在產品開發的過程中，規劃與分析是決定產品成功與否的關鍵環節。無論是初創公司還是成熟企業，精準的產品規劃不僅能幫助團隊聚焦於核心目標，還能有效應對市場的競爭與挑戰。如何進行全面而深入的產品分析，並制定具體的執行策略，是產品開發過程都需要面對的課題。
產品規劃通常涵蓋多個層面，從理解市場需求到設計商業模式，從制定價格策略到選擇銷售管道，每一個環節都需要結合數據分析、用戶研究以及創新的思維方式。這不僅是對產品價值的深度挖掘，更是企業在激烈市場中獲得競爭優勢的必要步驟。
對於產品規劃，我一般會從「揣摩上意」、「集思廣益」、「市場分析」開始，接著思考「商業模式」、「市場份額」、「產品結構」，最終再進行「價格策略」、「銷售策略」的規劃。之前我分享過《如何擬定網路平台產品的定價模式》，裡面提到如何有效制定產品的價格策略。而這篇文章我將以結構化的方式，分享我在軟體平台開發過程中，會進行的產品規劃與分析的前期核心環節，包括如何揣摩需求背後的商業目標、如何進行市場與競爭分析。同時也會分享如何透過AI工具的輔助，提升我們作業的廣度與效率，希望這些清晰的框架與實際經驗的分享，可以提供完整的產品規劃指引。
產品規劃的第一步是明確需求背後的商業目標，這是一切決策的起點。需求通常來自多種管道，例如常見的是由經營層/老闆提出一個戰略概念、或是我們從使用者回饋中發現未被滿足的痛點，抑或是競爭環境中出現的挑戰。無論來源為何，最終的目的是確保產品的設計方向與公司的商業發展藍圖保持一致。這裡我覺得很重要的一點，需求提出只是開頭，不論是由誰所提案，負責作業的人都要進行適當的市場解析與研究，最終才制定一個可行的產品方案。千萬不要只評直覺或單一觀點，就投入產品的規劃與開發。
例如，我們接到經營層提出一個目標：「提升現有產品的用戶黏性」，更具體而言公司希望能夠促使現有客戶持續進行消費，並透過建立完善的系統與機制，進一步強化客戶與產品的連結。這個策略不僅能提升客戶忠誠度，還能有效降低市場開發成本，因為對於企業來說，維繫舊客戶的成本通常遠低於開發新客戶。同時公司也希望藉此實現資金預收，為企業帶來穩定的現金流，從而更靈活地管理金流水位，支持公司的業務運營與擴展。
這個看似簡單的需求，其背後蘊藏著多層的事項要進行分析跟考量。我們利用這個假設的目標，開始進行產品規劃的實作拆解，由於不同行業別對於產品用戶黏性的切入點都不相同，我就以網路平台的角度來切入，實作中提到的一些情境、系統規劃，會適用於下列的幾種產業：健身俱樂部、電子商務平台、餐飲連鎖品牌、共享辦公空間、娛樂與影城、旅館住宿集團與OTA。
在這個階段我會透過生成式語言模型來提供給我產品方向的思維參考，我可以給予一個提示詞詢問：「在網路平台中，要達到提升現有產品的用戶黏性，有哪些系統功能可以實現呢？」透過像 ChatGPT 這類的語言模型，就會給出一些參考，像是會員積分與紅利系統、VIP 分級會員系統、推薦系統與個性化內容、任務與獎勵系統、個性化行銷與消息推送、訂閱制服務與專屬內容......等。當我收到這些參考項目時，就會開始跟我已知的服務進行關聯，例如會員積分與紅利與會員分級系統，不論在零售業或是旅遊娛樂產業都很常見。推薦系統跟個性化內容，最早在 Amazon 電商最為知名。任務與獎勵系統像Nespresso膠囊咖啡，或是寶可夢的手機版遊戲，都有這一類的設計。跟已知的服務關聯是很重要的一個環節，一方面讓我們更進一步去理解這個功能的可行樣貌，另一方面也養成對於生活中接觸的不同事物仔細觀察的習慣。
除了透過提示詞來取得產品方向的參考外，還可以不斷的利用提示詞深入分析，或對於我們不太理解的項目進行解釋。同時也可以提供目前我們已經擁有的功能，來推理較適合開發哪一種新的功能達到公司的目的。例如可以透過這個提示詞來詢問：「上面提到的功能哪一種最能實現預收金流，以及技術上面的困難度最低，使用者的接受度也最高？」這時語言模型回覆提到「訂閱制服務與專屬內容」 是最能實現預收金流、技術困難度相對較低、且使用者接受度最高的一種功能。通常語言模型回覆的內容更多且更完整，因此可以往復進行提示詞的修正，最終獲取我們需要的資訊。
彙整了公司的需求以及我們整理的資料後，可以將本次產品規劃的核心目標定為：快速吸金以提升公司資金流動性，同時打造一個具黏著力且具備競爭壁壘的商業生態系統。這個目標的具體呈現與達成是透過推動「會員紅利」系統與「訂閱服務」機制，讓會員每年預先支付一個額度的會費，換取公司旗下的產品服務，而針對這個我們可以繪製一個系統目標的心智圖。
同樣心智圖的產生，也能以 ChatGPT 來作業，我們可以要求生程式語言模型以 Markdown 的格式來輸出心智圖，之後再將這個 Markdown 語法的文件，轉存成md檔再透過心智圖軟體來開啟，例如 Xmind 或 EdrawMind 來呈現心智圖。但這裡也需要注意一點，現有版本的生程式語言模型，其原理就是個受過大量資料所訓練出來的文字接龍。它所回答的內容不一定是真實的，我們可以透過這個輔助工具來提升效率，並快速獲取資料，但這些資料的彙整跟吸收，還是要仰賴我們的思維才能成為有用的東西。同時語言模型產出我們要求的格式時，有時會出錯，因此也必須了解這些格式的語法，當它出錯時才能進行提示詞的修正與調整。AI 工具很好用，但使用它也需要具有一定的知識背景。