商业后台产品的设计目标：提升收益（收入提升、成本降低）、体验优化（提升操作效率）

一、影响需求优先级的因素有：用户、重要程度、频率、对收益的影响

1.1、用户

目标用户、重点用户，如-广告投放平台，目标用户是有广告投放需求的人群，但这个需求的重点用户，还需要更聚焦一下，是广告投放中的哪个行业？哪个消费级别？是新手还是熟手？等等。

高价值用户、低价值用户，不同的产品阶段，对高价值用户的定义是不同的，比如：目标是纳新的产品，熟练用户显然不是它的高价值用户。

如何获取：我们需要对目标用户进行定位、分类和分层，并估算出各个层次用户的占比，再与需求进行配比。

1.1.2、在没有数据的情况下，可以先用访谈的方式，先假想用户的类型，再通过访谈的方式去验证，确定用户的类型。

1.1.3、数据分析，如果用户留下的痕迹，后台数据是一个非常好的方式，可以对用户数据进行分类，如消费层次、新老客户占比等；后台数据会有些限制，不大可能采集到所有维度的数据，而问卷的方式相对比较灵活，可以做些补充，如-广告反贼放后台，一般不会采集用户的人口学数据，但问卷调研可以很方便的收集这方面的数据。

1.2、重要程度：目标用户主观评价需求的重要程度。

如何获取：常用方式-通过用户调研的方式，让用户对重要程度进行评分，（5分最高，1分最低），并给出打分的理由。

1.3、频率：目标用户的需求频率，多长时间一次？

如何获取：通过用户调研的方式，让用户对频率进行勾选，（给出频率的选项），并给出使用的场景；数据埋点：对某个功能的操作进行埋点，从数据上分析使用频率。

1.4、对收益的影响：这个需求对收益的影响是正向的、负向的、还是没有影响。

如何获取：通过用户调研的方式，让用户进行选择（3选一），并给出原因；实验测试：如某功能上线后，A、B版测试，对比收益的数据。

二、如何判断优先级？我们将这4个因素，分别画成4象限，如下图所示:

2.1、高优的需求X7，大部份处于第1象限，如：

2.1.1、第1象限的需求：高价值用户的高频需求、高价值用户觉得很重要、正向影响高价值用户的收益、；正向影响收益且高频、正向影响收益且用户觉得重要、高频且重要的需求。

2.1.2、非第1象限的需求：负向影响高价值用户的收益，负向影响收益且重要—这2种需求一般不会从后台用户中产生，较大可能是平台的需求，比如，某搜索公司，为了提升搜索体验，会降低某些大行业用户的广告投放，如：加大物料的审核的力度，目标是提升体验，而不是收益。在某些非常规的场景下，这类需求的优先级会很高。

2.2、中优的需求X4

低价值用户的高频需求、低价值用户觉得重要的需求、正向影响低价值用户的收益、正向影响收益但低频—这4类需求，经常因为收益的量级较小，而被高优需求PK下去。

同时也要看产品的发展阶段，在产品的初始阶段，这些可能都会是高优的需求，在产品的成熟阶段，这些就有可能变成中优的需求。

2.3、低优的需求X7-通常指基础功能，如：

2.3.1、高价值用户的低频需求、低价值用户的低频需求、高价值用户觉得不重要、低价值用户觉得不重要—很多后台的基础功能，需要满足不同层次用户的需求，如：高级用户高频使用高级功能，初级用户高频使用的是初级功能。

但如果，某一个需求，同时满足上述所有的条件，即“所有用户的低频需求、不重要的功能”，那这个需求就不需要考虑。

2.3.2、低频但重要的功能—不常用，但是很重要，比如后台的操作记录，常常是只有在后台出现问题的时候，才会去查看。

2.4、有争议的需求，如：

2.4.1、负向影响低价值用户的收益—达到一定的量级，会导致低价值用户的弃用，这个需要平衡，损失这部份低价值的收益是什么？

2.4.2、负向影响收益的低频需求、负向影响收益且不重要—负向影响收益，需求的频率的很低、不重要，这类需求没什么存在的意义。

2.4.3、正向影响收益且不重要—对于一个商业后台来说，这个不太现实。

2.4.4、负向影响收益的高频需求—用户有高频需求，但是影响用户的收益，这个也不太现实。

实际的工作中，很有可能遇到比这些更复杂的场景，如以上场景的组合，但因素的叠加，在这里就不再赘述，本文仅起到一个抛砖引玉的作用。

设计师的工作就是不断的权衡，寻求最优解。

一起加油~

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