(shè)計(jì)體驗(yàn)協(xié)會(huì)(IXDC)講師。

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